स्प्लंक यूज़ केस: डोमिनोज़ सक्सेस स्टोरी

इस स्प्लंक यूज़ केस ब्लॉग में, आप समझेंगे कि डोमिनोज़ पिज़्ज़ा ने उपभोक्ता व्यवहार अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए स्पंक का उपयोग कैसे किया। और अपनी व्यापारिक रणनीतियों को तैयार करते हैं।

जबकि कई कंपनियों और संगठनों ने परिचालन क्षमता के लिए स्प्लंक का उपयोग किया है, इस ब्लॉग पोस्ट में मैं बात करूंगा कि डोमिनोज़ पिज्जा ने स्प्लंक का उपयोग कैसे किया ताकि उपभोक्ता संचालित डेटा रणनीतियों के निर्माण के लिए उपभोक्ता व्यवहार का विश्लेषण किया जा सके। स्प्लंक उपयोग मामला दिखाता है कि स्प्लंक को किसी भी डोमेन में बड़े पैमाने पर कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है।की मांग की उद्योग में एक कौशल के रूप में सभी आकारों की कंपनियों के साथ उच्च बढ़ रही है सक्रिय रूप से स्प्लंक का उपयोग कर रहा है और उसी के लिए प्रमाणित पेशेवरों की तलाश कर रहा है।

स्प्लंक यूज़ केस: डोमिनोज़ पिज़्ज़ा

आपको ज्ञात हो सकता है कि डोमिनोज़ पिज्जा एक ई-कॉमर्स सह फास्ट फूड विशालकाय है, लेकिन आप उन बड़ी डेटा चुनौती से अनजान हो सकते हैं जो वे सामना कर रहे थे। वे अपने ग्राहकों की जरूरतों को समझना चाहते थे और बिग डेटा का उपयोग करके उन्हें अधिक प्रभावी ढंग से पूरा करना चाहते थे। यह वह जगह है जहां स्प्लंक बचाव के लिए आया था।





नीचे दी गई छवि को देखें, जो उन परिस्थितियों को दर्शाती है जो डोमिनोज़ में बड़ी डेटा समस्याओं का कारण बन रही थीं।

स्पंक उपयोग केस-डोमिनोज़ स्प्लंक को लागू करते हैं



असंरचित डेटा की बहुत उत्पन्न हुआ था क्योंकि:

  • ड्राइविंग बिक्री के लिए उनके पास एक ओमनी-चैनल उपस्थिति थी
  • उनका बहुत बड़ा ग्राहक आधार था
  • उनके पास ग्राहक सेवा के लिए कई स्पर्श बिंदु थे
  • उन्होंने वितरण के लिए कई प्रणालियाँ प्रदान कीं: भोजन में इन-स्टोर ऑर्डर करना, टेलीफोन के माध्यम से ऑर्डर करना, अपनी वेबसाइट के माध्यम से और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म मोबाइल एप्लिकेशन के माध्यम से
  • उन्होंने 'वॉयस ऑर्डरिंग' का समर्थन करने और अपने आदेशों को ट्रैक करने में सक्षम करने के लिए अपने मोबाइल ऐप को एक नए टूल के साथ अपग्रेड किया

उत्पन्न अतिरिक्त डेटा ने निम्न समस्याओं को जन्म दिया:

  • मैन्युअल खोज थकाऊ और त्रुटि प्रवण हो रही है
  • ग्राहक की आवश्यकता / पसंद में कम दृश्यता बदलती है
  • अनपेक्षितता और इस प्रकार किसी भी समस्या को ठीक करने के लिए प्रतिक्रियाशील मोड में काम करना

डोमिनोज़ ने महसूस किया कि इन समस्याओं का समाधान एक उपकरण में निहित होगा जो आसानी से डेटा को संसाधित कर सकता है। तभी उन्होंने स्प्लंक को लागू किया।



'स्प्लंक को लागू करने तक, कंपनी के एप्लिकेशन और प्लेटफ़ॉर्म डेटा को प्रबंधित करना एक सिरदर्द था, एक विशाल गड़बड़ी में इसकी लॉग फ़ाइलों के साथ' - उनकी साइट विश्वसनीयता और इंजीनियरिंग प्रबंधक, रसेल टर्नर के अनुसार

टर्नर ने उल्लेख किया कि पारंपरिक APM टूल के स्थान पर ऑपरेशनल इंटेलिजेंस के लिए स्प्लंक का उपयोग करने से उसे लागत कम करने, डेटा को तेज़ी से खोजने, प्रदर्शन की निगरानी करने और ग्राहकों को डोमिनोज़ के साथ बातचीत करने में बेहतर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद मिली। यदि आप नीचे की छवि को देखते हैं, तो आपको अलग-अलग एप्लिकेशन मिलेंगे जो स्प्लंक को लागू करके स्थापित किए गए थे।

