Случај употребе Сплунк-а: Домино-ова прича о успеху

На овом блогу случаја употребе Сплунк-а схватићете како је Домино'с Пизза користио Сплунк да би стекао увид у понашање потрошача и формулисао њихове пословне стратегије.

Иако су многе компаније и организације користиле Сплунк за оперативну ефикасност, у овом блогу ћу говорити о томе како је Домино’с Пизза користила Сплунк за анализу понашања потрошача за изградњу пословних стратегија заснованих на подацима. Овај случај употребе Сплунк-а показује како се Сплунк може широко користити у било ком домену.Потражња за како је вештина у индустрији у порасту са компанијама свих величина које активно користе Сплунк и траже исте сертификоване професионалце.

Случај употребе Сплунк: Домино’с Пизза

Можда сте свесни да је Домино’с Пизза гигант брзе хране за е-трговину, али можда нисте свесни великог изазова са којим су се суочавали. Желели су да разумеју потребе својих купаца и да им ефикасније удовоље коришћењем великих података. Овде је Сплунк прискочио у помоћ.



Погледајте слику испод која приказује околности које су се створиле да изазову велике проблеме са подацима у Домину.

сплунк користи цасе-доминос који имплементира сплунк

разлика између променљивог и непроменљивог

Много неструктурираних података је генерисано јер:

  • Били су присутни на више канала за подстицање продаје
  • Имали су огромну базу купаца
  • Имали су неколико додирних тачака за корисничку услугу
  • Обезбедили су више система за испоруку: Наручите храну у продавници, наручите телефоном, путем своје веб странице и путем мобилних апликација на више платформи
  • Они су надоградили своје мобилне апликације новим алатом који подржава ‘гласовно наручивање’ и омогућава праћење њихових поруџбина

Вишак генерисаних података довео је до следећих проблема:

  • Ручне претраге су заморне и подложне грешкама
  • Мање видљивости како варирају потребе / преференције купаца
  • Неспремност и самим тим рад у реактивном режиму за решавање било ког проблема

Домино је сматрао да би решење ових проблема било у алату који може лако да обрађује податке. Тада су имплементирали Сплунк.

„Све до примене Сплунк-а управљање подацима апликација и платформе компаније представљало је главобољу, са великим делом датотека евиденције у огромном нереду“ - према речима њиховог менаџера за поузданост и инжењеринг локације, Русселл Турнер-а

Турнер је напоменуо да му је употреба Сплунк-а за оперативну интелигенцију уместо традиционалног АПМ алата помогла да смањи трошкове, брже претражује податке, надгледа перформансе и стекне бољи увид у то како купци комуницирају са Домином. Ако погледате доњу слику, пронаћи ћете различите апликације које су постављене применом Сплунк-а.

  • Интерактивне мапе за приказивање наруџби у реалном времену из свих крајева САД-а. Ово је донело задовољство и мотивацију запослених
  • Повратне информације у реалном времену, како би запослени непрестано видели шта купци говоре и разумели њихова очекивања
  • Контролна табла, која се користи за чување резултата и постављање циљева, упоређује њихов учинак са претходним недељама / месецима и у односу на друге продавнице
  • Процес плаћања, за анализу брзина различитих начина плаћања и идентификовање начина плаћања без грешака
  • Промотивна подршка за утврђивање утицаја различитих промотивних понуда у реалном времену. Пре примене Сплунк-а, исти задатак је трајао цео дан
  • Надгледање учинка, за надгледање перформанси Домино-ових интерно развијених система продајних места

Сплунк се показао толико корисним за Домино, да су тимови изван одељења за ИТ почели да истражују могућност коришћења Сплунк-а за стицање увида из њихових података.

Сплунк за промотивни увид у податке

Представићу хипотетички сценарио употребе Сплунк-а који ће вам помоћи да разумете како Сплунк ради. Овај сценарио показује како је Домино’с Пизза користила Промотивне податке да би се добила боља јасност која понуда / купон најбоље функционише с обзиром на различите регионе, величине прихода од поруџбина и друге променљиве .

