Tesco ist einer der größten Namen im Homeshopping in Großbritannien. Millionen von Kunden verlassen sich bei ihrem wöchentlichen Lebensmitteleinkauf auf Tesco, wobei diese Zahl während der Pandemie nur noch steigt.
Tesco musste verstehen und vorhersagen, wann Kunden wahrscheinlich große, schwere Artikel in ihren Online-Einkaufskorb legen. Bei den Lieferwagen von Tesco handelt es sich in der Regel um Kleintransporter, die in Wohnstraßen wenden können und eine maximale Ladekapazität von 800 kg haben. Die Bestellungen der Kunden liegen häufig im Bereich von 20 bis 50 kg, und ein Fahrer besucht in der Regel auf einer Fahrt bis zu 30 Kunden zu Hause. Kunden können ihren Warenkorb in der Regel bis Mitternacht des Tages vor der Lieferung ändern. Dies kann zu logistischen Problemen führen, da eine große Last-Minute-Änderung eines Auftrags die Last eines Fahrers auf über 800 kg drücken kann. Aus diesem Grund wollte Tesco die Einkaufspräferenzen der Kunden, insbesondere das Bestellgewicht der Kunden, besser verstehen und vorhersagen. Fast Data Science hat mithilfe von Gradient Boosted Trees in PySpark ein Vorhersagemodell entwickelt, das das wahrscheinliche Einkaufsgewicht in Kilogramm jedes Kunden mit einer Clubcard, je nach Datum, vorhersagt. Weihnachten ist beispielsweise eine Spitzenzeit, wenn Kunden große Mengen Alkohol bestellen, der schwer und teuer im Transport ist. Das Modell berücksichtigt die Kaufhistorie, den Standort, die demografischen Daten und das Lieferdatum des Kunden, um täglich eine Vorhersage für alle 15 Millionen Kunden- und Adresskombinationen in der Bestelldatenbank von Tesco zu erstellen.
Fast Data Science - London
Das bedeutet, dass Tesco jetzt jedes Mal, wenn Sie eine Bestellung auf tesco.com aufgeben, vorhersehen kann, wie viel diese Bestellung in Kilo wiegen wird, und Ihnen ein Fahrzeug zugeteilt hat … bevor Sie sich überhaupt für einen Kauf entschieden haben!
Das Modell steigerte die Genauigkeit der Tesco-Vorhersage des Warenkorbgewichts um 3 % und ermöglichte es Tesco, seine Lieferwagenflotte besser zu nutzen, Kraftstoff zu sparen und seine Fahrzeuge effizienter zu verpacken..ation=“none”
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