Amplitude と Snowflake を使用して、QSR 分野で百万ドル規模の収益増加を推進

インサイト/アクション/結果:RBI は、アプリの起動速度と顧客の支出との間に関係があるかどうかを判断したいと考えていました。 Amplitude を通じて、アプリの起動が速いほど、人々が注文する可能性が高くなることがわかりました。現在、チームはアプリの読み込み時間を改善し、収益を増やしています。

アクセスと操作が簡単であれば、データを使って多くのことができます。 世界中のすべてのデータがデータ ウェアハウスに保管されていて、データ アナリストや SQL クエリを作成できる人しか利用できない場合、そのデータはあまり役に立ちません。

これが、データの成功事例が情報の量から始まらない理由です。 これらのストーリーの核心には、チームがデータを信頼してやり取りできるようにするツールが含まれており、ビジネスを変革する重力を与えます。

データの成功事例は、情報の量から始まりません。真の変革は、チームがデータとやり取りできるようにするツールを採用した後に起こり、ビジネスを変革する引力が与えられます。

私はインフラストラクチャに 10 年間を費やし、Google BigQuery を含むさまざまな製品で Google Cloud Platform に取り組んできました。 私は、データ アナリストが毎日使用するツールの開発に携わっていました。 挑戦的でやりがいのある仕事でしたが、何か違うことに挑戦したいと思い、2021 年に RBI に入社しました。私たちの会社について聞いたことがないかもしれませんが、私たちのブランドは知っています。 Restaurant Brands International は、Burger King、Popeyes、Tim Hortons、および Firehouse Subs の親会社です。 システム全体の年間売上高が 350 億ドルを超え、100 か国以上に 29,000 を超えるレストランを持つ、世界最大のクイック サービス レストラン企業の 1 つです。

データ分析責任者としての私の仕事は、データを社内チームやフランチャイジーに役立つものにすることです。 私は、エンジニア、データ アナリスト、請負業者のグループを率いています。 会社とブランドの分析ツールを管理および展開します。 また、社内用とブランド用のダッシュボードも構築しています。 後者をレストランビジネスに合わせて調整しながら、どの企業もニーズに適応できるように十分に一般化しています。

RBI での私の仕事の最も良い点は、私たちの製品がテクノロジーではないということです。 各ブランドには社内のデータ分析チームがありますが、私のチームは会社全体のデータ プラットフォームを構築しています。 私たちが展開するすべてのシステムと作成するすべてのダッシュボードには影響があり、フランチャイジーの収益に直接影響します。

Snowflake と Amplitude: ダイナミックなデュオ

RBI での最初の大きなプロジェクトは、Amplitude Analytics を含む既存の技術スタックに Snowflake を統合することでした。

当社のアナリストと製品チームは、Amplitude を活用して行動インテリジェンスを収集しました。 使用状況は、新しいデジタル オファーのパフォーマンスを監視したい人から、アプリの新しい機能がより多くのコンバージョンにつながるかどうか疑問に思っている成長チームのプロダクト マネージャーまで、さまざまな範囲に及びました。

ある例では、チームはアプリの読み込み時間を改善するための変更を計画していました。 起動速度と顧客の支出との間に関係があるかどうかを判断したかった. Analytics のグラフは、私たちの仮説を裏付けるものでした。アプリの起動が速くなると、人々はより多くのお金を使うことがわかったのです。 アプリの読み込み速度を Android デバイスで 43%、iOS で 16% 下げることで、コンバージョンが 4% 増加しました。 このイニシアチブへの投資が正しい方向への動きであることを確認しました。

Amplitude は役に立ちましたが、モバイル アプリなどのフロントエンド アプリケーションから取り込んだデータに限定されていました。 このデジタル行動データを他の多くのソースからのビジネス データと関連付ける方法はありませんでした。 バックエンドには AWS DynamoDB を使用しましたが、データベースを効率的にクエリして正しい答えを得ることができませんでした。 この設定により、ビジネスに関する最も基本的な質問をすることができなくなりました。 たとえば、店舗の営業時間が Amplitude に保存されていなかったため、アナリストは店舗のスケジュールが売り上げに与える影響を測定できませんでした。

データを Amplitude にルーティングする方法が必要でした。これは、データを保存する場所と方法を再考することを意味しました。 2021 年 10 月に、Snowflake データ ウェアハウスの構築を開始しました。 Snowflake を選択したのは、高速でクラウドベースであり、AWS DynamoDB や Amplitude などの他のツールとシームレスに統合できるためです。 バックエンドからの注文レコードやストア メタデータなどの主要なデータ ソースの一部をすぐに Snowflake にルーティングしました。

