Verwenden Sie Amplitude und Snowflake, um Millionen-Dollar-Umsatzsteigerungen im QSR-Bereich voranzutreiben

Erkenntnisse/Maßnahmen/Ergebnisse:Die RBI wollte feststellen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Startgeschwindigkeit der App und den Ausgaben der Kunden gibt. Durch Amplitudesahen sie, dass die Leute eher eine Bestellung aufgeben, wenn die App schneller gestartet wird.Jetzt hat das Team die Ladezeit der App verbessert und den Umsatz gesteigert.

Sie können eine Menge mit Daten machen, vorausgesetzt, sie sind leicht zugänglich und manipulierbar. Alle Daten der Welt nützen einem Unternehmen nicht viel, wenn sie sich in einem Data Warehouse befinden und nur Datenanalysten und Personen zur Verfügung stehen, die SQL-Abfragen erstellen können.

Deshalb beginnen Erfolgsgeschichten im Bereich Daten nicht mit der Menge an Informationen. Das Herzstück dieser Geschichten sind Tools, die es Teams ermöglichen, Daten zu vertrauen und mit ihnen zu interagieren, um ihnen die Schwerkraft zu verleihen, Ihr Unternehmen zu transformieren.

Datenerfolgsgeschichten beginnen nicht mit der Menge an Informationen.Die wahre Transformation findet statt, nachdem Tools eingeführt wurden, die es Teams ermöglichen, mit Daten zu interagieren und ihnen die Schwerkraft zu verleihen, Ihr Unternehmen zu transformieren.

Ich habe ein Jahrzehnt in der Infrastruktur verbracht und an der Google Cloud Platform an einer Vielzahl von Produkten gearbeitet, einschließlich Google BigQuery. Ich war einer der Menschen, die an den Tools gearbeitet haben, die Datenanalysten jeden Tag verwenden. Es war eine herausfordernde und lohnende Arbeit, aber ich wollte etwas anderes ausprobieren, also bin ich 2021 zur RBI gekommen. Sie haben vielleicht noch nie von unserem Unternehmen gehört, aber Sie kennen unsere Marken. Restaurant Brands International ist die Muttergesellschaft von Burger King, Popeyes, Tim Hortons und Firehouse Subs. Es ist eines der weltweit größten Schnellrestaurantunternehmen mit einem systemweiten Jahresumsatz von mehr als 35 Milliarden US-Dollar und über 29.000 Restaurants in mehr als 100 Ländern.

Meine Aufgabe als Head of Data Analytics ist es, unsere Daten für unsere internen Teams und Franchisenehmer nutzbar zu machen. Ich leite eine Gruppe von Ingenieuren, Datenanalysten und Auftragnehmern. Wir verwalten und implementieren Analysetools für das Unternehmen und unsere Marken. Wir erstellen auch Dashboards für unseren internen Gebrauch und unsere Marken. Letztere passen wir an das Restaurantgeschäft an und machen sie gleichzeitig so allgemein, dass jedes unserer Unternehmen sie an seine Bedürfnisse anpassen kann.

Das Beste an meiner Arbeit bei der RBI ist, dass unser Produkt keine Technologie ist. Jede unserer Marken hat ein internes Datenanalyseteam, aber mein Team baut die Datenplattform für das gesamte Unternehmen auf. Jedes System, das wir einsetzen, und jedes Dashboard, das wir schreiben, hat Auswirkungen und wirkt sich direkt auf das Endergebnis unserer Franchisenehmer aus.

Snowflake und Amplitude: ein dynamisches Duo

Mein erstes großes Projekt bei der RBI war die Integration von Snowflake in unseren bestehenden Tech-Stack, zu dem auch Amplitude Analytics gehörte.

Unsere Analysten und Produktteams nutzten Amplitude, um Verhaltensinformationen zu sammeln. Die Nutzung reichte von Personen, die die Leistung eines neuen digitalen Angebots überwachen wollten, bis hin zu einem Produktmanager im Wachstumsteam, der sich fragte, ob eine neue App-Funktion zu mehr Conversions führt.

