A principios de año UberEATS volvió a España. Tras una primera experiencia en la ciudad de Barcelona durante 2015, en el mes de enero anunció su llegada a Madrid y una futura expansión a otras ciudades del país que todavía no se ha materializado. Un segundo y definitivo intento de trasladar la filosofía Uber al delivery en suelo español.
La aspiración la continúan perfeccionando actualización tras actualización y la materializan hoy, dando un paso más, con una mayor incorporación del machine learning a su servicio. Tanto en Madrid, como en las otras 200 ciudades en las que operan con más de 20.000 restaurantes.
¿Qué como hoy? Una pregunta que la aplicación podría responder
El machine learning, como sabemos, se basa en el uso de algoritmos. Reconocen ciertos datos, aprenden de ellos y son capaces de actuar ofreciendo predicciones, anticipándose... Lo que desean los responsables tecnológicos de UberEATS para su plataforma.
Si hasta el momento la aplicación era capaz de mostrar recomendaciones de restaurantes que variaban en función de los gustos y las preferencias de cada uno de los usuarios, estudiando sus pedidos anteriores, esta experiencia se traslada también a las cartas de cada uno de los establecimientos.
Imaginemos que el servicio ha advertido nuestra preferencia por la pasta italiana y los pescados a la brasa. Si estamos interesados en un restaurante y este dispone de preparaciones similares en su minuta, es probable que en cuanto accedamos a su ficha destaque los platos que nos recomienda en consonancia a nuestras apetencias. Eso será en la parte superior del menú. Se acabó pasar largos minutos buceando en busca de una especialidad en particular.
Además de esta función, el último remozado de UberEATS también incorpora puntuaciones de los restaurantes en una escala del 1 al 5 de acuerdo a la opinión y los comentarios de los usuarios. Una opción más que interesante desde el punto de vista del usuario y también del restaurador, que podrá consultar los mensajes vertidos sobre su negocio y tomar nota de ellos.
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