Service de préparation de repas Gobble propose des cours organisés avec un côté de l'IA

octobre 29, 2021 Par admin 0
Service de préparation de repas Gobble propose des cours organisés avec un côté de l'IA

Crédit image: Hiroshi Watanabe // Getty Images

Le segment des kits repas en plein essor de l'alimentation l'industrie – le marché mondial est estimé à 11,6 milliards de dollars d'ici 2022 – conduit à un paysage surpeuplé. Gobble, un service de préparation de repas fondé en 2010, se distingue en se concentrant sur la livraison de repas familiaux pouvant être cuisinés en seulement 15 minutes.

Gobble applique son algorithme Sprout au processus hebdomadaire de sélection et de recommandation des menus, qui fait évoluer le menu de chaque membre en fonction des préférences gustatives personnelles apprises au fil du temps. « Ce qui est excitant avec cette application d'IA, en particulier, c'est que nous avons l'expertise culinaire de nos chefs en tant que » professeur « guidant l'IA dans la construction de votre » chef personnel «  », a déclaré le fondateur et PDG Ooshma Garg. Le résultat : « un algorithme de machine learning expert qui vous comprendra, vos préférences exprimées et révélées, et puisez dans les tendances de la communauté au sens large pour vous présenter une combinaison de recettes nostalgiques et nouvelles d'une manière de plus en plus pertinente », a déclaré Garg.

Ci-dessus: Ooshma Garg, fondateur et PDG de Gobble.

Les nouveaux membres commencent par spécifier leurs préférences en matière de protéines et de régime, ainsi que leurs nuits préférées par semaine et la taille de leur ménage. À partir de ce moment, chaque interaction des membres – y compris la navigation dans les menus, les ajustements de menu, les ajouts d'accompagnements et les modules de révision de recettes – aide Gobble à développer un profil de goût individuel.

Gobble envoie un sondage hebdomadaire auprès des membres leur demandant ce qu'ils aimeraient voir sur les menus à venir et demandant aux membres d'évaluer les plats «piquants ou non» les uns par rapport aux autres. « L'engagement des membres avec les questionnaires et les avis sur Gobble est élevé car il influence directement leur expérience et leur menu la semaine suivante », a déclaré Garg. L'algorithme de recommandation de Gobble évalue également les similitudes entre les membres nouveaux et existants, bien qu'initialement avec des données limitées, pour s'assurer que les premières semaines d'un nouveau membre en fonction de leur emplacement, de leur régime alimentaire et de leurs préférences en matière de protéines sont aussi attrayantes que possible.

Gobble utilise également l'IA pour planifier à l'avance avec une plus grande acuité. L'algorithme exclusif Fenix ​​​​étudie les données de vente de Gobble au cours des 7 dernières années, ainsi que des ensembles de données externes ouvertes telles que l'historique météorologique et les tendances de l'industrie. Avec ces ensembles de données, l'algorithme projette deux résultats clés: quels membres passeront une commande au cours d'une semaine donnée et la répartition des ventes entre tous les plats du menu Gobble. «Plusieurs variables externes se croisent pour affecter les ventes d'une semaine à l'autre», a souligné Garg, «tout ce qui va d'une tempête de neige dans une certaine région au comportement de vacances saisonnières».

Fenix adapte divers modèles aux données et démêle les éléments constitutifs du comportement historique des membres pour que les prévisions de ventes soient aussi précises que possible pour les semaines à venir.

Le modèle de recommandation pour l'alimentation

Comme de nombreux acteurs du domaine l'ont vu, les recommandations alimentaires le font pas se conformer à une formule simple. « Il y a en fait un certain nombre d'aspects critiques pour relever ce défi », a déclaré Garg. même si nous n'aurions jamais pensé à le commander nous-mêmes. Nous sommes donc confrontés à plusieurs «blocages alimentaires» psychologiques et, parfois contradictoires, aux désirs alimentaires de chaque membre. Comment proposer un plat pour qu'il soit réconfortant, mais pas ennuyeux ? Aventureux, mais pas trop risqué ? Alors, comment pouvons-nous nous assurer que le repas est réellement apprécié autant que le membre s'y attendait?» Garg a déclaré.

