¿Cómo las empresas de entrega de alimentos a domicilio pueden utilizar la inteligencia artificial para optimizar la entrega de alimentos?
En la llamada era de la información, al menos las plataformas de aplicaciones de entrega de alimentos a pedido son una de las cosas verdaderamente grandiosas de nuestro tiempo. Y la única razón por la que la cantidad de restaurantes informales rápidos y de servicio rápido se está proyectando a una velocidad vertiginosa. Por supuesto, se han envuelto con las plataformas de entrega en línea.
Estimulado
por la penetración de Internet y el uso inteligente de los teléfonos
inteligentes, que ha dado como resultado una creciente obsesión de los
consumidores por pedir comida a domicilio en Madrid en línea, ha impulsado la
industria de pedidos de alimentos, que como resultado, fue testigo de una
competencia acalorada en la que todas las demás aplicaciones de entrega de
alimentos compiten por atraer una mayor cantidad del mercado.
Pero para
consternación, las entidades más pequeñas de la industria no están aprovechando
el poder de las últimas tecnologías para optimizar las entregas, agilizar las
operaciones y realizar un marketing eficaz. Como resultado, no logran aumentar
sus ventas. La Inteligencia Artificial (IA) proviene de la misma familia de
tecnología no utilizada que permanece intacta, considerándola uno de esos
conceptos abstractos con presumiblemente ninguna aplicación real.
Para
demostrar que esta noción percibida de IA es incorrecta y para ayudarlo a
elevar su marca atrayendo a más consumidores, aquí discutimos cómo una marca
puede usar la IA para simplificar sus esfuerzos de marketing.
Comportamiento
predictivo del cliente
Comprender lo
que los consumidores quieren y necesitan, idealmente, incluso antes de que lo
hagan, puede ayudar a la marca a comprender a cada cliente específico y
aprender sus hábitos, lo que eventualmente puede ayudarlos a brindar un mejor
servicio e impulsar las ventas.
La forma más
sencilla de entender esto en acción es cuando inicia sesión en cualquier
aplicación de comercio electrónico y se le proporciona una variedad de
productos sugeridos para comprar. Mediante la tecnología de aprendizaje
profundo de AI, las marcas pueden predecir el comportamiento del consumidor con
meses de anticipación y ponerlo en práctica. El motor de recomendaciones
permite a los consumidores elegir comidas en función de sus preferencias
alimentarias.
Asistencia de
chatbots
Los chatbots
brindan respuestas automatizadas similares a las de los humanos a pedido a las
preguntas comunes y más frecuentes de los clientes en la web o la aplicación,
lo que ayuda a ahorrar tiempo, recursos y dinero de la marca y ayuda a
satisfacer a los clientes con un sistema de respuesta rápida. Los
desarrolladores de chatbots crean scripts evaluando una gran cantidad de
escenarios posibles, que a su vez, pueden simplificar las interacciones con los
clientes.
Pedidos
activados por voz
Los pedidos
por voz están ganando popularidad después del mayor dominio de los asistentes
de voz como Google Home y Alexa de Amazon.
Starbucks
presentó My Starbucks Barista en 2017, poniendo al gigante del café en el
camino hacia los pedidos activados por voz. Wingstop lo presentó por primera
vez en 2009, convirtiéndolo en uno de los primeros jugadores en el campo en
ofrecer pedidos digitales y luego integrando tecnología activada por voz en
2017. La cadena de entrega de pizzas Domino's también ingresó a la escena de
pedidos móviles activados por voz relativamente temprano.
Quioscos
Los
restaurantes de servicio rápido e informales rápidos deben integrar quioscos de
autoservicio impulsados por inteligencia artificial para reducir el tiempo de
espera del cliente y mejorar la experiencia de pedido del cliente.
Publicidad
automatizada
La publicidad
automatizada automatiza sus esfuerzos publicitarios en línea para que pueda
concentrarse en otras funciones comerciales importantes en lugar de invertir su
tiempo en campañas de marketing en redes sociales.
Hay
algoritmos basados en dinero y algoritmos basados en el rendimiento de la
publicidad para monitorearlo. Los algoritmos monetarios utilizan sus datos de
ventas y conversiones de sus campañas publicitarias para aumentar o reducir las
ofertas en las campañas en función de su rendimiento monetario. Los algoritmos
de rendimiento de anuncios utilizan datos de rendimiento de sus anuncios para
optimizar las campañas de alto rendimiento y detener los anuncios de bajo
rendimiento.
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