Kaso ng Paggamit ng Splunk: Kuwento ng Tagumpay ni Domino

Habang maraming mga kumpanya at samahan ang gumamit ng Splunk para sa kahusayan sa pagpapatakbo, sa post sa blog na ito ay pag-uusapan ko kung paano ginamit ng Domino's Pizza ang Splunk upang pag-aralan ang pag-uugali ng consumer upang makabuo ng mga diskarte sa negosyo na hinihimok ng data. Ipinapakita ng kasong Splunk use na ito kung paano magagamit ang Splunk sa anumang domain.Ang demand para sa bilang isang kasanayan sa industriya ay mataas ang pagtaas sa mga kumpanya ng lahat ng laki na aktibong gumagamit ng Splunk at naghahanap ng sertipikadong mga propesyonal para sa pareho.

kung paano baguhin ang landas ng java

Kaso ng Paggamit ng Splunk: Domino's Pizza

Maaari mong magkaroon ng kamalayan na ang Domino's Pizza ay isang e-commerce cum fast food higante, ngunit maaaring hindi mo alam ang malaking hamon ng data na kinakaharap nila. Nais nilang maunawaan ang mga pangangailangan ng kanilang mga customer at mabigyan sila ng mas epektibo sa pamamagitan ng paggamit ng Big Data. Dito nagsagip si Splunk.

Tingnan ang imahe sa ibaba na naglalarawan ng mga pangyayaring bumuo upang maging sanhi ng malalaking problema sa data sa Domino.

Ang daming hindi istrakturang data ay nabuo dahil:

• Nagkaroon sila ng presensya ng omni-channel para sa pagmamaneho ng mga benta
• Nagkaroon sila ng isang malaking base sa customer
• Mayroon silang maraming mga touch point para sa serbisyo sa customer
• Nagbigay sila ng maraming mga system para sa paghahatid: Mag-order ng pagkain sa tindahan, order sa pamamagitan ng telepono, sa pamamagitan ng kanilang website at sa pamamagitan ng mga cross-platform mobile application
• Na-upgrade nila ang kanilang mga mobile app gamit ang isang bagong tool upang suportahan ang 'pag-order ng boses' at paganahin ang pagsubaybay sa kanilang mga order

Ang labis na nabuong data ay nagbunga ng mga sumusunod na problema:

• Ang mga manu-manong paghahanap ay nakakapagod at madaling kapitan ng error
• Hindi gaanong nakikita sa kung paano nag-iiba ang pangangailangan / kagustuhan ng customer
• Hindi paghahanda at sa gayon ay nagtatrabaho sa reaktibo mode upang ayusin ang anumang problema

Nadama ni Domino na ang solusyon sa mga problemang ito ay nakasalalay sa isang tool na madaling maproseso ang data. Iyon ay kapag ipinatupad nila ang Splunk.

Nabanggit ni Turner na ang paggamit ng Splunk for Operational Intelligence kapalit ng isang tradisyonal na tool na APM ay nakatulong sa kanya na mas mababa ang gastos, mas mabilis maghanap ng data, subaybayan ang pagganap at makakuha ng mas mahusay na pananaw sa kung paano nakikipag-ugnay ang mga customer sa Domino. Kung titingnan mo ang larawan sa ibaba, mahahanap mo ang iba't ibang mga application na na-set up sa pamamagitan ng pagpapatupad ng Splunk.

• Mga Interactive na Mapa, para sa pagpapakita ng mga order nang real time na nagmumula sa lahat sa buong US. Nagdala ito ng kasiyahan at pagganyak ng empleyado
• Tunay na feedback sa oras, para sa mga empleyado upang patuloy na makita kung ano ang sinasabi ng mga customer at maunawaan ang kanilang mga inaasahan
• Ang Dashboard, ginamit upang mapanatili ang mga marka at magtakda ng mga target, ihambing ang kanilang pagganap sa mga nakaraang linggo / buwan at laban sa iba pang mga tindahan
• Proseso ng Pagbabayad, para sa pagsusuri ng mga bilis ng iba't ibang mga mode ng pagbabayad at pagkilala sa mga mode ng libreng pagbabayad ng error
• Pang-promosyong Suporta, para sa pagtukoy kung paano nakakaapekto ang iba't ibang mga alok na pang-promosyon sa real-time. Bago ipatupad ang Splunk, ang parehong gawain na ginamit upang tumagal ng isang buong araw
• Pagsubaybay sa Pagganap, upang subaybayan ang pagganap ng in-house na binuo na punto ng mga system ng pagbebenta ni Domino

Ang Splunk ay napatunayang napakapakinabang sa Domino na ang mga koponan sa labas ng IT department ay nagsimulang tuklasin ang posibilidad na gamitin ang Splunk para makakuha ng mga pananaw mula sa kanilang data.

Splunk Para sa Mga Pampromosyong Data Insight

Magpapakita ako ng isang haka-haka na sitwasyon ng paggamit ng kaso ng Splunk na makakatulong sa iyo na maunawaan kung paano gumagana ang Splunk. Ipinapakita ng senaryong ito kung paano ginamit ng Domino's Pizza ang pang-promosyonal na data upang makakuha ng mas malinaw na aling alok / kupon ang pinakamahusay na gumagana patungkol sa iba't ibang mga rehiyon, mag-order ng mga laki ng kita at iba pang mga variable .

* Tandaan: Ang halimbawa ng data na Pang-promosyonal na ginamit ay kinatawan ng likas na katangian at ang data na naroroon ay maaaring hindi tumpak.