Snowflake は、膨大なデータ セットを統合して分析する能力で際立っていました。 これにより、すべての分析および BI プラットフォームで使用できる形式でデータをクリーンアップして保存できます。 たとえば、注文データを AWS DynamoDB から Snowflake にルーティングし、Amplitude で利用できるようにします。 以前は、Amplitude はこのデータを行動分析に使用できる形式に変換する必要があり、元のデータセットとは異なるデータセットを作成して、矛盾が生じる可能性がありました。 Snowflake を使用すると、すべてのアプリケーションが同じデータを受け取るため、Amplitude で表示されるデータは一貫しており、信頼できるものであると確信できます。

すべての人にインサイトを、それを必要とする人に SQL を

Snowflake は強力なツールですが、展開中は対面で直接やり取りする必要はありませんでした。 代わりに、私たちはドキュメントを作成し、それを読んで独自に物事を理解するのに十分な知識を持っている従業員が利用できるようにしました。 私たちが知る前に、彼らは Snowflake と Amplitude の独自のユース ケースを見つけ始めました。

Amplitude と Snowflake を統合することで、両方のプラットフォームの長所を活用しました。 Snowflake のクリーンで統合されたデータと Amplitude Analytics のダッシュボードを組み合わせることで、チームは意味のある質問をし、データセットから貴重な情報を抽出できるようになります。 どちらのプラットフォームも使いやすいです。 データ サイエンティストであるかどうかにかかわらず、社内の誰もがさまざまな分析ツールやシステムからの情報をつなぎ合わせ、さまざまなデータ ソースを調整して、ビジネスに関する明確で包括的なストーリーを作成できます。

データ ツールを階層化することで、社内の誰もがさまざまなデータ ソースからの情報をつなぎ合わせ、ビジネスに関する明確で包括的なストーリーを作成できます。

Snowflake と Analytics によって実現される最も影響力のあるプロジェクトの 1 つは、提案販売エンジン(SSE) です。SSE は機械学習 (ML) アプリケーションであり、Analytics に常駐するモバイル アプリからの過去の購入データを使用して、追加の購入を提案するモデルを構築します。 たとえば、Burger King アプリで Whopper を注文すると、フライド ポテトが必要かどうか、または人々が通常 Whopper と一緒に注文するものは何かを尋ねられます。

モバイル アプリやウェブサイトで機能し、ドライブスルーのインタラクティブな屋外デジタル メニュー ボードを強化して、顧客が注文したときに提案を提供します。 当社の SSE は、さまざまなブランドの収益を増加させました。 一部の市場では、レストランにセルフサービスのキオスクもあり、このテクノロジーを使用して提案を行っています。

RBI は、Amplitude と Snowflake も活用してrInsightsを構築しました。 このフランチャイジー向けツールは、ロイヤルティ バックエンド サーバーからの Amplitude データ セットを使用して、フランチャイズ オーナーがリピーターの行動をよりよく理解できるようにします。 フランチャイジーは、人々が店舗に戻ってくる原因と遠ざかる原因を追跡することで、より適切な運用上の決定を下すことができます。 Amplitude と Snowflake なしでこのプラットフォームを開発したい場合は、サーバーをアプリに接続するためのインフラストラクチャを構築する必要がありました。 代わりに、すべてのデータを Amplitude に送信し、その上にダッシュボードを作成しました。 この簡素化されたアプローチにより、フランチャイジーは顧客についてより多くのことを知り、それに応じて店舗を運営できるようになりました。

2 つのプラットフォームのリンクがこれまでになく簡単になりました。 Amplitude の Snowflake への新しいデータ共有統合により、Snowflake を離れることなく Amplitude データを使用できるようになり、ワークフローがさらに簡素化され、エンジニアが最も生産的な環境でより迅速に行動できるようになります。

データは、混雑したスペースで競争力を提供します

データ ソースを Snowflake に組み込むプロセスは進行中ですが、そのメリットにより、組織に大きな違いが生まれました。 データ アナリストからブランド全体のプロダクト マネージャーまで、人々はデータが提供する可能性を理解し、以前よりも多くの質問をしています。 彼らが Snowflake データと Analytics ダッシュボードを活用して収集している洞察は、RBI で収益を促進する ML プロジェクトやフランチャイズ向けツールなどの新しいツールを開発するのに役立ちます。 データの可視性が高まるほど、彼らはより深く掘り下げたいと思うようになり、より多くのことをしたいと思うようになります。

最も価値のある分析ツールは、データを活用し、簡単に理解できるものに変換し、より良いビジネス上の意思決定を推進する機能を提供します。

データは特効薬ではありません。 データが多すぎると、特にそれを利用して有用な情報に変換する方法がわからない場合は、行き詰まる可能性があります。 Amplitude と Snowflake により、RBI はデータを活用し、簡単に理解できるものに変換し、より良いビジネス上の意思決定を推進することができるようになりました。 これにより、ペースの速いフードサービス業界で競争力を維持し、味の変化に適応し、アプリ、オンライン、および小売店で顧客にサービスを提供する新しい方法を見つける際に、フランチャイズ加盟店をサポートできます。