GrubHub vous permet de trouver et commander votre repas dans les restaurants de votre voisinage en livraison ou à emporter, via une application et un site Web. Basée à Chicago, l'entreprise a rapidement étendue son emprise sur plus de 1 100 villes pour devenir le plus important service de livraison de repas en ligne aux U.S.
La plupart des produits vendus en ecommerce ont des métadonnées standardisées, permettant par exemple d'en faire l'inventaire. En conséquence, acheter, naviguer, découvrir, personnaliser et recommander sont relativement faciles parce que les données sont identiques pour tous les acteurs. Si vous souhaitez mettre en place un moteur de recommandation sur un site ecommerce de vêtements, la plupart du temps, vous n'avez pas besoin de passer 90% de votre temps à nettoyer et à organiser les données.
Cette facilité du traitement de l'information n'est pas forcément rencontrée par GrubHub. Quand la nourriture est la source de votre business, les données à votre disposition sont plutôt chaotiques.
Un chef qui utilise une orthographe régionale non-standard pour le nom d'un plat rend ce menu incompatible avec d'autres qui utilisent une orthographe standard. Le fait de supprimer un ingrédient rend ce plat différent. Comment faire pour construire un système de recommandation avec des données aussi éclectiques ?
La nécessité des filtres collaboratifs
Commandez régulièrement sur Grubhub, et le système va vous créer un profil de goût et ensuite suggérer des restaurants près de chez vous qui correspondent à votre profil. Commandez un même plat dans différents restaurants, et le système vous dira où la plupart des gens commandent ce fameux Sushiritto — un mix entre un sushi et un burrito.
GrubHub peut savoir que si un sandwich est commandé 30 fois par 1 000 personnes qui vivent à moins d'un kilomètre de vous, c'est un bon indicateur que ce sandwich est incroyable. Soyez donc assuré que l'algorithme de recommandation prédictive de GrubHub mettra en scène de manière centrale ce sandwich pour vous s'il correspond à votre profil de goûts.
Selon un rapport McKinsey, une fois que les personnes décident quelle plate-forme de livraison de repas en ligne utiliser, 80% d'entre eux conservent leur choix pour leurs prochaines commandes.
Lorsque vous vous appelez GrubHub, tout ce que vous pouvez faire pour augmenter la personnalisation et prédire avec plus de précision ce que chaque utilisateur est le plus susceptible de manger va augmenter votre taux de conversion, votre taux de rétention, et l'affinité des utilisateurs pour votre plate-forme. Une manière de s'assurer une place de choix dans ce marché estimé à plus de 220 milliards de dollars en 2020 où des concurrents de poids font leur apparition. Hello Amazon.
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Rédigé par : @GuillaumePalayer - Magazine du Webdesign.