使用 Amplitude 和 Snowflake 推動 QSR 領域的百萬美元收入增長

已發表: 2023-02-11

見解/行動/結果：RBI 希望確定應用程序啟動速度與客戶支出之間是否存在聯繫。 通過 Amplitude，他們發現當應用程序啟動速度更快時，人們更有可能下訂單。現在，該團隊改進了應用程序加載時間並增加了收入。

只要數據易於訪問和操作，您就可以對數據做很多事情。如果世界上所有的數據都位於數據倉庫中並且僅供數據分析師和可以編寫 SQL 查詢的人員使用，那麼它對業務並沒有多大好處。

這就是為什麼數據成功案例不從信息量開始的原因。這些故事的核心涉及允許團隊信任數據並與數據交互的工具，賦予它改變業務的吸引力。

數據成功案例並非始於信息量。真正的轉變發生在採用允許團隊與數據交互的工具之後，賦予它轉變業務的引力。

我在基礎架構方面花了十年時間，在 Google Cloud Platform 上從事各種產品的工作，包括 Google BigQuery。我是研究數據分析師每天使用的工具的人之一。這是一項充滿挑戰和回報的工作，但我想嘗試一些不同的東西，所以我在 2021 年加入了 RBI。您可能沒有聽說過我們公司，但您知道我們的品牌。 Restaurant Brands International 是漢堡王、Popeyes、Tim Hortons 和 Firehouse Subs 的母公司。它是世界上最大的快餐服務公司之一，全系統年銷售額超過 350 億美元，在 100 多個國家/地區擁有超過 29,000 家餐廳。

作為數據分析主管，我的工作是讓我們的數據對我們的內部團隊和加盟商有用。我領導著一群工程師、數據分析師和承包商。我們為公司和我們的品牌管理和部署分析工具。我們還為我們的內部使用和我們的品牌構建儀表板。我們為餐廳業務量身定制後者，同時使它們足夠通用，以便我們的任何公司都可以根據自己的需要進行調整。

我在 RBI 工作的最好的部分是我們的產品不是技術。我們每個品牌都有一個內部數據分析團隊，但我的團隊為整個公司構建數據平台。我們部署的每個系統和我們編寫的每個儀表板都會產生影響，直接影響我們加盟商的底線。

Snowflake 和 Amplitude：動態組合

我在 RBI 的第一個大項目是將 Snowflake 集成到我們現有的技術堆棧中，其中包括 Amplitude Analytics。

我們的分析師和產品團隊利用 Amplitude 收集行為情報。使用範圍從想要監控新數字產品性能的人到增長團隊中想知道新應用程序功能是否會帶來更多轉化的產品經理。

在一個例子中，該團隊計劃進行更改以縮短應用程序加載時間。我們想確定啟動速度和客戶支出之間是否存在聯繫。 Analytics 圖表證實了我們的假設——我們看到，是的，當應用程序啟動速度更快時，人們會花更多的錢在我們身上。通過將 Android 設備上的應用加載速度降低 43%，iOS 設備上的應用加載速度降低 16%，我們發現轉化率增加了 4%。它證實，對該計劃的投資是朝著正確方向邁出的一步。

儘管 Amplitude 很有幫助，但我們僅限於它從前端應用程序（如我們的移動應用程序）獲取的數據。無法將此數字行為數據與許多其他來源的業務數據相關聯。對於我們的後端，我們使用了 AWS DynamoDB，但無法有效地查詢我們的數據庫以獲得正確的答案。這種設置使我們無法為我們的業務提出一些最基本的問題。例如，我們的分析師無法衡量商店時間表對銷售的影響，因為我們的營業時間未存儲在 Amplitude 中。

我們需要一種將數據路由到 Amplitude 的方法，這意味著重新考慮我們存儲數據的位置和方式。 2021 年 10 月，我們開始構建 Snowflake 數據倉庫。我們選擇 Snowflake 是因為它速度快、基於雲，並且可以與我們的其他工具（包括 AWS DynamoDB 和 Amplitude）無縫集成。我們將一些關鍵數據源（例如來自後端的訂單記錄）和存儲元數據立即路由到 Snowflake。

