Discount Optimisation in Food Delivery Using Machine Learning

Dieses Kapitel untersucht die transformativen Auswirkungen des maschinellen Lernens auf die Rabattoptimierung innerhalb der Lebensmittellieferindustrie. Es untersucht die Entwicklung von Rabattstrategien von vereinfachenden Ansätzen zu hoch entwickelten, datengesteuerten Modellen, die das Verhalten der Kunden und demografische Erkenntnisse nutzen. Die Analyse zeigt deutliche saisonale Trends wie den steilen Anstieg der Dessertbestellungen während der Festtage und die anhaltende Beliebtheit von Artikeln wie Sushi und Pizza. Die demografische Segmentierung unterstreicht die Präferenzen der Generationen, wobei jüngere Verbraucher Fastfood bevorzugen und ältere Demografen sich für gesündere Entscheidungen entscheiden. Das Kapitel untersucht auch die schwache Korrelation zwischen Rabatten und Bestellwert, stellt herkömmliche Annahmen in Frage und legt nahe, dass Faktoren wie Lebensmittelqualität und Convenience eine wichtigere Rolle bei Verbraucherentscheidungen spielen. Praktische Anwendungen des maschinellen Lernens, einschließlich Kundensegmentierung und dynamischer Preisgestaltung, werden ebenso diskutiert wie ethische Überlegungen und potenzielle Verzerrungen bei der Datennutzung. Die Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig es ist, saisonale Menüplanung, Rabattstrategien und operative Planung mit identifizierten Nachfragemustern in Einklang zu bringen, um die Kundenzufriedenheit und operative Effizienz zu steigern.