都可以看到有关可用产品的最新

我们试图通过与零售商的对话提前了解此类促销活动尤其是在假期之前。我们学会了根据零售商在不同时间提供的数据中产品可用性的差异来预测品种。机器学习模型的任务是在应用程序中仅显示那些确定会被收集的产品。该模型每小时运行一次。目前我们处理约亿个每小时分析约万个。第四阶段将数据传输到店面该阶段包括以下步骤更新店面。我们的应用程序的展示已更新所有用户信息。

用户体验。当用户登录该应用程序时他开始领取订单应用奖金选择方便的交货 阿曼数据 时间并支付购物车费用。如果针对未来日期下了订单用户可以返回该订单进行更改。等待发货。用户下单后认为剩下的就是等待发货了。订单组装流程。订单被分配给一名拣货员他在商店里走动并收集购物车中列出的所有商品。他还按重量称重货物例如苹果的重量为每公斤卢布。然而确切的重量可能略有不同。对于用户来说过程如下金额保留在卡上然后解除锁定并扣除商品的实际金额。



当商品缺货时我们有多种选择致电并提问。在这种情况下有几种可能的情况。例如用户可能会在订单中添加肉类但缺货用户可能会要求拣货员添加洗碗机片。我们不会在这种情况下训练机器学习模型并将它们排除在考虑范围之外。不要打电话寻找替代者。我们不会给用户打电话而是选择与他想购买的产品类似的替代产品。请勿致电并从订单中删除。我们不会打电话给用户只是从他的订单中删除缺少的商品。当订单拣选完成后我们的库存预测任务也完成了。