Perfil del cliente
Restaurant Brands International (RBI) es una empresa global de comida rápida y una de las cadenas de restaurantes de comida rápida más grandes del mundo, con más de 29.000 restaurantes en más de 100 países. La empresa es propietaria de algunas de las marcas de restaurantes de comida rápida más importantes e icónicas del mundo, que funcionan de forma independiente y atienden a sus respectivos clientes, franquiciados y comunidades desde hace décadas.
RBI buscaba habilitar la analítica para las ventas y el marketing omnicanal mediante la migración e integración de datos de varios sistemas de origen (proveedores externos , plataformas de datos de clientes, sistemas POS, etc.) y acelerar la innovación centrada en la analítica en iniciativas de clientes, tiendas y productos. Buscaban implementar iniciativas estratégicas dirigidas a varias capacidades analíticas "desde cero" para mejorar el crecimiento empresarial, la eficiencia operativa, la satisfacción y la retención de clientes.
Desafíos empresariales
La plataforma de datos existente tenía conjuntos de datos fragmentados y necesitaba modernizarse mediante la integración de datos casi en tiempo real para comprender el comportamiento, los patrones y las preferencias de los clientes y desarrollar campañas personalizadas.
Los datos y la información de los clientes no se estaban utilizando de manera eficaz para la innovación de productos.
Faltaba un uso efectivo de los datos de fidelización para mejorar la participación del cliente.
Era necesario consolidar el historial de compras de los clientes, las encuestas de huéspedes y/o los registros del centro de llamadas para compartir información con los restaurantes sobre la causa raíz del problema y permitir su resolución.
Existía una integración mínima con agregadores de entrega de terceros para comprender la velocidad y el cumplimiento.
No se pudieron habilitar casos de uso de análisis avanzados debido a la falta de una base de datos sólida.
Aspectos destacados de la solución
La plataforma de análisis se modernizó sobre la base del marco de buena arquitectura de AWS. Se implementó una base de datos integral (Data Lake) que integró datos de fuentes heterogéneas.
Diseñó e implementó las soluciones de identificación y segmentación de clientes y construyó el registro de oro Customer 360 para generar una visión de 360 grados del cliente.
El equipo aplicó patrones de arquitectura como computación sin servidor y basada en eventos, aprovechando el servicio AWS Lambda para la ejecución de código impulsado por eventos. Esto permitió el procesamiento y la propagación de datos automatizados casi en tiempo real desde la fuente hasta el almacenamiento AWS S3, Redshift usando AWS Glue y trabajos de Informatica.
Se habilitó el cifrado de datos mediante el servicio AWS KMS. Se anonimizaron los datos confidenciales mediante funciones de clave hash.
Implementación de la supervisión de aplicaciones y plataformas mediante AWS CloudWatch. Se utilizó para supervisar el estado de los trabajos de Glue a través de los registros de CloudWatch, así como para supervisar la infraestructura, como las instancias EC2, para comprobar la disponibilidad y utilización de la CPU y la memoria, y para activar eventos en el tema SNS en caso de fallos.
Excelente gestión de programas, supervisión general de más de 50 temas que estamos ejecutando, y Kiran está al mando de todo. Ha estado gestionando todo el programa, los recursos, los hitos, las comunicaciones en varios niveles y es especialista en "sala de operaciones". Trianz siempre piensa de forma proactiva en los riesgos de los proyectos, los hitos no alcanzados y pone en marcha medidas proactivas para mitigar el riesgo.
Director de datos y análisis
Análisis del TCO
Se obtuvieron importantes ganancias de costos de más del 30 % al analizar el gasto actual y se recomendó cambiar a instancias reservadas para servidores EC2 y EMR.
Redujo el tiempo de respuesta para la identificación y resolución de problemas en un 20% aprovechando el monitoreo automatizado y las notificaciones de los recursos en la nube.
Efectos transformacionales
Marco de almacenamiento de datos de extremo a extremo e ingesta automatizada de datos utilizando servicios de AWS que permitieron una plataforma flexible, escalable y segura.
La plataforma de análisis modernizada habilitó más de 15 productos de datos únicos como Customer 360, Store 360, Product 360, Prime+Profitability, entre otros, que brindan a los equipos comerciales información valiosa y los ayudan a mejorar la lealtad, el compromiso y la retención de los clientes.
La integración de datos de agregadores de terceros y datos de POS ha permitido obtener información valiosa sobre los tiempos de entrega y los patrones de pedidos de los clientes.
Métricas habilitadas como ACR, SOS, etc., para que los equipos comerciales y de franquicias tomen decisiones más rápidas para mejorar la velocidad del servicio.
Publicado: 202-11-24
