Мы готовим и доставляем правильное и вкусное питание по подписке в Санкт-Петербурге и Москве.
которые мы разрабатываем сами. Мы автоматизируем собственное пищевое производство и склад, делаем клиентские порталы и мобильные приложения, внутренние CRM, которые позволяют нам быть лучшими в своей сфере.
В основе нашего бизнеса современные IT-решения,
В Grow Food 1500 человек.
Есть своя логистика, колл-центр, маркетинг, IT-разработка, food-аналитики, шеф-повара и многие другие.
Сейчас в нашей IT-команде 50 человек:
back-end, front-end, мобильные разработчики, UX|UI-дизайнеры, а еще есть QA и BI.
PHP 7.1 (Symfony, Laravel)
Мы знаем, что любят есть наши клиенты, лучше чем их мамы!
Как мы делаем еду будущего?
Будущее FOODTECH
Строим собственное хранилище DWH
На его основе связываем разные сущности из 20 источников.
маркетинговых активностей и того как люди продлеваются, анализируем и предсказываем, понимаем сколько клиентов будет завтра.
Создаем алгоритм предсказания, на основе
Логируем все процессы от поставки продуктов до конечного выхода блюда с производства. На каждой стадии видим кто и что делал, контролируем все операции.
«Бросаем» exception. Отправляем нотификацию начальнику смены в онлайн режиме, если кто-то на производстве допустил ошибку. До клиента доходят только качественные блюда.
Строим термокарты всех пространств наших производств и складов, регулируем температурные скачки.
Мы решаем задачи кластеризации: рассчитываем минимальный путь передвижения для каждого курьера. 5000 точек, на одного курьера 20 точек, алгоритм рассчитывает минимальный радиус для каждого курьера.
Геолокация позволяет видеть «след» каждого курьера. Да, мы следим за ними, и отправляем клиенту сообщения, где находится их курьер. Нам важно, чтобы клиент получал заказ в срок
Интегрируем все мессенджеры. Наш call-центр общается с клиентами там, где клиентам действительно удобно.
Логируем все звонки.
Клиенту обязательно ответят, и мы всегда знаем, что именно. А для улучшения качества — мы записываем и анализируем каждый звонок.
Текстовый и аудио анализ коммуникаций с клиентами. Это наш следующий шаг, мы хотим знать, как разговаривать с каждым нашим клиентом.
У НАС ДАЖЕ СКЛАД «УМНЫЙ»!
Система для комплектации заказов: при сканировании штрих-кода на коробке, среди тысячи позиций, подсвечиваются 10–15, которые должны оказаться в этой коробке
Собираем отзывы клиентов анализируем данные сиспользованием Machine Learning: выявляем связи, например, если ты не ешь укроп, то и грибы тебе не понравятся. Это позволяет делать супер-персонализированные предложения.