KFC
KFC Python django, AWS ECS, Postgres, Docker Contrairement à ses concurrents, KFC n’a pas encore de système de recommandation produit basé sur l’IA. L’algorithme de recommandation IA, d’abord déployé dans 5 restaurants en Albanie, s’est ensuité étendu à tout le pays.
Contexte
Contrairement à ses concurrents, KFC n’a pas encore de système de recommandation produit basé sur l’IA. L’algorithme de recommandation IA, d’abord déployé dans 5 restaurants en Albanie, s’est ensuité étendu à tout le pays. L’objectif est d’optimiser l’AOV (average order value)
Problématique
- Aucun moteur de recommandation sur les kiosks, là où les concurrents en avaient déjà un.
- Le panier moyen dépendait entièrement de ce que le client pensait à commander seul.
- Pas de suivi fin des performances, ni par restaurant ni par produit.
- Un catalogue produit à faire vivre sans interface dédiée
Solution
- Un algorithme de recommandation produit branché sur les kiosks de commande.
- Un back-office pour gérer le catalogue et les règles de recommandation sans passer par nous.
- Des tableaux de bord de suivi, restaurant par restaurant.
- Une infrastructure conteneurisée sur AWS ECS, dimensionnée pour les heures de pointe.
- Un pilote sur 5 restaurants avant l'ouverture au reste du pays.
Notre approche
Cadrage
Compréhension du parcours de commande en kiosk, des données disponibles et de ce qui compte vraiment pour l'équipe : le panier moyen.
Modèle
Construction et test de l'algorithme de recommandation sur l'historique de commandes, avant toute mise en salle
Développement
Back-office de gestion du catalogue, tableaux de bord de suivi, déploiement sur AWS ECS avec PostgreSQL.
Pilote puis déploiement
Mise en service dans 5 restaurants, mesure, puis extension à l'ensemble du pays.
Résultats
Le moteur est passé du pilote de 5 restaurants au parc albanais complet. L'équipe suit ses performances depuis ses propres tableaux de bord et fait évoluer le catalogue sans intervention de notre part.
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