QSR Alanında Milyon Dolarlık Gelir Artışı Sağlamak için Amplitude ve Snowflake Kullanın

İçgörüler/Eylem/Sonuç:RBI, uygulama başlatma hızı ile müşteri harcaması arasında bir bağlantı olup olmadığını belirlemek istedi. Amplitude aracılığıyla,uygulama daha hızlı başladığında insanların sipariş verme olasılığının daha yüksek olduğunu gördüler.Şimdi, ekip uygulama yükleme süresini iyileştirdi ve geliri artırdı.

Erişimi ve kullanımı kolay olduğu sürece, verilerle çok şey yapabilirsiniz. Dünyadaki tüm veriler, bir veri ambarında duruyorsa ve yalnızca veri analistleri ve SQL sorguları yazabilen kişiler tarafından kullanılabilirse, bir işe pek fayda sağlamaz.

Bu nedenle veri başarı öyküleri bilgi miktarıyla başlamaz. Bu hikayelerin özünde, ekiplerin verilere güvenmesine ve verilerle etkileşime girmesine olanak tanıyan araçlar yer alır ve bu da onlara işletmenizi dönüştürmek için gereken gücü verir.

Veri başarı öyküleri, bilgi miktarıyla başlamaz.Gerçek dönüşüm, ekiplerin verilerle etkileşime girmesine izin veren ve ona işletmenizi dönüştürmek için gereken gücü veren araçlar benimsendikten sonra gerçekleşir.

Google Cloud Platform'da Google BigQuery dahil olmak üzere çeşitli ürünler üzerinde çalışarak on yılımı altyapı üzerinde harcadım. Veri analistlerinin her gün kullandığı araçlar üzerinde çalışan insanlardan biriydim. Zorlu ve ödüllendirici bir işti ama ben farklı bir şey denemek istedim ve bu yüzden 2021'de RBI'a katıldım. Şirketimizi duymamış olabilirsiniz ama markalarımızı bilirsiniz. Restaurant Brands International, Burger King, Popeyes, Tim Hortons ve Firehouse Subs'un ana şirketidir. Sistem genelinde yıllık 35 milyar doları aşan satışı ve 100'den fazla ülkede 29.000'den fazla restoranıyla dünyanın en büyük hızlı servis restoran şirketlerinden biridir.

Veri Analitiği Başkanı olarak görevim, verilerimizi şirket içi ekiplerimiz ve bayilerimiz için faydalı hale getirmektir. Bir grup mühendis, veri analisti ve yükleniciye liderlik ediyorum. Şirket ve markalarımız için analitik araçlarını yönetiyor ve dağıtıyoruz. Ayrıca dahili kullanımımız ve markalarımız için panolar oluşturuyoruz. İkincisini restoran işine uyarlarken, şirketlerimizden herhangi birinin ihtiyaçlarına göre uyarlayabileceği kadar genel hale getiriyoruz.

RBI'daki işimin en iyi yanı, ürünümüzün teknoloji olmaması. Markalarımızın her birinin dahili bir veri analitiği ekibi var, ancak ekibim tüm şirket için veri platformunu oluşturuyor. Dağıttığımız her sistemin ve yazdığımız her panonun, franchise alanlarımız için kârlılığı doğrudan etkileyen bir etkisi vardır.

Snowflake ve Amplitude: dinamik bir ikili

RBI'daki ilk büyük projem, Snowflake'i Amplitude Analytics'i de içeren mevcut teknoloji yığınımıza entegre etmekti.

Analistlerimiz ve ürün ekiplerimiz davranışsal zeka toplamak için Amplitude'dan yararlandı. Kullanım, yeni bir dijital teklifin performansını izlemek isteyen insanlardan, yeni bir uygulama özelliğinin daha fazla dönüşüm sağlayıp sağlamadığını merak eden büyüme ekibindeki bir ürün yöneticisine kadar uzanıyordu.

