Big Data кейс: великі дані скоротили час доставки їжі кур’єрами на 50%
15.01.2021
Міжнародний сервіс з доставки їжі на замовлення foodpanda використав аналітику даних, щоб оптимізувати роботу своїх кур’єрів.
Надзвичайно великі масиви даних, які можуть бути проаналізовані комп’ютерами для пошуку закономірностей і тенденцій – big data – змінюють бізнеси протягом останніх 10 років. Не виключенням стала і галузь доставки продуктів харчування.
Керуючий директор foodpanda у Малайзії Сайантан Дас заявив, що аналітика даних скоротила час доставки для 30 000 кур’єрів компанії на 50%. Середній показник склав до трьох поїздок на годину.
Дас каже, що швидкість великих даних щодо вдосконалення операційних процесів ефективна не лише для банківського та фінансового секторів. За його словами, бізнес з доставки їжі наразі усвідомлює необхідність використання big data для організації ефективної роботи, пише The Edge Markets.
Він додав, що доставка їжі може слугувати взірцем ефективності великих даних у багатомільярдній індустрії. За словами топ-менеджера foodpanda, важливі дані про клієнтів, зібрані з відгуків та соціальних мереж, можуть бути використані для того, щоб робити споживачам персоніфіковані пропозиції. Крім того, бізнес-аналітика здатна допомогти в налаштуванні стандартних процедур для досягнення цілей компанії.
Великі дані для великих результатів
Представник компанії каже, що перехід на “хмарні кухні” (кухні, що працюють лише для приготування страв на доставку) не був би можливим без наявності даних, що підкріплюють рішення піти цим шляхом.
“Сміливі обіцянки, такі як доставка за 20 чи 30 хвилин, запропоновані foodpanda, не зроблені навмання – аналітика даних підтвердила можливість таких пропозицій”, – прокоментував він виданню.
За словами Даса, збір даних про рух транспорту та маршрутні плани кур’єрів у режимі реального часу забезпечує точну оцінку часу доставки. Крім того, компанія може також передбачити вплив цих факторів на продукти харчування, а отже, вжити профілактичних заходів проти втрати чи псування їжі.
“Ми дійшли до того моменту, коли краще розуміємо своїх споживачів, а послуги надаються відповідно до їхніх уподобань. Для цього ми аналізуємо такі важливі фактори, як вплив температур на продукти харчування чи вплив ринкових тенденцій на споживання”, – пояснює менеджер.
Foodpanda зокрема аналізує інформацію про звички харчування, тренди та прогнозні дані від кур’єрів. Так big data допомагає капіталізувати дані про різноманітні уподобання та особливості споживання у певний час, “підказуючи”, які замовлення зроблять у той чи інший період.
За досвідом компанії, аналітика даних показує не лише те, що, ймовірно, замовить клієнт. Ресторани-партнери foodpanda також отримують підкріплену даними картинку того, що подобається їхнім замовникам, або які пропозиції варто додати для певної категорії споживачів.
Крім того, сказав Дас, вивчення схем транспорту і трафіку дозволяє визначати локації нових “хмарних кухонь”: якщо великі дані показують значний попит на певний тип їжі у певній зоні, а отже, там варто відкрити нову точку приготування таких страв.
“Це, очевидно, скорочує наші транспортні витрати та час на доставку. Аналітика даних дозволить нам зробити наші ціни більш конкурентоспроможними і для наших клієнтів”, – підсумував він.
