¿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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