Bir keresinde ekip, uygulama yükleme süresini iyileştirmek için değişiklikler planlıyordu. Başlangıç ​​hızı ile müşteri harcaması arasında bir bağlantı olup olmadığını belirlemek istedik. Bir Analytics grafiği hipotezimizi doğruladı; evet, uygulama daha hızlı başladığında insanların bizimle daha fazla para harcadığını gördük. Uygulama yükleme hızını Android cihazlarda %43, iOS'ta %16 düşürerek dönüşümlerin %4 arttığını gördük. Bu girişime yatırım yapmanın doğru yönde bir hareket olduğunu doğruladı.

Amplitude ne kadar yararlı olsa da, mobil uygulamalarımız gibi ön uç uygulamalardan aldığı verilerle sınırlıydık. Bu dijital davranış verilerini diğer birçok kaynaktan alınan iş verileriyle ilişkilendirmenin hiçbir yolu yoktu. Arka uçlarımız için AWS DynamoDB kullandık ancak doğru yanıtları almak için veritabanımızı verimli bir şekilde sorgulayamadık. Bu kurulum, işimizle ilgili en temel sorulardan bazılarını sormamızı engelledi. Örneğin, analistlerimiz mağaza programlarının satışlar üzerindeki etkisini ölçemedi çünkü konumlarımızın çalışma saatleri Amplitude'da saklanmadı.

Verileri Amplitude'a yönlendirmek için bir yola ihtiyacımız vardı, bu da verilerimizi nerede ve nasıl sakladığımızı yeniden düşünmemiz anlamına geliyordu. 2021 yılının Ekim ayında bir Snowflake veri ambarı oluşturmaya başladık. Snowflake'i hızlı, bulut tabanlı olduğu ve AWS DynamoDB ve Amplitude gibi diğer araçlarımızla sorunsuz bir şekilde entegre edebildiği için seçtik. Arka uçlarımızdan sipariş kayıtları ve mağaza meta verileri gibi bazı önemli veri kaynaklarımızı anında Snowflake'e yönlendirdik.

Snowflake, büyük veri kümelerini entegre etme ve analiz etme becerisiyle göze çarpıyordu. Verilerimizi tüm analitik ve BI platformlarımızda kullanabileceğimiz bir biçimde temizlememize ve depolamamıza olanak tanır. Örneğin, sipariş verilerini AWS DynamoDB'den Snowflake'e yönlendirir ve Amplitude'da kullanıma sunarız. Geçmişte, Amplitude'un bu verileri davranışsal analitik için kullanabileceği bir formata dönüştürmesi ve orijinalinden tutarsızlıklara yol açabilecek farklı bir veri seti oluşturması gerekirdi. Snowflake ile her uygulama aynı verileri alır, böylece Amplitude'da gördüklerimizin tutarlı ve güvenilir olduğundan emin olabiliriz.

Herkes için içgörüler ve ihtiyacı olanlar için SQL

Snowflake bir güç merkezidir, ancak dağıtım sırasında çok fazla temaslı, yüz yüze görüşmeye ihtiyacımız olmadı. Bunun yerine, belgeler oluşturduk ve onu okuyup bağımsız olarak çözebilecek kadar bilgili çalışanlarımızın kullanımına sunduk. Biz farkına varmadan, Snowflake ve Amplitude için kendi kullanım durumlarını bulmaya başladılar.

Amplitude ve Snowflake'i bir araya getirerek her iki platformun en iyi özelliklerinden yararlandık. Snowflake'in temiz, birleştirilmiş verileri ile Amplitude Analytics'in panolarının birleşimi, ekiplerimizin anlamlı sorular sormasını ve veri kümelerimizden değerli bilgiler çıkarmasını sağlar. Her iki platformun da kullanımı kolaydır. Veri bilimcisi olsun ya da olmasın, şirketteki herhangi biri, farklı analitik araçları ve sistemlerinden gelen bilgi parçalarını bir araya getirebilir ve işimiz hakkında net ve kapsamlı hikayeler oluşturmak için çeşitli veri kaynaklarını uzlaştırabilir.

Katmanlı veri araçları, şirketteki herkesin çeşitli veri kaynaklarından bilgi parçalarını bir araya getirmesine ve işle ilgili net ve kapsamlı hikayeler oluşturmasına olanak tanır.