In einem Fall plante das Team Änderungen, um die Ladezeit der App zu verbessern. Wir wollten feststellen, ob es einen Zusammenhang zwischen Startgeschwindigkeit und Kundenausgaben gibt. Ein Analytics-Diagramm bestätigte unsere Hypothese – wir haben gesehen, dass die Leute mehr Geld bei uns ausgegeben haben, als die App schneller startete. Durch die Reduzierung der App-Ladegeschwindigkeit um 43 % auf Android-Geräten und 16 % auf iOS konnten wir eine Steigerung der Conversions um 4 % feststellen. Es bestätigte, dass die Investition in diese Initiative ein Schritt in die richtige Richtung war.

So hilfreich Amplitude auch war, wir waren auf die Daten beschränkt, die es von Front-End-Anwendungen wie unseren mobilen Apps aufnahm. Es gab keine Möglichkeit, diese digitalen Verhaltensdaten mit Geschäftsdaten aus vielen anderen Quellen zu korrelieren. Für unsere Backends haben wir AWS DynamoDB verwendet, konnten unsere Datenbank jedoch nicht effizient abfragen, um die richtigen Antworten zu erhalten. Dieses Setup hat uns daran gehindert, einige der grundlegendsten Fragen für unser Geschäft zu stellen. Beispielsweise konnten unsere Analysten die Auswirkungen der Ladenpläne auf den Umsatz nicht messen, da die Öffnungszeiten unserer Standorte nicht in Amplitude gespeichert wurden.

Wir brauchten eine Möglichkeit, Daten an Amplitude weiterzuleiten, was bedeutete, dass wir überdenken mussten, wo und wie wir unsere Daten speichern. Im Oktober 2021 haben wir mit dem Aufbau eines Snowflake Data Warehouse begonnen. Wir haben uns für Snowflake entschieden, weil es schnell und cloudbasiert war und sich nahtlos in unsere anderen Tools, einschließlich AWS DynamoDB und Amplitude, integrieren ließ. Wir haben einige unserer wichtigsten Datenquellen wie Bestelldatensätze von unseren Backends weitergeleitet und Metadaten sofort an Snowflake gespeichert.

Snowflake zeichnete sich durch seine Fähigkeit aus, riesige Datensätze zu integrieren und zu analysieren. Es ermöglicht uns, unsere Daten zu bereinigen und in einem Format zu speichern, das wir in all unseren Analyse- und BI-Plattformen verwenden können. Beispielsweise leiten wir Bestelldaten von AWS DynamoDB an Snowflake weiter und stellen sie in Amplitude zur Verfügung. In der Vergangenheit hätte Amplitude diese Daten in ein Format umwandeln müssen, das es für Verhaltensanalysen verwenden könnte, wodurch ein anderer Datensatz als der ursprüngliche erstellt wurde, der zu Diskrepanzen führen könnte. Mit Snowflake erhält jede Anwendung die gleichen Daten, sodass wir sicher sein können, dass das, was wir in Amplitude sehen, konsistent und zuverlässig ist.

Einblicke für alle und SQL für diejenigen, die es brauchen

Snowflake ist ein Kraftpaket, aber wir brauchten während der Bereitstellung nicht viele intensive persönliche Kontakte. Stattdessen haben wir eine Dokumentation erstellt und sie unseren Leuten zur Verfügung gestellt, die versiert genug sind, um sie zu lesen und selbstständig herauszufinden. Bevor wir uns versahen, begannen sie, ihre eigenen Anwendungsfälle für Snowflake und Amplitude zu finden.

Durch die Zusammenführung von Amplitude und Snowflake haben wir das Beste aus beiden Plattformen genutzt. Die Kombination aus den sauberen, konsolidierten Daten von Snowflake und den Dashboards von Amplitude Analytics versetzt unsere Teams in die Lage, aussagekräftige Fragen zu stellen und wertvolle Informationen aus unseren Datensätzen zu extrahieren. Beide Plattformen sind auch einfach zu bedienen. Unabhängig davon, ob es sich um einen Datenwissenschaftler handelt oder nicht, kann jeder im Unternehmen Informationen aus verschiedenen Analysetools und -systemen zusammenfügen und verschiedene Datenquellen abgleichen, um klare und umfassende Geschichten über unser Unternehmen zu erstellen.

Die Schichtung von Datentools ermöglicht es jedem im Unternehmen, Informationen aus verschiedenen Datenquellen zusammenzufügen und klare und umfassende Geschichten über das Unternehmen zu erstellen.

