Model Machine Learning Grab dapat memprediksi kapan barang terjual dan menandainya sebagai tidak tersedia.
Persiapan dari tim GrabFood sebelum Ramadan
Sebelum bulan suci Ramadan, tim GrabFood mempersiapkan mitra merchant tentang apa yang bisa mereka persiapkan selama Ramadan.
Tim secara proaktif menghubungi mitra merchant dan mengirimkan buletin yang meliputi kiat sukses Ramadan (misalnya memperbarui jam buka toko, mengelola inventaris, fitur produk yang disarankan untuk digunakan), dan studi kasus dari sesama mitra merchant.
Meningkatkan Ketersediaan & Efisiensi Mitra Pengiriman
Survei dan Insentif Mitra Pengiriman
Ketersediaan mitra pengantaran cenderung sangat berbeda selama 3 hari pada libur Lebaran. Sebelum Ramadan dan Lebaran, GrabFood telah melakukan survei untuk lebih memahami dan merencanakan ketersediaan mitra pengemudi selama liburan. Survei tersebut juga membantu tim merencanakan insentif khusus untuk meminimalisir kekurangan pasokan berdasarkan hasil survei dan pola historis.
Peningkatan Radius Pencarian dan Pengelompokan Pesanan
Ketika volume pesanan melebihi jumlah mitra pengantaran yang tersedia di sekitar area pengambilan makanan, sistem Grab akan memperluas radius pencarian untuk meningkatkan tingkat pemenuhan.
Fitur pengelompokan pesanan juga akan diterapkan untuk memaksimalkan efisiensi pengantaran.