Snowflake ve Analytics'in sağladığı en etkili projelerden biri , Önerili Satış Motorumuzdur (SSE).SSE, ek satın almalar öneren modeller oluşturmak için Analytics'te bulunan mobil uygulamamızdan alınan geçmiş satın alma verilerini kullanan bir makine öğrenimi (ML) uygulamasıdır. Örneğin, Burger King uygulamasından bir Whopper sipariş ederseniz, ayrıca patates kızartması mı yoksa insanların genellikle bir Whopper ile sipariş ettikleri yan ürünleri de isteyip istemediğiniz sorulacaktır.

Mobil uygulamalarımızda ve web sitelerimizde çalışır ve müşteriler siparişlerini verdiğinde öneriler sunmak için arabalı servislerimizdeki etkileşimli dış mekan dijital menü panolarına güç sağlar. SSE'miz farklı markalar için gelir artışı sağladı. Bazı marketlerde restoranlarımızda bu teknolojiyi kullanarak önerilerde bulunan self servis kiosklarımız da bulunmaktadır.

RBI ayrıcarInsights oluşturmak için Amplitude ve Snowflake'ten yararlandı.Franchisee'ye yönelik bu araç, franchise sahiplerinin geri gelen müşterilerin davranışlarını daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için sadakat arka uç sunucularımızdan gelen Amplitude veri setlerini kullanır. Franchise alanlar, insanların mağazalarına dönmesine neyin neden olduğunu ve onları neyin uzak tuttuğunu takip ederek daha iyi operasyonel kararlar alabilir. Bu platformu Amplitude ve Snowflake olmadan geliştirmek isteseydik, sunucularımızı uygulamaya bağlamak için altyapı oluşturmamız gerekirdi. Bunun yerine, tüm verileri Amplitude'a gönderdik ve bunun üzerine bir kontrol paneli oluşturduk. Bu basitleştirilmiş yaklaşım, bayilerimizin müşterileri hakkında daha fazla bilgi sahibi olmalarını ve mağazalarını buna göre yönetmelerini sağladı.

İki platformu birbirine bağlamak artık her zamankinden daha kolay. Amplitude'un Snowflake ile yeni veri paylaşımı entegrasyonu, Amplitude verilerini Snowflake'ten ayrılmadan kullanmamıza olanak tanıyarak iş akışlarımızı daha da basitleştiriyor ve mühendislerimizin en üretken oldukları bir ortamda daha hızlı hareket etmelerine yardımcı oluyor.

Veri, kalabalık bir alanda rekabet avantajı sunar

Veri kaynaklarımızı Snowflake'e dahil etmek devam eden bir süreçtir, ancak faydaları kuruluşumuzda büyük bir fark yaratmıştır. Markalarımızdaki veri analistlerinden ürün yöneticilerine kadar insanlar, verilerin sunduğu olanakları görüyor ve eskisinden daha fazla soru soruyor. Snowflake verilerinden ve Analitik panolarından yararlanarak topladıkları içgörüler, makine öğrenimi projemiz gibi yeni araçlar ve RBI'da geliri artıran franchise alanlara yönelik araçlar geliştirmemize yardımcı oluyor. Verilerimizi ne kadar çok görebilirlerse, o kadar derine inmek ve daha fazlasını yapmak isterler.

En değerli analiz araçları, verileri kullanma, kolayca anlaşılır bir şeye dönüştürme ve daha iyi iş kararları alma becerisi sunar.

Veri sihirli değnek değildir. Çok fazla veri sizi çıkmaza sokabilir, özellikle de bunları nasıl kullanıp faydalı bilgilere dönüştüreceğinizi bilmiyorsanız. Amplitude ve Snowflake, RBI'a verilerimizden yararlanma, onu kolayca anlaşılır bir şeye dönüştürme ve daha iyi iş kararları alma yeteneği kazandırdı. Hızlı tempolu yemek hizmetleri endüstrisinde rekabetçi kalmamızı ve değişen zevklere uyum sağlarken ve uygulamamız içinde, çevrimiçi olarak ve perakende satış yerlerimizde müşterilerimize hizmet vermenin yeni yollarını bulurken franchise sahiplerimizi desteklememizi sağlıyor.