Supr Daily mejora la experiencia de sus socios y clientes mediante machine learning en AWS

Con sede en Bangalore, Supr Daily es un servicio de pedido y entrega de comestibles que permite a los clientes pedir alimentos frescos a domicilio. Más de 200 000 clientes utilizan Supr Daily para pedir leche, huevos, frutas y verduras frescas y otros alimentos que se entregan cada día antes de las 7:00 h. Sin embargo, para respaldar su red de miles de socios de entrega en seis ciudades y gestionar su inventario de miles de productos, Supr Daily necesitaba escalar sus sistemas de verificación de entrega de pedidos y de planificación de inventario. Al mismo tiempo, el crecimiento de la empresa se aceleró cuando las restricciones debidas a la pandemia de COVID-19 limitaron las compras en persona, lo que contribuyó a un aumento del 70 % de los nuevos usuarios.

Para respaldar este crecimiento y hacer que sus sistemas de inventario y entrega sean escalables, Supr Daily creó nuevas soluciones en Amazon Web Services (AWS). Gracias a un conjunto de servicios de AWS, incluido Amazon Rekognition, que automatiza el análisis de imágenes con machine learning (ML), Supr Daily agilizó el proceso de verificación de las entregas, simplificó la gestión del inventario y aumentó la escalabilidad de su arquitectura general para soportar el crecimiento continuo.

Supr Daily es una empresa emergente de entrega de comestibles que se fundó en 2015. Filial de la empresa de pedidos y entregas de comida en línea Swiggy, comenzó como una empresa de entrega de leche, pero desde entonces se ha ampliado para ofrecer miles de artículos que entrega por la mañana a clientes de seis ciudades. Con cada pedido de Supr Daily, el socio repartidor sube una foto como prueba de que la entrega se llevó a cabo correctamente. Estas imágenes deben ser de alta calidad para satisfacer las necesidades de asistencia al cliente y generar confianza en los clientes. Sin embargo, a veces los socios de reparto envían fotos borrosas o tomadas desde un mal ángulo. Esto podría retrasar la tramitación de las devoluciones y dar lugar a solicitudes de devolución innecesarias o fraudulentas. La empresa calcula que hasta un 25 % de las devoluciones se emitieron de forma incorrecta, principalmente debido a la mala calidad o a la falta de fotos de la entrega. Sin embargo, la verificación de las imágenes requería demasiados recursos para hacerla manualmente. «Solo podíamos examinar entre el 5 % y el 10 % de las imágenes, e incluso eso era difícil y requería mucho tiempo», afirma Praveen Kumar, director de Productos de Suministro y Experiencia del Cliente de Supr Daily. Además, la mayoría de las entregas se producen en un plazo de unas 3 horas, de las 4:00 h a las 7:00 h, lo que dificulta el seguimiento de las fotos en tiempo real.

Supr Daily quería automatizar el proceso de verificación de fotos para poder proporcionar información instantánea sobre si un socio de reparto tenía que tomar una foto mejor. La empresa decidió utilizar el ML para reducir el trabajo manual y aumentar la velocidad y la precisión del sistema. Después de darse cuenta de que crear la tecnología de forma interna sería demasiado costoso y complejo, la empresa comenzó a trabajar en múltiples pruebas de concepto con Amazon Rekognition en 2020. «Al crear con los servicios de AWS, ya no tuvimos que gestionar la infraestructura», dice Siddardha Garimella, director de Ingeniería senior de Supr Daily. «El uso de Amazon Rekognition también simplifica la solución, por lo que podríamos tener en el equipo a alguien con poca experiencia en ML y comenzar a crear modelos rápidamente».

