Kundenerfahrungen/Gastgewerbe
2021
Deliveroo trifft datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage von AWS Machine Learning
Deliveroo nutzt Machine Learning (ML), um bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen können automatisiert oder von Menschen getroffen werden, die auf umfangreichen Daten basieren, sagt Mahana Mansfield, Data Science Director bei Deliveroo.
Die Automatisierung der Entsendung von Fahrern ist ein Beispiel für einen Bereich, in dem der Einsatz von ML zu besseren und schnelleren Ergebnissen führt, als dies manuell über einen verantwortlichen Mitarbeiter möglich wäre. Von der vollständigen Automatisierung profitieren alle, vom Restaurant über den Fahrer bis hin zum Verbraucher.
Andererseits ist die Entscheidung, welche Arten von Marketingkampagnen durchgeführt werden sollen, ein Bereich, in dem die Datenwissenschaft den Menschen helfen kann, die besten Entscheidungen zu treffen. „Die Menschen haben diese Entscheidungen früher auf der Grundlage ihrer bisherigen Erfahrungen getroffen. Sie versuchten, sich die Ergebnisse anzusehen, waren aber begrenzt, wie tief sie gehen konnten“, sagt Mansfield. „Jetzt ist es möglich, sich verschiedene Kampagnen anzusehen und zu analysieren, wie die Antworten ausgefallen sind, und Variablen zu kontrollieren, die nichts mit der Kampagne zu tun haben, wie z. B. saisonale Schwankungen oder welche Art von Küche in einem bestimmten Liefergebiet am beliebtesten ist.
„Die endgültigen Entscheidungen werden immer noch von Menschen getroffen, aber jetzt können sie sie auf ein tiefes Verständnis der Daten stützen, anstatt zu versuchen, zu erraten, welche Faktoren am wichtigsten waren, und nur auf das Bauchgefühl zu hören“, sagt Mansfield. „Sie sind in der Lage, auf einem höheren Niveau zu arbeiten, weil sie auf die Daten zugreifen, die sie benötigen.“
Wie ML besseren Service bietet
Deliveroo hat Amazon Web Services (AWS) eingeführt, um ML schneller und effizienter nutzen zu können. Das ist wichtig, sagt Michael Sprague, Machine Learning Engineering Manager bei Deliveroo, weil ML so viele Aspekte des Unternehmens berührt.
„Viele der Dinge, die die Kunden auf der Website sehen, sind Machine Learning. Die Restaurantempfehlungen. Die geschätzten Lieferzeiten. Alles, was Sie auf dem Bildschirm sehen, ist ML. Ohne ihn wären wir nicht Deliveroo“, erklärt er.
„Was die Lieferung angeht, versucht Frank (Deliveroos Tool für den Versand von Fahrern) vorherzusagen, wie lange es dauern würde, bis der Fahrer zum Restaurant kommt, wie lange das Essen zubereitet werden muss, wie lange es dauern würde, bis das Essen zubereitet werden muss, wie lange die Lieferzeit ist und so weiter. Das wären viele Variablen, die menschliche Disponenten berücksichtigen müssten. ML kann seine Sicht auf die Welt alle paar Sekunden auffrischen und Menschen können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren“, sagt Sprague.
Deliveroo setzt auch datengesteuerte ML-Tools und künstliche Intelligenz (KI) ein, um für eine bessere Erfahrung in seinem Kontaktcenter zu sorgen. Amazon Connect, ein Omnichannel-Cloud-Kontaktcenter, kann durch Integration mit Amazon Transcribe Sprache automatisch in Text umwandeln. Der Text kann dann mit Contact Lens für Amazon Connect analysiert werden, um die Gründe der Kundenanrufe und Stolpersteine in der Deliveroo-Serviceerfahrung besser zu verstehen, so dass das Unternehmen seine Praktiken verbessern kann.
Darüber hinaus bietet Amazon Translate den Mitarbeitern von Deliveroo die Möglichkeit, Kunden, die eine andere Sprache sprechen, mithilfe von Echtzeit-Übersetzungen zu bedienen. Das bedeutet, dass bei einem Nachfrageschub in einer Region Agenten aus einem anderen Markt helfen können, auch wenn sie die Sprache nicht sprechen. Datenwissenschaft ist die Grundlage für so vieles, was Deliveroo so besonders macht.
Die richtigen ML-Entscheidungen treffen
Laut Mansfield ist die Kommunikation zwischen Datenwissenschaftlern und anderen Unternehmensbereichen entscheidend für den Erfolg jedes ML-Projekts. AWS hat die Tools und Ressourcen parat, aber ein Unternehmen braucht die richtigen Mitarbeiter zu nutzen und Geschäftsziele zu erreichen. Die besten ML-Ergebnisse beginnen mit den besten Ergebnissen beim Menschen.
„Wenn ein Unternehmen in Machine Learning einsteigen möchte, sollte es nach den richtigen Mitarbeitern suchen. Vertrauen Sie den Menschen, die Sie verstehen können, denen, die es einfach halten und in einfachem Englisch sprechen. Sie sollten in der Lage sein, über Auswirkungen zu sprechen und darüber, wie diese Auswirkungen gemessen werden können“, sagt Mansfield.
„Die Kommunikation mit Ihrem ML-Team ist unerlässlich. Es ist ihre Aufgabe, die Mitarbeiter im Unternehmen dabei zu unterstützen, das zu automatisieren, was automatisiert werden kann, bessere Entscheidungen schneller zu treffen und den größtmöglichen Nutzen zu erzielen.“
Genutzte AWS-Services
Amazon Connect
Mit Amazon Connect können Sie ein Kontaktcenter in nur wenigen Minuten aufbauen, das Millionen von Benutzern unterstützt.
Amazon Transcribe
Wandeln Sie Sprache automatisch in Text um, um wichtige Geschäftserkenntnisse zu gewinnen.
Amazon Translate
Amazon Translate ist ein neuraler, maschineller Übersetzungsservice, der schnelle, qualitativ hochwertige, erschwingliche und anpassbare Übersetzungen liefert.
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