Было 11 часов вечера, и я хотел выпить кофе. Но проблема в том, что время ожидания составляет 30–40 минут.

Скорость доставки является критически важным показателем для оценки эффективности бизнеса. 30 минут или бесплатно - хорошая стратегия, а использование мощности машинного обучения для оптимизации ресторана, планировки улиц, схемы движения, прогноза погоды и правильной доставки - отличная отправная точка. Но проблема, которую я публикую здесь, для некоторых заказов составляет менее 10 минут.

да. Я говорю о механизме заказа под влиянием ИИ, когда случайный заказ размещается от имени клиентов. На основе поведенческих данных и информации в реальном времени.

Итак, что это значит для текущей системы: теперь список позиций каждого заказа будет проходить через механизм оценки. Эти оценки будут заказывать один или несколько предметов и ждать, пока клиенты улавливают сигнал.

Вопросы для обучения нейронной сети товара для получения баллов.
1. Вес товара
2. Кто разместил этот заказ
3. История заказов для похожих товаров, время, скорость доставки, маршрут, местоположение, предпочтительные ресторан.
4. Люди в округе с похожим интересом к товару, а также история с временным диапазоном предыдущих заказов и частотой.

или любые другие показатели, которые могут повысить ценность механизма рекомендаций или вероятности получения заказа.

Все это сводится к простому push-уведомлению соответствующих людей, которые заявляют: «Ваш любимый кофе рядом с вами. Хочешь схватить? » и приложение, чтобы иметь такие параметры, как «игнорировать» или «выбрать».

Это может позволить принимать персонализированные и неожиданные решения. Со временем люди узнают, что кто-то схватит, если они не будут действовать быстро, что может создать дефицит.

Идея дешевая, исполнение дорогое. У него намного больше деталей / точек связи, и, наконец, проверка - настоящий успех. Если это сработает, это может оказать значительное влияние на всю экосистему, например, увеличение продаж для ресторанов, снижение стоимости доставки и использование полевых ресурсов.

Такой подход ведет к непрерывному изучению оценки каждого товара, что может привести к более эффективному управлению запасами в ресторане и продвижению нескольких товаров в разные периоды по сниженным ценам нужным людям.