Perfil do cliente
Restaurant Brands International (RBI) é uma empresa global de fast-food e uma das maiores redes de restaurantes de serviço rápido do mundo, administrando mais de 29.000 restaurantes em mais de 100 países. A empresa é dona de algumas das marcas de restaurantes de serviço rápido mais proeminentes e icônicas do mundo, que são operadas de forma independente e atendem seus respectivos clientes, franqueados e comunidades há décadas.
O RBI estava procurando habilitar análises para vendas e marketing omnicanal migrando e integrando dados de vários sistemas de origem (fornecedores terceirizados , plataformas de dados de clientes, sistemas POS, etc.) e acelerar a inovação centrada em análises em iniciativas de clientes, lojas e produtos. Eles estavam procurando implementar iniciativas estratégicas visando vários recursos de análise "do zero" para aprimorar o crescimento dos negócios, eficiência operacional, satisfação e retenção do cliente.
Desafios de negócios
A plataforma de dados existente tinha conjuntos de dados fragmentados e precisava ser modernizada por meio da integração de dados quase em tempo real para entender o comportamento, os padrões e as preferências do cliente e desenvolver campanhas personalizadas.
Os dados e insights dos clientes não estavam sendo usados de forma eficaz para inovação de produtos.
Faltava uso eficaz de dados de fidelidade para maior engajamento do cliente.
Havia a necessidade de consolidar o histórico de compras do cliente, pesquisas com clientes e/ou registros do call center para compartilhar insights com os restaurantes sobre a causa raiz do problema e permitir a resolução.
Havia uma integração mínima com agregadores de entrega de terceiros para entender a velocidade e o cumprimento.
Casos de uso de análise avançada não puderam ser habilitados devido à falta de uma base de dados sólida.
Destaques da solução
A plataforma de análise foi modernizada nos pilares do Well Architected Framework da AWS. Uma implementação abrangente de base de dados (Data Lake) integrou dados de fontes heterogêneas.
Projetou e implementou soluções de identificação e segmentação de clientes e construiu o registro de ouro do Customer 360 para gerar uma visão de 360 graus do cliente.
A equipe aplicou padrões de arquitetura como computação sem servidor e baseada em eventos, alavancando o serviço AWS Lambda para execução de código orientada a eventos. Isso permitiu processamento de dados automatizado quase em tempo real e propagação de dados da fonte para o armazenamento AWS S3, Redshift usando AWS Glue e trabalhos Informatica.
A Criptografia de Dados foi habilitada usando o serviço AWS KMS. Dados sensíveis anonimizados usando funções Hash Key.
Implementou monitoramento de aplicativo e plataforma usando AWS CloudWatch. Foi usado para monitorar o status do trabalho do Glue por meio de logs do CloudWatch, bem como para monitorar infraestrutura como instâncias EC2 para disponibilidade e utilização de CPU e memória, disparando eventos para o tópico SNS em cenários de falha.
Ótimo gerenciamento de programa, supervisão geral de literalmente mais de 50 trilhas que estamos executando, e Kiran está no topo de todas. Ele tem gerenciado todo o programa, recursos, marcos, comunicações em vários níveis e especialista em 'sala de guerra'. Trianz sempre pensa proativamente sobre os riscos dos projetos, marcos perdidos e coloca medidas proativas em prática para mitigar o risco.
Diretor, Dados e Análise
Análise de TCO
Obteve ganhos de custo significativos de mais de 30% ao analisar os gastos atuais e recomendou a mudança para Instâncias Reservadas para servidores EC2 e EMR.
Reduziu o tempo de resposta para identificação e resolução de problemas em 20%, aproveitando o monitoramento automatizado e as notificações de recursos de nuvem.
Efeitos Transformacionais
Estrutura de armazenamento de dados de ponta a ponta e ingestão automatizada de dados usando serviços da AWS que permitiram uma plataforma flexível, escalável e segura.
A plataforma de análise modernizada habilitou mais de 15 produtos de dados exclusivos, como Customer 360, Store 360, Product 360, Prime+Profitability, entre outros, que estão fornecendo às equipes de negócios insights valiosos e ajudando-as a melhorar a fidelidade, o engajamento e a retenção dos clientes.
A integração de dados agregadores de terceiros e dados de PDV permitiu insights valiosos sobre prazos de entrega e padrões de pedidos dos clientes.
Métricas habilitadas como ACR, SOS etc. para equipes comerciais e franqueadas tomarem decisões mais rápidas sobre como melhorar a velocidade do serviço.
Publicado: 202-11-24
