Meet Trianz at AWS re:Invent 2025 Register Now
منصة تحليلات المبيعات والتسويق متعددة القنوات على السحابة لمنظمة QSR العالمية (RBI)
الملف الشخصي للعميل
شركة Restaurant Brands International (RBI) هي شركة عالمية للوجبات السريعة وواحدة من أكبر سلاسل مطاعم الخدمة السريعة في العالم حيث تدير أكثر من 29000 مطعم في أكثر من 100 دولة. تمتلك الشركة بعضًا من أشهر وأشهر العلامات التجارية لمطاعم الخدمة السريعة في العالم، والتي تعمل بشكل مستقل وتخدم ضيوفها وأصحاب الامتياز والمجتمعات التابعة لها منذ عقود.
كانت شركة RBI تتطلع إلى تمكين التحليلات للمبيعات والتسويق متعدد القنوات من خلال نقل البيانات ودمجها من أنظمة مصادر مختلفة (بائعين تابعين لجهات خارجية ، ومنصات بيانات العملاء، وأنظمة نقاط البيع، وما إلى ذلك) وتسريع الابتكار المرتكز على التحليلات في مبادرات العملاء والمتاجر والمنتجات. كانت تتطلع إلى تنفيذ مبادرات استراتيجية تستهدف العديد من قدرات التحليلات "من الألف إلى الياء" لتعزيز نمو الأعمال والكفاءة التشغيلية ورضا العملاء والاحتفاظ بهم.
تحديات الأعمال
كانت منصة البيانات الحالية تحتوي على مجموعات بيانات مجزأة وكانت بحاجة إلى التحديث من خلال دمج البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا لفهم سلوك العملاء وأنماطهم وتفضيلاتهم وتطوير حملات مخصصة.
لم يتم استخدام بيانات العملاء ورؤاهم بشكل فعال لابتكار المنتجات.
لم يكن هناك استخدام فعال لبيانات الولاء لتعزيز مشاركة العملاء.
كانت هناك حاجة إلى توحيد تاريخ مشتريات العملاء واستطلاعات رأي الضيوف و/أو سجلات مركز الاتصال لمشاركة الأفكار مع المطاعم حول السبب الجذري للمشكلة وتمكين الحل.
كان هناك حد أدنى من التكامل مع مجمعي التسليم التابعين لجهات خارجية لفهم السرعة والإنجاز.
لم يكن من الممكن تمكين حالات استخدام التحليلات المتقدمة بسبب عدم وجود أساس بيانات قوي.
أبرز الحلول
تم تحديث منصة التحليلات على أسس إطار عمل AWS Well Architected Framework. تم دمج البيانات من مصادر غير متجانسة من خلال تنفيذ قاعدة بيانات شاملة (Data Lake).
صمم ونفذ حلول تحديد هوية العملاء وتقسيمهم، وأنشأ سجلًا ذهبيًا للعملاء 360 لإنشاء رؤية بزاوية 360 درجة للعميل.
قام الفريق بتطبيق أنماط معمارية مثل الحوسبة بدون خوادم والحوسبة القائمة على الأحداث، مستفيدين من خدمة AWS Lambda لتنفيذ التعليمات البرمجية الموجهة بالأحداث. وقد مكن هذا من معالجة البيانات الآلية في الوقت الفعلي تقريبًا ونشر البيانات من المصدر إلى تخزين AWS S3، وRedshift باستخدام AWS Glue ووظائف Informatica.
تم تمكين تشفير البيانات باستخدام خدمة AWS KMS. تم إخفاء هوية البيانات الحساسة باستخدام وظائف Hash Key.
تم تنفيذ مراقبة التطبيقات والمنصة باستخدام AWS CloudWatch. تم استخدامه لمراقبة حالة مهمة Glue من خلال سجلات CloudWatch بالإضافة إلى مراقبة البنية الأساسية مثل مثيلات EC2 لتوافر وحدة المعالجة المركزية والذاكرة واستخدامها، وتشغيل الأحداث لموضوع SNS في سيناريوهات الفشل.
إدارة رائعة للبرنامج، والإشراف العام على أكثر من 50 مسارًا نديرها، وكيران هو المسؤول عن كل ذلك. لقد كان يدير البرنامج بالكامل، والموارد، والمعالم، والاتصالات على مستويات مختلفة، ومتخصصًا في "غرفة الحرب". يفكر تريانز دائمًا بشكل استباقي في مخاطر المشاريع والمعالم الفائتة ويضع تدابير استباقية للتخفيف من المخاطر.
مدير البيانات والتحليلات
تحليل التكلفة الإجمالية للملكية
تم تحقيق مكاسب كبيرة في التكلفة تزيد عن 30% من خلال تحليل الإنفاق الحالي والتوصية بالتبديل إلى الحالات المحجوزة لخوادم EC2 وEMR.
تم تقليل الوقت المستغرق لتحديد المشكلة وحلها بنسبة 20% من خلال الاستفادة من المراقبة الآلية وإشعارات موارد السحابة.
التأثيرات التحويلية
إطار عمل لتخزين البيانات من البداية إلى النهاية واستيعاب البيانات تلقائيًا باستخدام خدمات AWS التي مكّنت من توفير منصة مرنة وقابلة للتطوير وآمنة.
مكّنت منصة التحليلات الحديثة أكثر من 15 منتجًا فريدًا للبيانات مثل Customer 360 وStore 360 وProduct 360 وPrime+Profitability وغيرها من المنتجات التي تمنح فرق العمل رؤى قيمة وتساعدهم على تحسين ولاء العملاء والتفاعل معهم والاحتفاظ بهم.
لقد أتاح دمج بيانات المجمع الخارجي وبيانات نقاط البيع الحصول على رؤى ثرية حول أوقات التسليم وأنماط طلبات العملاء.
تمكين المقاييس مثل ACR وSOS وما إلى ذلك، لفرق الأعمال والامتياز في اتخاذ قرارات أسرع بشأن تحسين سرعة الخدمة.
نُشر بتاريخ: 202-11-24
Ready to Transform Your Data Platform?
Let's discuss how we can help you build a modern data architecture that drives business value