« Une autre considération intéressante est que même si nous avons tant d'idées à recueillir potentiellement, nous avons une fenêtre beaucoup plus petite pour les rassembler », a déclaré Garg. «Netflix peut vous montrer bande-annonce après bande-annonce, et leurs algorithmes obtiendront une gratification immédiate – un pouce levé ou un pouce baissé. Une boîte de kits de dîner Gobble est un engagement beaucoup plus important, en temps et en argent, et une expérience négative est bien pire que de simplement regarder la bande-annonce d'un film que vous n'aimez pas. Les recommandations alimentaires traitent également d'un délai plus long – les consommateurs sont inconstants. « Peut-être que quelque chose que vous avez commandé chez Gobble sonnait bien à l'époque, mais quand vient le temps de dîner la semaine suivante, vous n'êtes peut-être plus d'humeur. Cela signifie que nous devons être beaucoup plus intelligents et efficaces dans nos recommandations avant de vous les montrer », a déclaré Garg. « Ces nuances sont la raison pour laquelle nous avons investi autant dans le développement de nos propres technologies. Rien dans le commerce n'a déchiffré le code dans l'espace alimentaire à ce jour. possible. « C'est quelque chose que l'IA peut faire avec une précision bien plus grande que n'importe quelle personne ou enquête ponctuelle », a déclaré Garg. «Gobble utilise un modèle de vision par ordinateur basé sur ResNet et des intégrations vectorielles NLP pour voir si nous pouvons prédire à quel point une photo, un titre ou une description de repas est attrayant pour nos membres. Nous combinons cela avec une approche de test itérative et A/B pour la copie de plat et la création, montrant des combinaisons uniques à différents groupes de membres à travers le pays pour capturer d'autres apprentissages – un peu comme l'approche de Netflix pour afficher différentes pochettes dans divers emplacements.

Un futur délicieux

Au-delà de ce que les clients peuvent souhaiter commander pour une semaine donnée, Gobble apprend à connaître chaque membre en tant que personne et peut appliquer ces apprentissages à tous les services. « Nous savons que la découvrabilité existe sur un spectre ; il y a toujours un équilibre entre la promotion de la nouveauté et l'élargissement des zones de confort des membres, tout en offrant des repas familiers que les membres reconnaîtront et aimeront à nouveau », a déclaré Garg.

C'est un défi similaire aux offres «Discover Weekly» de Spotify, qui sont des listes de lecture conçues par l'IA qui tentent de concocter le mélange parfait de vos favoris récents, de tubes nostalgiques et de quelques pistes que vous n'avez pas encore découvertes. Gobble pense qu'il peut atteindre le même niveau de confiance à l'heure du dîner.

L'approche de l'IA de Gobble exige plus de créativité de la part de l'équipe dans la façon dont elle collecte des données tout en s'assurant que les membres ne s'enlisent pas par trop de sondages ou de questions. « Nous savons et acceptons également que tout apprentissage et changement algorithmique découlant de nos données de recommandation peuvent avoir des ramifications importantes sur l'ensemble de notre chaîne d'approvisionnement, des prévisions aux aliments préparés en passant par la livraison de la boîte à votre porte », a déclaré Garg.

L'objectif final de Gobble est d'obtenir un service de «pilotage automatique» pour l'heure du dîner. « Tout comme vous laissez probablement une liste de lecture organisée par Spotify pendant que vous vous déplacez, travaillez ou faites de l'exercice, Gobble peut prendre soin de vos repas chaque semaine avec une pertinence croissante et une contribution minimale de l'utilisateur », a déclaré Garg. «C'est un gagnant-gagnant; comme nos membres bénéficient d'une réduction du stress et d'une moindre implication dans la planification de leurs menus, Gobble rationalise encore plus les opérations, avec moins de variabilité, une plus grande prévisibilité et une efficacité accrue dans l'ensemble de l'entreprise.

  • VentureBeat
  • La mission de VentureBeat est d'être une place publique numérique pour les décideurs techniques afin d'acquérir des connaissances sur la technologie transformatrice et d'effectuer des transactions. Notre site fournit des informations essentielles sur les technologies et les stratégies de données pour vous guider dans la gestion de vos organisations. Nous vous invitons à devenir membre de notre communauté, pour accéder à :

  • )des informations à jour sur les sujets qui vous intéressent
  • nos newsletters
  • contenu de leader d'opinion et accès à prix réduit à nos événements prisés, tels que comme

    Transformer 2021: Apprendre encore plus

  • Fonctionnalités de mise en réseau, et plus encore

    Devenir membre