Historias de clientes / Instituciones de servicio
2021
Deliveroo toma decisiones basadas en datos gracias al machine learning de AWS
Deliveroo utiliza el machine learning (ML) para tomar mejores decisiones. Esas decisiones se pueden automatizar o pueden ser tomadas por humanos apoyados por datos enriquecidos, afirma Mahana Mansfield, directora de ciencia de datos de Deliveroo.
Automatizar la coordinación de repartidores es un ejemplo de un ámbito en el que el uso del ML produce un resultado mejor y más rápido de lo que sería posible con un humano en el proceso. La automatización completa beneficia a todos, al restaurante, al repartidor y al consumidor.
Por otro lado, decidir qué tipos de campañas de marketing realizar es un campo en el que la ciencia de datos puede ayudar a los humanos a tomar las mejores decisiones. “La gente solía tomar esas decisiones en función de experiencias pasadas. Intentaban analizar los resultados, pero estaban limitados en cuanto a la profundidad que podían alcanzar”, afirma Mansfield. “Ahora es posible examinar diferentes campañas y analizar cuáles fueron las respuestas, así como controlar las variables no relacionadas con la campaña, como las variaciones de temporada o qué estilo de cocina es más popular en una determinada zona de reparto.
“Las personas aún toman las decisiones finales, pero ahora se pueden fundamentar en un profundo conocimiento de los datos, en lugar de intentar adivinar qué factores eran los más importantes y guiarse exclusivamente por el instinto”, afirma Mansfield. “Se pueden desempeñar con mayor destreza porque tienen acceso a los datos que necesitan”.
Cómo el ML se traduce en un mejor servicio
Deliveroo ha adoptado Amazon Web Services (AWS) para utilizar el ML de forma más rápida y eficaz. Se trata de algo importante, afirma Michael Sprague, director de ingeniería de machine learning de Deliveroo, ya que el ML incide en múltiples aspectos del negocio.
“Muchas de las cosas que los clientes experimentan en el sitio se basan en el machine learning. Las recomendaciones de restaurantes. Los tiempos de entrega estimados. Todo lo que se ve en la pantalla se basa en el ML. No seríamos Deliveroo sin esta tecnología”, explica.
“En lo que respecta a las entregas, Frank (la herramienta de coordinación de repartidores de Deliveroo) intenta predecir el tiempo que tardará el repartidor en llegar al restaurante, el tiempo que tardará la comida en ser preparada, el tiempo de entrega, y así sucesivamente. Para un operador humano serían demasiadas variables a tener en cuenta. El ML puede actualizar su visión del mundo cada pocos segundos, con lo que los humanos se pueden centrar en tareas que aporten más valor”, afirma Sprague.
Además, Deliveroo utiliza herramientas de ML e inteligencia artificial (IA) impulsadas por datos para ofrecer una mejor experiencia en el centro de contacto. Amazon Connect, un centro de contacto omnicanal en la nube, se integra con Amazon Transcribe para convertir automáticamente la voz en texto. Posteriormente, se puede analizar el texto mediante Contact Lens para Amazon Connect con el fin de comprender mejor los motivos por los que los clientes llaman y cualquier inconveniente en la experiencia de atención proporcionada por Deliveroo, lo que permite a la empresa mejorar las prácticas.
Además, Amazon Translate ofrece a los agentes de Deliveroo la posibilidad de atender a clientes que hablen otro idioma mediante traducción en tiempo real. Esto significa que si hay un pico de demanda en una región, los agentes de otro mercado pueden ayudar, aunque no hablen el idioma. La ciencia de los datos es el cimiento de gran parte de lo que convierte a Deliveroo en una compañía especial.
Tomar las decisiones correctas en materia de ML
La comunicación entre los científicos de datos y el resto de la empresa es crucial para el éxito de cualquier proyecto de ML, afirma Mansfield. AWS cuenta con herramientas y recursos preparados, pero una empresa necesita a las personas adecuadas para utilizarlos con el fin de alcanzar los objetivos empresariales. Los mejores resultados de ML comienzan con los mejores resultados humanos.
“Si una empresa desea adoptar el machine learning, debe buscar a las personas adecuadas. Confíe en las personas a las que puede entender, aquellas que no se complican y hablan sin rodeos. Deben ser capaces de hablar en términos de impacto y de cómo medir ese impacto”, afirma Mansfield.
“La comunicación con su equipo de ML es esencial. Tienen la misión de ayudar a las personas de la empresa a automatizar aquello que se puede automatizar, tomar mejores decisiones con mayor rapidez y ofrecer el máximo valor”.
Servicios de AWS utilizados
Amazon Connect
Con Amazon Connect, es posible configurar un centro de contacto en minutos que se puede escalar para atender a millones de clientes.
Amazon Transcribe
Convierta automáticamente el habla en texto para extraer información empresarial clave.
Amazon Translate
Amazon Translate es un servicio de traducción automática neuronal que ofrece una traducción de idiomas rápida, de alta calidad, asequible y personalizable.
Descubra el camino hacia la innovación de Deliveroo de la mano de AWS
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