Eines der wirkungsvollsten Projekte von Snowflake und Analytics ist unsere Suggestive Sell Engine (SSE).SSE ist eine Anwendung für maschinelles Lernen (ML), die historische Kaufdaten aus unserer mobilen App in Analytics verwendet, um Modelle zu erstellen, die zusätzliche Käufe vorschlagen. Wenn Sie zum Beispiel einen Whopper in der Burger King-App bestellen, werden Sie gefragt, ob Sie auch Pommes oder was auch immer die Leute normalerweise mit einem Whopper bestellen möchten.

Es funktioniert auf unseren mobilen Apps und Websites und unterstützt die interaktiven digitalen Outdoor-Menütafeln an unseren Drive-Throughs, um Vorschläge zu machen, wenn Kunden ihre Bestellungen aufgeben. Unsere SSE hat für verschiedene Marken einen höheren Umsatz generiert. In einigen Märkten haben wir in unseren Restaurants auch Selbstbedienungskioske, die ebenfalls Vorschläge unter Verwendung dieser Technologie machen.

Die RBI nutzte auch Amplitude und Snowflake, umrInsights zu erstellen.Dieses Tool für Franchisenehmer verwendet Amplituden-Datensätze von unseren Loyalty-Backend-Servern, um Franchiseinhabern dabei zu helfen, das Verhalten wiederkehrender Kunden besser zu verstehen. Franchisenehmer können bessere operative Entscheidungen treffen, indem sie nachverfolgen, was Menschen dazu veranlasst, in ihre Geschäfte zurückzukehren, und was sie davon abhält. Wenn wir diese Plattform ohne Amplitude und Snowflake entwickeln wollten, hätten wir eine Infrastruktur aufbauen müssen, um unsere Server mit der App zu verbinden. Stattdessen haben wir alle Daten an Amplitude gesendet und dann ein Dashboard darüber erstellt. Dieser vereinfachte Ansatz hat es unseren Franchisenehmern ermöglicht, mehr über ihre Kunden zu erfahren und ihre Geschäfte entsprechend zu führen.

Die Verknüpfung der beiden Plattformen ist jetzt einfacher denn je. Die neue Datashare-Integration von Amplitude in Snowflake ermöglicht es uns, Amplitude-Daten zu verwenden, ohne Snowflake zu verlassen, was unsere Arbeitsabläufe weiter vereinfacht und unseren Ingenieuren hilft, sich schneller in einer Umgebung zu bewegen, in der sie am produktivsten sind.

Daten bieten einen Wettbewerbsvorteil in einem überfüllten Raum

Die Integration unserer Datenquellen in Snowflake ist ein fortlaufender Prozess, aber die Vorteile haben in unserer Organisation einen großen Unterschied gemacht. Von Datenanalysten bis hin zu Produktmanagern in allen unseren Marken erkennen die Menschen die Möglichkeiten, die Daten bieten, und stellen mehr Fragen als zuvor. Die Erkenntnisse, die sie durch die Nutzung von Snowflake-Daten und Analytics-Dashboards gewinnen, helfen uns bei der Entwicklung neuer Tools wie unserem ML-Projekt und Tools für Franchisenehmer, die den Umsatz der RBI steigern. Je mehr Einblick sie in unsere Daten haben, desto tiefer wollen sie graben und desto mehr wollen sie tun.

Die wertvollsten Analysetools bieten die Möglichkeit, Daten zu nutzen, sie in leicht verständliche Informationen umzuwandeln und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Daten sind keine Wunderwaffe. Zu viele Daten können Sie verlangsamen, insbesondere wenn Sie nicht wissen, wie Sie sie nutzen und in nützliche Informationen umwandeln können. Amplitude und Snowflake haben der RBI die Möglichkeit gegeben, unsere Daten zu nutzen, sie in leicht verständliche Daten umzuwandeln und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es ermöglicht uns, in der schnelllebigen Gastronomiebranche wettbewerbsfähig zu bleiben und unsere Franchisenehmer bei der Anpassung an sich ändernde Geschmäcker zu unterstützen und neue Wege zu finden, unsere Kunden in unserer App, online und in unseren Einzelhandelsgeschäften zu bedienen.