Utilisez Amplitude et Snowflake pour générer des augmentations de revenus d'un million de dollars dans l'espace QSR

Insights/Action/Outcome :RBI voulait déterminer s'il existait un lien entre la vitesse de démarrage de l'application et les dépenses des clients. Grâce à Amplitude,ils ont constaté que les utilisateurs étaient plus susceptibles de passer une commande lorsque l'application démarrait plus rapidement.Désormais, l'équipe a amélioré le temps de chargement de l'application et augmenté ses revenus.

Vous pouvez faire beaucoup avec les données, à condition qu'elles soient faciles d'accès et de manipulation. Toutes les données du monde ne sont pas très utiles à une entreprise si elles se trouvent dans un entrepôt de données et ne sont disponibles que pour les analystes de données et les personnes capables de créer des requêtes SQL.

C'est pourquoi les réussites en matière de données ne commencent pas par la quantité d'informations. Le cœur de ces histoires implique des outils qui permettent aux équipes de faire confiance et d'interagir avec les données, leur donnant la gravité nécessaire pour transformer votre entreprise.

Les réussites en matière de données ne commencent pas par la quantité d'informations.La véritable transformation a lieu après l'adoption d'outils qui permettent aux équipes d'interagir avec les données, leur donnant la gravité nécessaire pour transformer votre entreprise.

J'ai passé une décennie sur l'infrastructure, travaillant sur Google Cloud Platform sur une variété de produits, y compris Google BigQuery. Je faisais partie des personnes qui travaillaient sur les outils que les analystes de données utilisent au quotidien. C'était un travail stimulant et gratifiant, mais je voulais essayer quelque chose de différent, alors j'ai rejoint RBI en 2021. Vous n'avez peut-être pas entendu parler de notre entreprise, mais vous connaissez nos marques. Restaurant Brands International est la société mère de Burger King, Popeyes, Tim Hortons et Firehouse Subs. C'est l'une des plus grandes entreprises de restauration rapide au monde avec plus de 35 milliards de dollars de ventes annuelles à l'échelle du système et plus de 29 000 restaurants dans plus de 100 pays.

Mon travail en tant que Head of Data Analytics consiste à rendre nos données utiles pour nos équipes internes et nos franchisés. Je dirige un groupe d'ingénieurs, d'analystes de données et de sous-traitants. Nous gérons et déployons des outils d'analyse pour l'entreprise et nos marques. Nous construisons également des tableaux de bord pour notre usage interne et nos marques. Nous adaptons ces derniers au secteur de la restauration tout en les rendant suffisamment généraux pour que chacune de nos entreprises puisse les adapter à ses besoins.

La meilleure partie de mon travail chez RBI est que notre produit n'est pas une technologie. Chacune de nos marques dispose d'une équipe interne d'analyse de données, mais mon équipe construit la plate-forme de données pour l'ensemble de l'entreprise. Chaque système que nous déployons et chaque tableau de bord que nous écrivons a un impact, affectant directement les résultats de nos franchisés.

Snowflake et Amplitude : un duo dynamique

Mon premier grand projet chez RBI a été d'intégrer Snowflake dans notre pile technologique existante, qui comprenait Amplitude Analytics.

Nos analystes et nos équipes produit ont tiré parti d'Amplitude pour collecter des informations comportementales. L'utilisation couvrait tout le spectre, des personnes souhaitant surveiller les performances d'une nouvelle offre numérique à un chef de produit de l'équipe de croissance qui se demandait si une nouvelle fonctionnalité de l'application entraînait davantage de conversions.

Dans un cas, l'équipe prévoyait des changements pour améliorer le temps de chargement de l'application. Nous voulions déterminer s'il existait un lien entre la vitesse de démarrage et les dépenses des clients. Un graphique Analytics a confirmé notre hypothèse : nous avons constaté que, oui, lorsque l'application démarrait plus rapidement, les gens dépensaient plus d'argent avec nous. En réduisant la vitesse de chargement des applications de 43 % sur les appareils Android et de 16 % sur iOS, nous avons vu les conversions augmenter de 4 %. Il a confirmé qu'investir dans cette initiative était un pas dans la bonne direction.

Aussi utile qu'Amplitude ait été, nous étions limités aux données qu'il ingérait à partir d'applications frontales, comme nos applications mobiles . Il n'y avait aucun moyen de corréler ces données comportementales numériques avec des données commerciales provenant de nombreuses autres sources. Pour nos backends, nous avons utilisé AWS DynamoDB mais nous n'avons pas pu interroger notre base de données efficacement pour obtenir les bonnes réponses. Cette configuration nous a empêché de poser certaines des questions les plus fondamentales pour notre entreprise. Par exemple, nos analystes n'ont pas pu mesurer l'impact des horaires des magasins sur les ventes car les horaires de nos emplacements n'étaient pas stockés dans Amplitude.

Nous avions besoin d'un moyen d'acheminer les données vers Amplitude, ce qui impliquait de repenser où et comment nous stockions nos données. En octobre 2021, nous avons commencé à construire un entrepôt de données Snowflake. Nous avons choisi Snowflake car il était rapide, basé sur le cloud et pouvait s'intégrer de manière transparente à nos autres outils, notamment AWS DynamoDB et Amplitude. Nous avons immédiatement acheminé certaines de nos sources de données clés telles que les enregistrements de commande de nos backends et stocké les métadonnées vers Snowflake.

