JJ Food Service는 Azure ML을 사용하여 쇼핑하기 전에도 고객의 쇼핑 목록을 예측합니다.

제이제이푸드서비스 영국에서 가장 큰 독립 음식 배달 서비스 회사 중 하나로서 60,000명 이상의 고객에게 식품 사업에 필요한 모든 것을 제공합니다. 고객은 온라인으로 주문하거나 전화로 콜센터 담당자와 대화하여 주문합니다. 물류 팀은 이러한 주문의 경로를 지정하고 순서를 지정하고 창고의 직원은 해당 제품을 차량에 싣고 운전자가 다음날 배송 경로로 가져갑니다. JJ Food Service는 현재 ERP 및 CRM 요구 사항에 Microsoft Dynamics를 사용하고 있습니다.

이제 그들은 프로세스를 간소화하기 위해 Azure ML을 추가하고 있습니다. Azure ML 추천 시스템을 사용하여 고객을 위한 예측 쇼핑 목록을 채우고 고객은 주문할 수 있는 관련 항목에 대한 추천도 받습니다.

물론 JJ Food Service의 고객 주문은 무엇을 구매하는지, 언제, 주문 크기, 유형, 빈도 및 기타 여러 기준에 따라 크게 다릅니다. 고객의 미래 요구 사항을 예측하는 데 필요한 것은 각 고객의 과거 주문 패턴을 기반으로 한 맞춤형 통찰력이었습니다. 예를 들어, 특정 레스토랑에서는 매일 샐러드 채소를 주문하고 약 XNUMX주에 한 번씩 밀가루를 주문하고 한 달에 한 번 식용유를 주문할 수 있습니다. Ahmed는 "성공하려면 그 주, 그날, 정확한 시점과 관련이 있어야 했습니다."라고 설명했습니다.

JJ Food Service는 Azure ML이 매우 비용 효율적인 방식으로 요구 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 확신했습니다. 그들은 Microsoft Azure 팀과 협력하기 시작했습니다. 먼저 웹 사이트용 코드를 작성하여 고객 행동을 캡처한 다음 XNUMX년 간의 트랜잭션 데이터를 사용하여 Azure ML 예측 모델을 훈련했습니다. 다음으로 그들은 이 모델의 권장 사항을 콜 센터 환경과 웹 사이트 모두에 통합하여 전화 기반 고객이 온라인 고객이 사이트에서 보는 것과 똑같은 권장 사항(콜 센터 담당자를 통해)을 받을 수 있도록 했습니다.

이 시스템을 구현하는 데만 XNUMX개월이 걸렸습니다. 오늘날 고객이 전화를 걸든 로그인을 하든 시스템은 과거 구매에 대한 분석을 사용하여 동일한 예측을 제공합니다. 두 경우 모두 주문 패드는 동일한 방식으로 자동으로 채워집니다.

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