DoorDash heeft de wachttijd voor het AI-gestuurde opnieuw bestellen van boodschappen teruggebracht van ongeveer 16 seconden naar 2 seconden door terugkerende boodschappenbehoeften vooraf in kaart te brengen. Volgens het bedrijf verdubbelde het aantal weergaven van boodschappenlijstjes en steeg het bestelpercentage van deze functie met ongeveer 34%. De functie werkt via Ask DoorDash, de conversationele winkelassistent van het bedrijf.
In plaats van een AI-model telkens opnieuw te laten inschatten wat een klant waarschijnlijk nodig heeft wanneer die een verzoek om opnieuw te bestellen opent, analyseert DoorDash vooraf 90 dagen aan aankoopgeschiedenis en signalen uit het klantprofiel. Een groot taalmodel (LLM) – het soort AI achter chatbots – doet suggesties voor producten die mogelijk regelmatig worden gekocht. Een aparte reeks vaste controles toetst de suggesties voordat de herbruikbare lijstgegevens worden opgeslagen.
Wat gebeurt er als een klant een lijst opent?
Het liveverzoek haalt de voorbereide lijst op en controleert elk product aan de hand van de actuele productcatalogus. Het systeem zoekt eerst naar het oorspronkelijke winkelproduct, daarna naar een product-ID uit de catalogus en tot slot naar een zoekterm. Dankzij die volgorde kan het omgaan met producten die zijn gewijzigd of niet meer beschikbaar zijn, zonder de historische analyse bij elk verzoek opnieuw uit te voeren.
Niet voor elke handeling is een nieuw AI-antwoord nodig. Klanten kunnen zelf aantallen aanpassen of producten verwijderen; de bijgewerkte lijst vormt vervolgens het uitgangspunt voor de volgende beurt van de agent. Volgens DoorDash wordt de Grocery-agent nog wel ingezet als een verzoek meer afweging vraagt, bijvoorbeeld om op basis van actuele prijzen, aanbiedingen, verpakkingsgroottes, voorraad en de voorkeuren van de klant goedkopere opties te vinden.
Een gedeeld platform voor andere agents
Het boodschappensysteem maakt gebruik van het gedeelde agentplatform van DoorDash. Dat biedt hulpmiddelen voor de coördinatie van agents, geheugen, toegang tot modellen, tracering, evaluatie en gecontroleerde uitrol. Afzonderlijke teams blijven verantwoordelijk voor de instructies, hulpmiddelen en evaluatiecriteria van hun agents. DoorDash-ingenieur Twisha Jain omschreef de aanpak als bepalen welk werk in de livecyclus van de agent thuishoort en wat eerder kan gebeuren.
Volgens DoorDash kostte het één week om de Reservations-agent aan het gedeelde platform toe te voegen, ongeveer tien keer sneller dan het bouwen van de eerste domeinagents. Dat wijst op een tweede doel naast het versnellen van het opnieuw bestellen van boodschappen: teams het makkelijker maken om agents op gedeelde infrastructuur te bouwen. In het ontwerp is de boodschappenlijst bovendien een aanpasbaar object, en niet alleen een overzicht van chatberichten, zodat wijzigingen die klanten rechtstreeks aanbrengen voorrang krijgen.
Waarom het ertoe doet
Voor DoorDash-klanten betekent de gemelde verandering dat een lijst om boodschappen opnieuw te bestellen sneller kan laden, terwijl klanten die nog steeds rechtstreeks kunnen aanpassen en actuele productmatches krijgen. DoorDash meldt meer lijstweergaven en bestellingen, maar de cijfers laten niet zien hoe de functie voor iedere klant presteert of welk deel van de stijging aan de kortere wachttijd te danken is.
