Uber 如何使用 ML 和線性規劃最佳化推送通知的時間

banq發表於2022-11-07

內部通知是線上商務的重要潛在客戶。優步寫了問題陳述的複雜性以及它如何採用線性程式（線性最佳化）來實現最佳結果。
推送通知是 Uber Eats 優食客戶發現新餐廳、有價值的促銷活動、雜貨和酒類等新產品以及成為會員的好處等的一個不可或缺的渠道。推送通知由內部各個團隊傳送，例如營銷、城市運營和產品。自 2020 年 3 月推出營銷推送通知以來，不僅傳送通知的團佇列表快速增長，而且到 2020 年底，通知量也快速增長到每月數十億條。
我們很快注意到了各種各樣的問題：
  1. 存在核心質量問題（即下班後傳送的通知、無效的深層連結、重複、無效的促銷程式碼、在關閉的商店登陸使用者等）
  2. 通知在幾分鐘和幾小時內相互傳送，其中許多訊息相互衝突
  3. 推送被髮送給使用者，幾乎沒有個性化的使用者希望接收什麼推送，在什麼時間，或者以什麼頻率
  4. 我們的營銷團隊引入了多種新方法來手動控制相互衝突的訊息傳遞，每個團隊成員每週增加超過 15 小時，並將有價值的戰略工作轉移到更瑣碎的編排任務上

在 Uber，我們努力提供一流的使用者體驗，我們很快意識到需要一種綜合方法來實現推送。我們引入了一個我們稱為消費者通訊閘道器 (CCG) 的系統：一個集中的智慧層，用於在使用者級別管理推送通知的質量、排名、時間和頻率。

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