고객 프로필
Restaurant Brands International(RBI)은 글로벌 패스트푸드 회사이자 100개국 이상에서 29,000개가 넘는 레스토랑을 운영하는 세계 최대의 퀵서비스 레스토랑 체인 중 하나입니다. 이 회사는 수십 년 동안 독립적으로 운영되고 각각의 손님, 프랜차이즈 및 커뮤니티에 서비스를 제공하는 세계에서 가장 유명하고 상징적인 퀵서비스 레스토랑 브랜드를 몇 개 소유하고 있습니다.
RBI는 다양한 소스 시스템(3 자 공급업체, 고객 데이터 플랫폼, POS 시스템 등)의 데이터를 마이그레이션하고 통합하여 옴니채널 판매 및 마케팅을 위한 분석을 가능하게 하고 고객, 매장 및 제품 이니셔티브에서 분석 중심 혁신을 가속화하고자 했습니다. 그들은 사업 성장, 운영 효율성, 고객 만족 및 유지를 향상시키기 위해 여러 가지 "기초" 분석 기능을 타겟팅하는 전략적 이니셔티브를 구현하고자 했습니다.
사업 과제
기존 데이터 플랫폼은 분산된 데이터 세트를 가지고 있었으며, 고객 행동, 패턴, 선호도를 이해하고 개인화된 캠페인을 개발하기 위해서는 실시간에 가까운 데이터를 통합하여 현대화해야 했습니다.
고객 데이터와 통찰력이 제품 혁신을 위해 효과적으로 사용되지 않았습니다.
고객 참여를 강화하기 위한 효과적인 로열티 데이터 활용이 부족했습니다.
문제의 근본 원인에 대한 통찰력을 레스토랑에 공유하고 해결책을 제시하기 위해 고객 구매 내역, 고객 설문 조사 및/또는 콜센터 기록을 통합해야 할 필요가 있었습니다.
속도와 이행을 이해하기 위해 제3자 배송 대행사와의 최소한의 통합만 존재했습니다.
견고한 데이터 기반이 부족하여 고급 분석 사용 사례를 활용할 수 없습니다.
솔루션 하이라이트
분석 플랫폼은 AWS의 Well Architected Framework의 기둥 위에서 현대화되었습니다. 포괄적인 데이터 기반(Data Lake) 구현은 이기종 소스의 데이터를 통합했습니다.
고객 식별 및 세분화 솔루션을 설계 및 구현하고, 고객에 대한 360도 관점을 생성하기 위해 Customer 360 골든 레코드를 구축했습니다.
팀은 서버리스 및 이벤트 기반 컴퓨팅과 같은 아키텍처 패턴을 적용하여 이벤트 기반 코드 실행을 위해 AWS Lambda 서비스를 활용했습니다. 이를 통해 소스에서 AWS S3 스토리지, AWS Glue 및 Informatica 작업을 사용하는 Redshift로의 거의 실시간 자동화된 데이터 처리 및 데이터 전파가 가능해졌습니다.
AWS KMS 서비스를 사용하여 데이터 암호화가 활성화되었습니다. 해시 키 함수를 사용하여 민감한 데이터를 익명화했습니다.
AWS CloudWatch를 사용하여 애플리케이션 및 플랫폼 모니터링을 구현했습니다. CloudWatch 로그를 통해 Glue 작업 상태를 모니터링하고, EC2 인스턴스와 같은 인프라의 CPU 및 메모리 가용성과 활용도를 모니터링하고, 실패 시나리오에서 SNS 토픽에 이벤트를 트리거하는 데 사용되었습니다.
훌륭한 프로그램 관리, 말 그대로 50개 이상의 트랙을 전반적으로 감독하고, Kiran은 모든 것의 정상에 있습니다. 그는 전체 프로그램, 리소스, 마일스톤, 다양한 레벨의 커뮤니케이션을 관리하고 '워룸' 전문가입니다. Trianz는 항상 프로젝트 위험, 놓친 마일스톤에 대해 적극적으로 생각하고 위험을 완화하기 위한 사전 조치를 취합니다.
데이터 및 분석 디렉터
TCO 분석
현재 지출을 분석하여 30% 이상의 상당한 비용 절감 효과를 얻었고 EC2 및 EMR 서버에 대해 예약 인스턴스로 전환할 것을 권장했습니다.
클라우드 리소스에 대한 자동 모니터링과 알림을 활용해 문제 식별 및 해결에 걸리는 시간을 20% 단축했습니다.
변형 효과
AWS 서비스를 활용한 종단 간 데이터 저장 및 자동화된 데이터 수집 프레임워크를 통해 유연하고 확장 가능하며 안전한 플랫폼을 구축했습니다.
현대화된 분석 플랫폼은 Customer 360, Store 360, Product 360, Prime+Profitability 등을 포함한 15개 이상의 고유한 데이터 제품을 활성화하여 비즈니스 팀에 귀중한 통찰력을 제공하고 고객 충성도, 참여 및 유지율을 개선하는 데 도움이 됩니다.
타사 집계 데이터와 POS 데이터를 통합하여 배송 시간과 고객 주문 패턴에 대한 풍부한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.
ACR, SOS 등과 같은 활성화된 지표를 통해 기업 및 프랜차이즈 팀이 서비스 속도를 개선하기 위한 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
게시일: 202-11-24
