"McDonald's" və IBM tərəfdaşlığı "Drive-Thru"təcrübəsini necə fərdiləşdirir?


Facemark.az xarici mənbəyə istinadən xəbər verir ki, IBM "McDonad's" "Drive-Thru" təcrübəsini fərdiləşdirmək üçün qüvvələri birləşdirib. Son illərdə verilənlərə əsaslanan marketinq və böyümə strategiyasını qəbul edən "McDonald's", süni intellekt məhsulları və biznes üçün həllər təklif edən IBM ilə fərqli bir modeldə işləmək qərarına gəlib.


"McDonald's", Avtomatik Sifariş Alma (AOT) texnologiyası ilə seçilən "McD Tech Labs"ı "IBM"ə təhvil verib. Satınalma "IBM Watson"un öyrənməsi üçün dəyərli bir anbar təmin edərkən, "McDonald's" isə AOT texnologiyasını müxtəlif bazarlara genişləndirə biləcək.


"McDonald's" strategiyası texnologiya və böyüməyə istiqamətlənib. Xatırladaq ki, "McDonald's" 2019-cu ildə "Accelerating the Arches" strategiyasının bir hissəsi olaraq "Apprente"ni satın alıb. Bu satınalma ilə şirkət rəqəmsal platformalarında, çatdırılma proseslərində və avtomobil xidməti zamanı istifadəçilərə təqdim etdiyi təcrübənin istifadəçi üçün uyğun və qüsursuz olmasını təmin etməyi hədəfləyib.


Bu məqamda onu da əlavə etmək lazımdır ki, "Apprente" mürəkkəb, çoxdilli, çox vurğulu və çox elementli nitq nümunələri üçün səs əsaslı platformalar yaratmaq üçün yaradılıb. Şirkət tərəfindən hazırlanmış Avtomatlaşdırılmış Sifariş Qəbul (AOT) texnologiyasının "McDonald's" restoranlarının "Drive-In" bölməsində daha sürətli, daha sadə və dəqiq sifariş qəbulunu asanlaşdıracağı nəzərdə tutulub.


Bununla belə, "McDonald's" tərəfindən toplanan məlumatlar müştərilər üçün daha ardıcıl tövsiyələr verməkdən əlavə, həyata keçirilən ünsiyyətin fərdiləşdirilməsinə imkan verib. Bu, restoranda təklif olunan müştəri təcrübəsini növbəti səviyyəyə qaldırıb.


Məlumatlar necə istifadə olunacaq?


IBM üçün bu satınalma"IBM Watson" üçün modelləri öyrənmək və işlətmək baxımından dəyərli anbarı təmsil edir. "|IBM"in qəbul etdiyi yanaşmanı da qeyd etmək lazımdır. Şirkət kataloq, menyu elementləri və marketinq kompaniyasının "KPI"ləri ilə birlikdə tarixi əməliyyat məlumatlarını əldə edir. O, hər bir maşın öyrənməsindən istifadə edərək toplanmış məlumat dəstini təhlil etmək üçün müştərinin şəxsi tarixçəsini parçalayır, sonra gələcək davranışı proqnozlaşdırmaq üçün onu oxşar müştərilərlə müqayisə edir.