Si Domino ay walang malinaw na kakayahang makita kung saan pinakamahusay na gagana ang alok - sa mga tuntunin ng:

• Uri ng alok (Gustuhin man ng kanilang mga customer ang 10% na diskwento o isang flat na $ 2 na diskwento?)
• Mga pagkakaiba sa kultura sa isang antas ng rehiyon (Ang mga pagkakaiba ba sa kultura ay may papel sa pagpili ng alok?)
• Ginamit ang aparato para sa pagbili ng mga produkto (Ang mga aparato bang ginagamit para sa pag-order ay may papel sa mga pagpipilian ng alok?)
• Oras ng Pagbili (Ano ang pinakamahusay na oras para mabuhay ang order?)
• Kita sa order (Magbabago ba ang tugon sa wrt upang mag-order ng laki ng kita?)

Tulad ng nakikita mo mula sa imahe sa ibaba, nakolekta ang data ng pang-promosyon mula sa mga mobile device, website at iba't ibang outlet ng Domino's Pizza (gamit ang Splunk Forwarders) at ipinadala sa isang sentral na lokasyon (Splunk Indexers).

Ang mga splunk forwarder, ay magpapadala ng data ng pang-promosyon na nabuo nang real time. Naglalaman ang data na ito ng impormasyon tungkol sa kung paano tumugon ang mga customer nang bigyan sila ng mga alok, kasama ang iba pang mga variable tulad ng demograpiko, timestamp, laki ng kita sa order at ginamit na aparato.

Ang mga customer ay nahahati sa dalawang mga hanay para sa A / B Pagsubok. Ang bawat set ay binigyan ng iba't ibang alok: 10% na alok ng diskwento at flat na $ 2 na alok. Ang kanilang tugon ay sinuri upang matukoy kung aling alok ang ginusto ng mga customer.

Naglalaman din ang data ng oras kung kailan tumugon ang mga customer at kung gugustuhin nilang bumili ng in-store o mas gusto nilang mag-order online. Kung ginawa nila ito online, kasama rin ang aparato na ginamit nila upang bumili. Pinakamahalaga, naglalaman ito ng data ng kita sa Order - upang maunawaan kung ang mga pagbabago sa tugon sa alok na may laki ng kita sa order.

Kapag naipasa na ang hilaw na data, na-configure ang Splunk Indexer upang makuha ang nauugnay na impormasyon at iimbak ito nang lokal. Nauugnay na impormasyon ang mga customer na tumugon sa mga alok, oras kung saan sila tumugon at ginamit ang aparato para sa pagtubos ng mga kupon / alok.

Karaniwan, ang impormasyon sa ibaba ay nakaimbak:

• Order ng kita batay sa tugon ng customer
• Oras ng pagbili ng mga produkto
• Ginustong aparato ng mga customer para sa paglalagay ng order
• Mga kupon / Alok na ginamit
• Mga numero sa pagbebenta batay sa Heograpiya

Para sa pagsasagawa ng iba't ibang mga pagpapatakbo sa naka-index na data, ginamit ang Search head. Ito ang sangkap na nagbibigay ng isang grapikong interface para sa paghahanap, pag-aaral at pag-visualize ng data na nakaimbak sa Mga Indexer. Nakuha ng Domino's Pizza ang mga pananaw sa ibaba sa pamamagitan ng paggamit ng mga dashboard ng pagpapakita na ibinigay ng pinuno ng Paghahanap:

• Sa USA at Europa, ginusto ng mga customer ang 10% na diskwento sa halip na isang alok na $ 2. Samantalang sa India, ang mga customer ay mas hilig sa isang patag na alok na $ 2
• 10% na mga kupon sa diskwento ang ginamit nang mas malaki ang laki ng kita sa order, samantalang ang flat $ 2 na mga kupon ay ginamit nang higit pa kapag maliit ang kita sa order.
• Ang mga mobile app ang ginustong aparato para sa pag-order tuwing gabi at ang mga order na nagmumula sa website ay higit sa tanghali. Samantalang ang pag-order-in-store ay pinakamataas sa umaga

Pinagsama ni Domino's Pizza ang mga resulta na ito upang ipasadya ang mga alok / kupon patungkol sa pag-order ng mga laki ng kita para sa mga customer mula sa isang partikular na heograpiya. Natukoy din nila kung alin ang pinakamahusay na oras upang magbigay ng mga alok / kupon at na-target ang mga customer batay sa aparato na ginagamit nila.

Maraming iba paKaso ng paggamit ng splunkmga kwentong ipinapakita kung paano nakinabang ang iba`t ibang mga kumpanya at lumago ang kanilang negosyo, nadagdagan ang kanilang pagiging produktibo at seguridad. Mababasa mo ang mas maraming mga nasabing kwento dito .

Nais mo bang malaman ang Splunk at ipatupad ito sa iyong negosyo? Suriin ang aming dito, kasama iyon ng live na pagsasanay na pinamunuan ng magtuturo at karanasan sa proyekto sa totoong buhay.

Ang blog ng kaso ng paggamit ng Splunk na ito ay maaaring magbigay sa iyo ng isang patas na ideya kung paano gumagana ang Splunk. Basahin ang aking susunod na blog sa Splunk na arkitektura upang malaman kung ano ang iba't ibang mga bahagi ng Splunk at kung paano sila nakikipag-ugnayan sa isa't isa.