Snowflake 因其整合和分析海量數據集的能力而脫穎而出。它使我們能夠以可在所有分析和 BI 平台中使用的格式清理和存儲數據。例如，我們將訂單數據從 AWS DynamoDB 路由到 Snowflake，並使其在 Amplitude 中可用。在過去，Amplitude 必須將這些數據轉換成可用於行為分析的格式，從而創建與原始數據集不同的數據集，這可能會導致差異。使用 Snowflake，每個應用程序都會收到相同的數據，因此我們可以確信我們在 Amplitude 中看到的內容是一致且可靠的。

為每個人提供見解，為需要它的人提供 SQL

Snowflake 是一個強大的引擎，但我們在部署過程中並不需要很多高接觸、面對面的參與。相反，我們創建了文檔並將其提供給我們的員工，他們足夠精明，可以閱讀並獨立解決問題。在我們知道之前，他們開始為 Snowflake 和 Amplitude 尋找自己的用例。

通過將 Amplitude 和 Snowflake 結合在一起，我們充分利用了這兩個平台的優點。 Snowflake 乾淨、整合的數據與 Amplitude Analytics 的儀表板相結合，使我們的團隊能夠提出有意義的問題並從我們的數據集中提取有價值的信息。這兩個平台也都易於使用。無論他們是否是數據科學家，公司中的任何人都可以將來自不同分析工具和系統的信息片段拼接在一起，協調各種數據源以製作關於我們業務的清晰而全面的故事。

分層數據工具使公司中的任何人都可以將來自各種數據源的信息拼接在一起，並製作關於業務的清晰而全面的故事。

Snowflake 和 Analytics 支持的最具影響力的項目之一是我們的建議銷售引擎(SSE)。SSE 是一種機器學習 (ML) 應用程序，它使用我們駐留在 Analytics 中的移動應用程序的歷史購買數據來構建建議額外購買的模型。例如，如果您在漢堡王應用程序上點了一個皇堡，它會詢問您是否還想要薯條或人們通常用皇堡點的任何配菜。

它適用於我們的移動應用程序和網站，並為我們得來速餐廳的交互式戶外數字菜單板提供動力，以便在客戶下訂單時提供建議。我們的 SSE 為不同品牌帶來了更多收入。在某些市場，我們的餐廳也有自助服務亭，這些自助服務亭也使用這項技術提出建議。

RBI 還利用 Amplitude 和 Snowflake 構建rInsights 。 這個面向加盟商的工具使用來自我們忠誠度後端服務器的 Amplitude 數據集來幫助加盟商更好地了解回頭客的行為。特許經營商可以通過跟踪導致人們返回商店的原因以及使他們離開的原因來做出更好的運營決策。如果我們想在沒有 Amplitude 和 Snowflake 的情況下開發這個平台，我們將不得不構建基礎設施來將我們的服務器連接到應用程序。相反，我們將所有數據發送到 Amplitude，然後在其上創建了一個儀表板。這種簡化的方法使我們的加盟商能夠更多地了解他們的客戶並相應地經營他們的商店。

現在比以往任何時候都更容易鏈接這兩個平台。 Amplitude 與 Snowflake 的新數據共享集成使我們能夠在不離開 Snowflake 的情況下使用 Amplitude 數據，進一步簡化我們的工作流程，並幫助我們的工程師在他們最高效的環境中更快地移動。

數據在擁擠的空間中提供競爭優勢

將我們的數據源整合到 Snowflake 是一個持續的過程，但其帶來的好處對我們的組織產生了巨大的影響。從我們品牌的數據分析師到產品經理，人們看到了數據提供的可能性，並提出了比以前更多的問題。他們通過利用 Snowflake 數據和 Analytics 儀表板收集的見解幫助我們開發新工具，例如我們的 ML 項目和麵向特許經營商的工具，這些工具可以推動 RBI 的收入。他們對我們數據的可見性越高，他們想要挖掘的越深，他們想要做的事情就越多。

最有價值的分析工具提供了利用數據的能力，將其轉化為易於理解的東西，並推動更好的業務決策。

數據不是靈丹妙藥。太多的數據會讓你陷入困境，尤其是當你不知道如何利用它並將其轉化為有用的信息時。 Amplitude 和 Snowflake 使 RBI 能夠利用我們的數據，將其轉化為易於理解的內容，並推動做出更好的業務決策。它使我們能夠在快節奏的食品服務行業保持競爭力，並支持我們的加盟商適應不斷變化的口味，並找到新的方式在我們的應用程序、在線和我們的零售地點為我們的客戶提供服務。