Planeat.eco

Practice utilizzate
Servizi AWS utilizzati
  • Amazon API Gateway
  • Amazon Bedrock
  • Amazon S3
  • Amazon Simple Queue Service (SQS)
  • Artificial Intelligence
  • AWS Cloudwatch
  • AWS Lambda
  • Generative AI
Gen-AI-powered next-generation Planner

Planet.eco è un servizio online destinato ad aziende e privati per la pianificazione e la consegna di pasti su base giornaliera e/o settimanale. Per il servizio dedicato alle aziende, beSharp ha sviluppato un motore avanzato di planning e raccomandazione basato sulla Generative AI che, dato un prompt fornito dall’utente in linguaggio naturale, suggerisce e pianifica autonomamente i pasti sulla base di preferenze individuali.

Planeat.eco

Planeat.eco

CHALLENGES

L’obiettivo di Planeat era duplice: da un lato, aumentare retention e fidelizzazione del cliente, riducendo al contempo la friction, dall’altro, minimizzare il rischio di mancato guadagno. Nello specifico:

  • eliminare il rischio per gli utenti di dimenticarsi di effettuare l’ordine del pranzo in tempo utile, in particolare, il venerdì per il lunedì.
  • ridurre il tasso di abbandono in fase di ordinazione dovuto al tempo necessario per consultare tutto il menu e selezionare i piatti.
  • migliorare l’esperienza di scelta e pianificazione dei piatti.

SOLUTION

beSharp ha sviluppato un planner su base giornaliera e/o settimanale di nuova generazione basato su Generative AI. L’utilizzo di una tecnologia basata su LLM powered by Amazon Bedrock ha aperto la strada verso un’esperienza utente totalmente nuova, nettamente migliore rispetto a quella portata dai motori di reccomandation classici basati su algoritmi di NLP, Best fit e Recommendation. La soluzione prevede:

  • possibilità per l’utente di utilizzare il linguaggio naturale per esprimere i propri criteri di preferenza relativamente ai cibi che vorrà mangiare.
  • indipendenza da Labelling, filtraggio collaborativo e da grandi moli di dati storici.
  • Un meta-prompt, in aggiunta al prompt dato dall’utente, tramite cui sono passate in modo invisibile una serie di informazioni sempre necessarie al funzionamento della soluzione, tra cui l’intero menu disponibile sulla piattaforma. Questo consente il perfetto equilibrio tra esperienza utente e controllo dei costi.

OUTCOMES

  • Interpretazione del linguaggio naturale
    Esperienza utente immediata e accessibile e massima personalizzazione.
  • Certezza di un risultato 100% fitting con le aspettative
    Cliente sempre soddisfatto.
  • Riduzione del tempo decisionale
    Maggior propensione alla finalizzazione dell’acquisto e risparmio di tempo.
  • Minor sforzo implementativo
    Grazie all’uso di LLM, è stato possibile aggirare task come creazione, scelta e training del modello, minimizzando il Time-to-Market e offrendo ai clienti reale vantaggio competitivo nel “solo” tempo necessario a fare un buon lavoro di system integration.
  • Massimizzazione del guadagno dell’azienda
    Con il planner l’azienda non solo si assicura che ogni giorno ci sarà un guadagno, ma anche che questo venga massimizzato, dal momento che il modello cercherà di utilizzare il massimo numero di crediti possibili nel pianificare i pasti.
  • Nessuno spreco alimentare
    grazie a raccomandazioni mirate, nessun piatto viene sprecato.

PRINCIPALI KPI

  • Tempo di ordinazione
    ridotto da 15 minuti a 2 minuti.
  • Spesa ridotta fino al 45%
    rispetto a pranzare fuori o ordinare a parità di cibo consumato.

NEXT STEPS

  • Accessibilità
    Da sempre Planeat.eco ha a cuore il tema dell’accessibilità dei propri servizi; per questo, verrà implementata la possibilità di utilizzare un prompt vocale.
  • Estensione del campo di utilizzo
    Si prevede entro l’anno la possibilità di fruire della soluzione anche da Mobile Application, nonché l’estensione del servizio dal solo servizio mensa per le aziende, all’area dedicata ai privati.
  • Continuous Improvement
    Attraverso tecniche come il RAG (Retrieval-Augmented Generation) che consentono ai LLM di sfruttare dati aggiuntivi, senza necessità di retraining, l’azienda punta a migliorare la qualità dell’output.

Case Study

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