JJ Food Service koristi Azure ML za predviđanje popisa za kupnju kupaca čak i prije nego što kupe
2 min. čitati
Objavljeno na
Podijelite ovaj članak
Poboljšajte ovaj vodič
Pročitajte našu stranicu za otkrivanje kako biste saznali kako možete pomoći MSPoweruseru da održi urednički tim Čitaj više
JJ Usluga prehrane jedna je od najvećih nezavisnih tvrtki za dostavu hrane u Velikoj Britaniji koja za više od 60,000 kupaca pruža sve što im je potrebno za vlastite prehrambene poslove. Kupci naručuju putem interneta ili telefonom razgovaraju s predstavnicima pozivnog centra. Logistički timovi usmjeravaju i slijeđuju te narudžbe, zaposlenici u skladištima zatim utovaruju odgovarajuće proizvode u vozila, a vozači ih idu na rute isporuke sljedeći dan. JJ Food Service sada koristi Microsoft Dynamics za svoje ERP i CRM potrebe.
Sada dodaju Azure ML kako bi pojednostavili svoj proces. Koristeći Azure ML sustav preporuka, oni popunjavaju prediktivni popis za kupnju za kupce, a kupci također dobivaju preporuke za povezane artikle koje bi mogli naručiti.
Narudžbe kupaca u JJ Food Service, naravno, uvelike se razlikuju u pogledu toga što se i kada kupuje, veličine, vrste, učestalosti i mnogih drugih kriterija. U predviđanju budućih potreba kupaca, ono što su im trebali bili su prilagođeni uvidi temeljeni na prošlim obrascima narudžbi svakog kupca. Na primjer, određeni restoran može naručiti zelje za salatu svaki dan, brašno otprilike svaka dva tjedna, a ulje za kuhanje jednom mjesečno. “Da bismo bili uspješni, morali smo biti relevantni za taj tjedan, taj dan, točan trenutak u vremenu”, objasnio je Ahmed.
JJ Food Service bio je uvjeren da bi im Azure ML mogao pomoći u rješavanju njihovih potreba na vrlo isplativ način. Počeli su raditi s timom za Microsoft Azure, prvo su napisali kod za svoje web-mjesto kako bi zabilježili ponašanje kupaca, a zatim koristili trogodišnje transakcijske podatke za obuku Azure ML modela predviđanja. Zatim su integrirali preporuke iz ovog modela u okruženje svog pozivnog centra i svoju web stranicu, čime su osigurali da njihovi telefonski klijenti dobiju potpuno iste preporuke (putem predstavnika pozivnog centra) kao i one koje bi online korisnici vidjeli na njihovoj web stranici.
Za implementaciju sustava trebalo je samo tri mjeseca. Danas, bez obzira da li se kupci pozivaju ili se prijavljuju, sustav daje ista predviđanja koristeći svoju analizu prošlih kupnji – u oba slučaja, obrazac za narudžbu ispunjava se na isti način i automatski.
Pročitajte više o tome ovdje.