Cada vez que un socio de entrega envía una foto de la mercancía entregada, Supr Daily envía automáticamente esa foto a Amazon Rekognition, que utiliza ML para comprobar la calidad de la foto y verificar que es válida como prueba de entrega. Este sistema facilita la verificación casi en tiempo real de que las entregas se hicieron y de que las imágenes de confirmación son de alta calidad. Mediante el uso de las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, una función que las empresas pueden utilizar para identificar objetos y escenas en las imágenes que son específicas para sus necesidades comerciales, el proceso tarda solo 350 ms por imagen. «Pudimos desarrollar una solución que no solo funciona mejor, sino también más rápido», dice Praveen. «Podríamos dejar de depender de las personas para emitir juicios y, en su lugar, basarnos en datos cuantitativos para entender lo que realmente ocurre». Supr Daily utiliza las imágenes que almacena en Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece una escalabilidad, una disponibilidad de datos, una seguridad y un rendimiento líderes en el sector, para crear modelos personalizados de Amazon Rekognition que puedan reconocer los elementos de las imágenes con una precisión del 95 %. «Cuando alguien del equipo quiere actualizar o mejorar una función, puede ir directamente a Amazon Rekognition y crear un nuevo modelo», dice Siddardha. «Puede actualizar el sistema y, en pocos segundos, empezará a utilizar el último modelo». Al utilizar Amazon Rekognition, la empresa también redujo los costes del reconocimiento de imágenes. 

Desde 2020, Supr Daily también utiliza Amazon Forecast, que puede pronosticar los resultados comerciales de forma fácil y precisa mediante ML, para analizar los datos de comportamiento de los clientes y asegurarse de que tenía el inventario adecuado para satisfacer la demanda. El flujo de trabajo de previsión de la demanda solía ser manual, pero Supr Daily lo automatizó en AWS, lleva a cabo una previsión basada en los datos almacenados en Amazon S3 y recibe los resultados rápidamente. A continuación, la empresa utiliza Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), que proporciona colas de mensajes totalmente administradas para microservicios, sistemas distribuidos y aplicaciones sin servidor, a fin de enviar una notificación con los resultados a los equipos de aprovisionamiento, que pueden hacer pedidos y asegurarse de que los artículos estén disponibles. «Nuestros usuarios empresariales solo tienen que ir al panel, cargar sus datos y ver los resultados», dice Siddardha. «El proceso es increíblemente rápido». En AWS, Supr Daily mejoró su error de porcentaje medio absoluto en un 25 %.

Como AWS administra la infraestructura, Supr Daily puede iterar más rápidamente y acelerar el tiempo de comercialización de nuevas características. Por su parte, el backend de la aplicación se aloja en AWS Elastic Beanstalk, un servicio fácil de usar para desplegar y escalar aplicaciones y servicios web, lo que hace que la solución sea lo suficientemente escalable como para dar asistencia a millones de clientes de distintas ciudades. La implementación de estos servicios fue sencilla. «Una de las ventajas del uso de los servicios de AWS es que están preparados para que alguien que no sea extremadamente experto en tecnología comience a crear soluciones para los desafíos empresariales», dice Siddardha. Incluso sin científicos de datos dedicados, Supr Daily creó una solución que mejora su aplicación para socios y clientes y puede escalar para incluir múltiples ciudades. «AWS hace que sea más sencillo experimentar con nuestros datos, más rápido desplegarlos y más cómodo acceder a ellos», dice Siddardha.

Supr Daily planea un crecimiento continuo y busca formas de mejorar su aplicación de entrega para los compradores que utilizan AWS. Uno de los objetivos es ofrecer sugerencias adaptadas a los intereses de los usuarios mientras navegan por la aplicación mediante Amazon Personalize, que los desarrolladores pueden utilizar para crear experiencias de usuario personalizadas en tiempo real más rápidamente y a escala.

«Desde el aprovisionamiento de infraestructura hasta la creación de sistemas de reconocimiento de imágenes y planificación de inventarios, AWS se encarga de todo lo que necesitamos. Y es fácil de escalar verticalmente para dar asistencia a nuestros casos de uso», dice Siddardha.