Snowflake s'est démarqué par sa capacité à intégrer et à analyser des ensembles de données massifs. Cela nous permet de nettoyer et de stocker nos données dans un format que nous pouvons utiliser dans toutes nos plateformes d'analyse et de BI. Par exemple, nous acheminons les données de commande d'AWS DynamoDB vers Snowflake et les rendons disponibles dans Amplitude. Dans le passé, Amplitude aurait dû convertir ces données dans un format qu'il pourrait utiliser pour l'analyse comportementale, créant un ensemble de données différent de l'original qui pourrait entraîner des divergences. Avec Snowflake, chaque application reçoit les mêmes données, nous pouvons donc être sûrs que ce que nous voyons dans Amplitude est cohérent et fiable.

Insights pour tous et SQL pour ceux qui en ont besoin

Snowflake est une centrale électrique, mais nous n'avons pas eu besoin de beaucoup d'engagements en personne lors du déploiement. Au lieu de cela, nous avons créé une documentation et l'avons mise à la disposition de nos employés, qui sont assez avertis pour la lire et comprendre les choses de manière indépendante. Avant que nous ne le sachions, ils ont commencé à trouver leurs propres cas d'utilisation pour Snowflake et Amplitude.

En réunissant Amplitude et Snowflake, nous avons tiré parti du meilleur des deux plateformes. La combinaison des données claires et consolidées de Snowflake et des tableaux de bord d'Amplitude Analytics permet à nos équipes de poser des questions pertinentes et d'extraire des informations précieuses de nos ensembles de données. Les deux plates-formes sont également faciles à utiliser. Qu'il soit spécialiste des données ou non, n'importe qui dans l'entreprise peut assembler des informations provenant de différents outils et systèmes d'analyse, en réconciliant diverses sources de données pour élaborer des récits clairs et complets sur notre entreprise.

La superposition d'outils de données permet à n'importe qui dans l'entreprise d'assembler des informations provenant de diverses sources de données et de créer des histoires claires et complètes sur l'entreprise.

L'un des projets les plus percutants activés par Snowflake et Analytics est notre moteur de vente suggestive (SSE).SSE est une application d'apprentissage automatique (ML) qui utilise les données d'achat historiques de notre application mobile résidant dans Analytics pour créer des modèles suggérant des achats supplémentaires. Par exemple, si vous commandez un Whopper sur l'application Burger King, il vous sera demandé si vous voulez également des frites ou le côté que les gens commandent généralement avec un Whopper.

Il fonctionne sur nos applications mobiles et nos sites Web et alimente les tableaux de menus numériques extérieurs interactifs de nos services au volant pour offrir des suggestions lorsque les clients passent leurs commandes. Notre SSE a généré des revenus accrus pour différentes marques. Dans certains marchés, nous avons également des kiosques libre-service dans nos restaurants qui font également des suggestions à l'aide de cette technologie.

RBI a également exploité Amplitude et Snowflake pour créerrInsights .Cet outil destiné aux franchisés utilise les ensembles de données Amplitude de nos serveurs principaux de fidélité pour aider les propriétaires de franchise à mieux comprendre le comportement des clients qui reviennent. Les franchisés peuvent prendre de meilleures décisions opérationnelles en suivant ce qui pousse les gens à revenir dans leurs magasins et ce qui les éloigne. Si nous voulions développer cette plateforme sans Amplitude et Snowflake, nous aurions dû construire une infrastructure pour connecter nos serveurs à l'application. Au lieu de cela, nous avons envoyé toutes les données à Amplitude, puis créé un tableau de bord en plus de cela. Cette approche simplifiée a permis à nos franchisés d'en savoir plus sur leurs clients et de gérer leurs magasins en conséquence.

Relier les deux plates-formes est maintenant plus facile que jamais. La nouvelle intégration du partage de données d'Amplitude à Snowflake nous permet d'utiliser les données d'Amplitude sans quitter Snowflake, simplifiant davantage nos flux de travail et aidant nos ingénieurs à évoluer plus rapidement dans un environnement où ils sont les plus productifs.

Les données offrent un avantage concurrentiel dans un espace encombré

L'intégration de nos sources de données dans Snowflake est un processus continu, mais les avantages ont fait une grande différence dans notre organisation. Des analystes de données aux chefs de produit de toutes nos marques, les gens voient les possibilités offertes par les données et posent plus de questions qu'auparavant. Les informations qu'ils glanent en exploitant les données Snowflake et les tableaux de bord Analytics nous aident à développer de nouveaux outils comme notre projet ML et des outils destinés aux franchisés qui génèrent des revenus chez RBI. Plus ils ont de visibilité sur nos données, plus ils veulent creuser et plus ils veulent en faire.

Les outils d'analyse les plus précieux offrent la possibilité d'exploiter les données, de les transformer en quelque chose de facilement compréhensible et de prendre de meilleures décisions commerciales.

Les données ne sont pas une solution miracle. Trop de données peuvent vous enliser, surtout si vous ne savez pas comment les exploiter et les transformer en informations utiles. Amplitude et Snowflake ont donné à RBI la capacité d'exploiter nos données, de les transformer en quelque chose de facilement compréhensible et de prendre de meilleures décisions commerciales. Cela nous permet de rester compétitifs dans l'industrie des services alimentaires en évolution rapide et de soutenir nos franchisés alors que nous nous adaptons à l'évolution des goûts et trouvons de nouvelles façons de servir nos clients dans notre application, en ligne et dans nos points de vente.