* Напомена: Пример коришћених промотивних података репрезентативне је природе и присутни подаци можда нису тачни.

Домино није имао јасну увид у то која понуда најбоље делује - у смислу:

  • Врста понуде (Да ли су њихови купци више волели попуст од 10% или фиксни попуст од 2 УСД?)
  • Културне разлике на регионалном нивоу (Да ли културне разлике играју улогу у одабиру понуде?)
  • Уређај који се користи за куповину производа (Да ли уређаји који се користе за наручивање играју улогу у избору понуда?)
  • Време куповине (Које је најбоље време за поруџбину да се емитује уживо?)
  • Приход од поруџбине (Да ли ће се одговор понуде променити у величину прихода поруџбине?)

Као што можете видети са доње слике, промотивни подаци су прикупљени са мобилних уређаја, веб локација и различитих продајних места компаније Домино’с Пизза (користећи Сплунк Форвардерс) и послати на централну локацију (Сплунк Индекерс).

Сплунк шпедитери би слали промотивне податке генерисане у реалном времену. Ови подаци су садржали информације о томе како су купци реаговали када су им дате понуде, заједно са другим променљивим као што су демографски подаци, временска ознака, величина прихода од поруџбине и коришћени уређај.

Купци су подељени у два сета за А / Б тестирање. Сваки сет је добио другачију понуду: попуст од 10% и паушалну понуду од 2 УСД. Њихов одговор је анализиран како би се утврдило коју понуду купци преферирају.

Подаци су такође садржали време када су купци одговорили и да ли би више волели да купују у продавници или више воле да наручују преко Интернета. Ако су то урадили на мрежи, онда је укључен и уређај који су користили за куповину. Оно што је најважније, садржао је податке о приходу од поруџбине - да би се разумело да ли се одговор на понуду мења с величином прихода од поруџбине.

Након прослеђивања сирових података, Сплунк Индекер је конфигурисан да издвоји релевантне информације и ускладишти их локално. Релевантне информације су купци који су одговорили на понуде, време у којем су одговорили и уређај који се користи за искоришћавање купона / понуда.

Типично су се чувале следеће информације:

  • Приход од поруџбина заснован на одговору купца
  • Време куповине производа
  • Уређај који купци преферирају за наручивање
  • Коришћени купони / понуде
  • Бројеви продаје засновани на географији

За извођење различитих операција над индексираним подацима коришћена је глава за претрагу. То је компонента која даје графички интерфејс за претрагу, анализу и визуализацију података ускладиштених у индексаторима. Домино’с Пизза је стекао доленаведене увиде користећи визуелне контролне табле које пружа глава Сеарцх:

  • У САД-у и Европи купци су више волели попуст од 10% уместо понуде од 2 УСД. Док су у Индији купци били склонији равној понуди од 2 долара
  • Купони са попустом од 10% су више коришћени када је величина прихода од наруџбине била велика, док су равни купони од 2 долара коришћени више када је величина прихода од наруџбе била мала.
  • Мобилне апликације су били омиљени уређај за наручивање током вечери, а поруџбине које су стизале са веб странице биле су највише током поднева. Иако је наручивање у продавници било највише током јутра

Домино’с Пизза је упоредио ове резултате како би прилагодио понуде / купоне у односу на величине прихода од наруџбина за купце из одређене географије. Такође су утврдили које је најбоље време за давање понуда / купона и циљали купце на основу уређаја који су користили.

Постоји неколико другихСлучај употребе Сплунк-априче које показују како су разне компаније профитирале и развиле своје пословање, повећале своју продуктивност и сигурност. Можете прочитати још таквих прича овде .

Да ли желите да научите Сплунк и примените га у свом послу? Погледајте наш овде то долази са обуком уживо коју воде инструктори и искуством у стварном животу.

програм за умножавање матрице у јави

Овај блог случаја употребе Сплунк-а дао би вам поштену представу о томе како Сплунк функционише. Прочитајте мој следећи блог о Сплунк архитектури да бисте сазнали које су различите Сплунк компоненте и како међусобно комуницирају.