JJ Food Service 正在使用 Azure ML 甚至在顾客购物之前预测他们的购物清单

JJ餐饮服务 是英国最大的独立食品配送服务公司之一，为超过 60,000 名客户提供他们自己的食品业务所需的一切。 客户在线下订单或通过电话与呼叫中心代表交谈。 物流团队对这些订单进行路由和排序，仓库的员工然后将适当的产品装载到车辆中，司机在第二天将其带到送货路线。 JJ Food Service 现在正在使用 Microsoft Dynamics 来满足他们的 ERP 和 CRM 需求。

现在，他们正在添加 Azure ML 来简化他们的流程。 通过使用 Azure ML 推荐系统，他们正在为客户填充预测性购物清单，并且客户还可以获得他们可能想要订购的相关商品的推荐。

当然，JJ Food Service 的客户订单在购买内容和时间、订单大小、类型、频率和许多其他标准方面差异很大。 在预测客户的未来需求时，他们需要的是根据每个客户过去的订单模式量身定制的洞察力。 例如，一家特定的餐厅可能每天订购沙拉蔬菜，大约每两周订购一次面粉，每月订购一次食用油。 “为了取得成功，我们需要与那一周、那一天、那个确切的时间点相关，”艾哈迈德解释说。

JJ Food Service 坚信 Azure ML 可以帮助他们以极具成本效益的方式满足他们的需求。 他们开始与 Microsoft Azure 团队合作，首先为他们的网站编写代码以捕捉客户行为，然后使用三年的交易数据来训练 Azure ML 预测模型。 接下来，他们将来自该模型的建议集成到他们的呼叫中心环境和网站中，从而确保基于电话的客户（通过呼叫中心代表）获得与在线客户在其网站上看到的完全相同的建议。

该系统实施仅用了三个月时间。 今天，无论客户是打电话还是登录，系统都会通过对过去购买的分析得出相同的预测——在这两种情况下，订单簿都会以相同的方式自动填写。

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