JJ Food Service משתמש ב-Azure ML כדי לחזות את רשימות הקניות של לקוחות עוד לפני שהם קונים

שירות מזון JJ היא אחת מחברות שירותי משלוחי המזון העצמאיות הגדולות בבריטניה, אשר מספקת ליותר מ-60,000 לקוחות את כל מה שהם צריכים עבור עסקי המזון שלהם. לקוחות מבצעים הזמנות באינטרנט או באמצעות שיחה עם נציגי המוקד בטלפון. צוותי לוגיסטיקה מנתבים ומרצפים את ההזמנות הללו, העובדים במחסנים מעמיסים את המוצרים המתאימים לרכבים, והנהגים לוקחים אותם למסלולי המשלוח למחרת. JJ Food Service משתמש כעת ב-Microsoft Dynamics לצרכי ה-ERP וה-CRM שלהם.

כעת, הם מוסיפים את Azure ML כדי לייעל את התהליך שלהם. על ידי שימוש במערכת ההמלצות Azure ML, הם מאכלסים רשימת קניות חזויה ללקוחות, ולקוחות מקבלים גם המלצות על פריטים קשורים שאולי ירצו להזמין.

הזמנות לקוחות ב-JJ Food Service, כמובן, משתנות מאוד מבחינת מה נרכש ומתי, גודל הזמנה, סוג, תדירות וקריטריונים רבים אחרים. בציפייה לצרכים העתידיים של הלקוחות, מה שהם צריכים היו תובנות מותאמות על סמך דפוסי ההזמנה של כל לקוח בעבר. לדוגמה, מסעדה מסוימת עשויה להזמין ירקות סלט כל יום, קמח בערך כל שבועיים ושמן בישול פעם בחודש. "כדי להצליח, היינו צריכים להיות רלוונטיים לאותו שבוע, לאותו יום, לאותה נקודת זמן בדיוק", הסביר אחמד.

JJ Food Service היה משוכנע ש-Azure ML יכול לעזור להם לתת מענה לצרכים שלהם בצורה מאוד חסכונית. הם התחילו לעבוד עם צוות Microsoft Azure, תחילה כתבו קוד לאתר שלהם כדי ללכוד את התנהגות הלקוחות ולאחר מכן השתמשו בנתוני עסקה של שלוש שנים כדי להכשיר מודל חיזוי של Azure ML. לאחר מכן, הם שילבו את ההמלצות מהמודל הזה הן בסביבת המוקד הטלפוני והן באתר האינטרנט שלהם, ובכך הבטיחו שהלקוחות הטלפוניים שלהם יקבלו בדיוק את אותן המלצות (דרך נציגי מוקד) כמו מה שלקוחות מקוונים יראו באתר שלהם.

יישום המערכת ארך שלושה חודשים בלבד. כיום, בין אם לקוחות מתקשרים או נכנסים, המערכת מעוררת את אותן התחזיות באמצעות ניתוח רכישות קודמות - בשני המקרים, לוח ההזמנות מתמלא באותה צורה, ואוטומטית.

קראו עוד על זה כאן.