Uber 如何使用 ML 和线性规划优化推送通知的时间


内部通知是在线商务的重要潜在客户。优步写了问题陈述的复杂性以及它如何采用线性程序(线性优化)来实现最佳结果。
推送通知是 Uber Eats 优食客户发现新餐厅、有价值的促销活动、杂货和酒类等新产品以及成为会员的好处等的一个不可或缺的渠道。推送通知由内部各个团队发送,例如营销、城市运营和产品。自 2020 年 3 月推出营销推送通知以来,不仅发送通知的团队列表快速增长,而且到 2020 年底,通知量也快速增长到每月数十亿条。
我们很快注意到了各种各样的问题:

  1. 存在核心质量问题(即下班后发送的通知、无效的深层链接、重复、无效的促销代码、在关闭的商店登陆用户等)
  2. 通知在几分钟和几小时内相互发送,其中许多消息相互冲突
  3. 推送被发送给用户,几乎没有个性化的用户希望接收什么推送,在什么时间,或者以什么频率
  4. 我们的营销团队引入了多种新方法来手动控制相互冲突的消息传递,每个团队成员每周增加超过 15 小时,并将有价值的战略工作转移到更琐碎的编排任务上

在 Uber,我们努力提供一流的用户体验,我们很快意识到需要一种综合方法来实现推送。我们引入了一个我们称为消费者通信网关 (CCG) 的系统:一个集中的智能层,用于在用户级别管理推送通知的质量、排名、时间和频率。

详细点击标题