Profil du client
Restaurant Brands International (RBI) est une entreprise mondiale de restauration rapide et l'une des plus grandes chaînes de restauration rapide au monde, gérant plus de 29 000 restaurants dans plus de 100 pays. L'entreprise possède quelques-unes des marques de restauration rapide les plus importantes et les plus emblématiques au monde, qui sont exploitées de manière indépendante et servent leurs clients, franchisés et communautés respectifs depuis des décennies.
RBI souhaitait mettre en œuvre des analyses pour les ventes et le marketing omnicanal en migrant et en intégrant des données provenant de divers systèmes sources (fournisseurs tiers , plateformes de données clients, systèmes POS, etc.) et en accélérant l'innovation centrée sur l'analyse dans les initiatives clients, magasins et produits. Elle cherchait à mettre en œuvre des initiatives stratégiques ciblant plusieurs capacités d'analyse « de base » pour améliorer la croissance de l'entreprise, l'efficacité opérationnelle, la satisfaction et la fidélisation des clients.
Défis commerciaux
La plateforme de données existante contenait des ensembles de données fragmentés et devait être modernisée grâce à l'intégration de données en temps quasi réel pour comprendre le comportement, les modèles et les préférences des clients et développer des campagnes personnalisées.
Les données et les informations sur les clients n’étaient pas utilisées efficacement pour l’innovation produit.
L’utilisation efficace des données de fidélité pour améliorer l’engagement client faisait défaut.
Il était nécessaire de consolider l'historique des achats des clients, les enquêtes auprès des clients et/ou les enregistrements du centre d'appels pour partager des informations avec les restaurants sur la cause profonde du problème et permettre sa résolution.
Une intégration minimale existait avec des agrégateurs de livraison tiers pour comprendre la rapidité et l'exécution.
Les cas d’utilisation d’analyse avancée n’ont pas pu être activés en raison du manque de base de données solide.
Points forts de la solution
La plateforme d'analyse a été modernisée sur la base des piliers du cadre Well Architected d'AWS. Une mise en œuvre complète de la fondation de données (Data Lake) a intégré des données provenant de sources hétérogènes.
Conçu et mis en œuvre les solutions d'identification et de segmentation des clients et construit le dossier d'or Customer 360 pour générer une vue à 360 degrés du client.
L'équipe a appliqué des modèles d'architecture tels que le calcul sans serveur et basé sur les événements, en exploitant le service AWS Lambda pour l'exécution de code pilotée par les événements. Cela a permis un traitement automatisé des données en temps quasi réel et la propagation des données de la source vers le stockage AWS S3, Redshift à l'aide d'AWS Glue et des tâches Informatica.
Le chiffrement des données a été activé à l'aide du service AWS KMS. Données sensibles anonymisées à l'aide des fonctions de clé de hachage.
Mise en œuvre de la surveillance des applications et des plateformes à l'aide d'AWS CloudWatch. Il a été utilisé pour surveiller l'état des tâches Glue via les journaux CloudWatch ainsi que pour surveiller l'infrastructure comme les instances EC2 pour la disponibilité et l'utilisation du processeur et de la mémoire, déclenchant des événements sur la rubrique SNS dans les scénarios d'échec.
Excellente gestion du programme, supervision globale de plus de 50 pistes que nous gérons, et Kiran est au top de tout. Il a géré l'ensemble du programme, les ressources, les jalons, les communications à différents niveaux et est spécialiste de la « salle de guerre ». Trianz réfléchit toujours de manière proactive aux risques des projets, aux jalons manqués et met en place des mesures proactives pour atténuer les risques.
Directeur, Données et analyses
Analyse du coût total de possession
Nous avons réalisé des économies de coûts significatives de plus de 30 % en analysant les dépenses actuelles et en recommandant de passer aux instances réservées pour les serveurs EC2 et EMR.
Réduction de 20 % du délai d'identification et de résolution des problèmes grâce à la surveillance automatisée et aux notifications des ressources cloud.
Effets transformateurs
Stockage de données de bout en bout et cadre d'ingestion de données automatisé utilisant les services AWS qui ont permis une plate-forme flexible, évolutive et sécurisée.
La plateforme d'analyse modernisée a permis de créer plus de 15 produits de données uniques tels que Customer 360, Store 360, Product 360, Prime+Profitability, entre autres, qui fournissent aux équipes commerciales des informations précieuses et les aident à améliorer la fidélité, l'engagement et la rétention des clients.
L’intégration des données d’agrégation tierces et des données POS a permis d’obtenir des informations précieuses sur les délais de livraison et les modèles de commande des clients.
Des mesures activées telles que l'ACR, le SOS, etc., permettent aux équipes commerciales et franchisées de prendre des décisions plus rapides pour améliorer la rapidité du service.
Publié le : 202-11-24