दशमलव कनवर्टर जावा के लिए द्विआधारी

  • पूरे अमेरिका से आने वाले वास्तविक समय में आदेश दिखाने के लिए इंटरएक्टिव मैप्स। इससे कर्मचारियों की संतुष्टि और प्रेरणा मिली
  • रियल टाइम फीडबैक, कर्मचारियों के लिए लगातार यह देखना कि ग्राहक क्या कह रहे हैं और उनकी उम्मीदों को समझें
  • डैशबोर्ड, जिसका उपयोग स्कोर रखने और लक्ष्य निर्धारित करने के लिए किया जाता है, पिछले सप्ताह / महीनों के साथ उनके प्रदर्शन की तुलना और अन्य दुकानों के खिलाफ किया जाता है
  • भुगतान प्रक्रिया, विभिन्न भुगतान मोड की गति का विश्लेषण करने और त्रुटि मुक्त भुगतान मोड की पहचान करने के लिए
  • प्रचार-प्रसार सहायता, यह पहचानने के लिए कि विभिन्न प्रचार प्रस्ताव वास्तविक समय में कैसे प्रभावित कर रहे हैं। स्प्लंक को लागू करने से पहले, एक ही कार्य पूरे दिन लेता था
  • प्रदर्शन निगरानी, ​​डोमिनोज़ इन-हाउस डेवलपमेंट पॉइंट ऑफ़ सेल्स सिस्टम के प्रदर्शन की निगरानी करना

डोमिनोज के लिए स्प्लंक इतना फायदेमंद साबित हुआ कि आईटी विभाग के बाहर की टीमों ने अपने डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए स्पंक का उपयोग करने की संभावना तलाशना शुरू कर दिया।

प्रोमोशनल डेटा इनसाइट्स के लिए स्पंक

मैं एक काल्पनिक स्प्लंक उपयोग मामला परिदृश्य प्रस्तुत करने जा रहा हूं जो आपको यह समझने में मदद करेगा कि स्प्लंक कैसे काम करता है। यह परिदृश्य दर्शाता है कि डोमिनोज़ पिज़्ज़ा ने किस तरह से बेहतर डेटा प्राप्त करने के लिए प्रोमोशनल डेटा का उपयोग किया है, जिसके तहत विभिन्न क्षेत्रों के संबंध में प्रस्ताव / कूपन सबसे अच्छा काम करते हैं, राजस्व आकार और अन्य चर ऑर्डर करते हैं

* नोट: उपयोग किए गए प्रचार डेटा का उदाहरण प्रकृति में प्रतिनिधि है और मौजूद डेटा सटीक नहीं हो सकता है।

डोमिनोज़ की कोई स्पष्ट दृश्यता नहीं थी जिसमें प्रस्ताव सबसे अच्छा हो -

  • ऑफ़र प्रकार (चाहे उनके ग्राहक 10% छूट या फ्लैट $ 2 छूट पसंद करते हों?)
  • क्षेत्रीय स्तर पर सांस्कृतिक अंतर (क्या सांस्कृतिक अंतर प्रस्ताव की पसंद में भूमिका निभाते हैं?)
  • उत्पादों को खरीदने के लिए उपयोग किया जाने वाला उपकरण (ऑर्डर करने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण ऑफ़र विकल्पों में भूमिका निभाते हैं?)
  • खरीद का समय (लाइव होने के लिए सबसे अच्छा समय क्या है?)
  • ऑर्डर रेवेन्यू (क्या ऑर्डर साइज़ रेक्ट में बदलाव का प्रस्ताव देगा?)

जैसा कि आप नीचे की छवि से देख सकते हैं, मोबाइल उपकरणों, वेबसाइटों और डोमिनोज़ पिज़्ज़ा के विभिन्न आउटलेट (स्प्लंक फ़ॉर्वर्डर्स का उपयोग करके) और एक केंद्रीय स्थान (स्प्लंक इंडेक्सर्स) के लिए प्रचार डेटा एकत्र किया गया था।

स्प्लंक फ़ॉर्वर्डर्स, वास्तविक समय में उत्पन्न प्रचार डेटा भेजेंगे। इस डेटा में जानकारी दी गई थी कि कैसे ग्राहकों को जब उन्हें ऑफर दिए गए थे, तो अन्य वेरिएबल्स जैसे जनसांख्यिकी, टाइमस्टैम्प, ऑर्डर रेवेन्यू साइज़ और डिवाइस का उपयोग किया गया था।

ग्राहकों को ए / बी टेस्टिंग के लिए दो सेटों में बांटा गया था। प्रत्येक सेट को एक अलग प्रस्ताव दिया गया था: 10% छूट की पेशकश और फ्लैट $ 2 की पेशकश। उनकी प्रतिक्रिया का विश्लेषण यह निर्धारित करने के लिए किया गया था कि कौन सा प्रस्ताव ग्राहकों द्वारा पसंद किया गया था।

डेटा में वह समय भी होता है जब ग्राहक प्रतिक्रिया देते हैं और यदि वे इन-स्टोर खरीदना पसंद करते हैं या वे ऑनलाइन ऑर्डर करना पसंद करते हैं। यदि वे इसे ऑनलाइन करते हैं, तो वे जिस डिवाइस को खरीदने के लिए उपयोग करते हैं वह भी शामिल था। सबसे महत्वपूर्ण बात, इसमें ऑर्डर राजस्व डेटा समाहित है - यह समझने के लिए कि क्या ऑर्डर राजस्व आकार के साथ प्रतिक्रिया परिवर्तन की पेशकश करता है।

एक बार जब कच्चा डेटा अग्रेषित किया गया था, तो संबंधित जानकारी निकालने और इसे स्थानीय रूप से संग्रहीत करने के लिए Splunk Indexer को कॉन्फ़िगर किया गया था। प्रासंगिक जानकारी उन ग्राहकों को दी जा रही है जिन्होंने ऑफ़र का जवाब दिया, जिस समय उन्होंने जवाब दिया और डिवाइस ने कूपन / ऑफ़र को रिडीम करने के लिए उपयोग किया।

आमतौर पर, नीचे दी गई जानकारी संग्रहीत की गई थी:

  • ग्राहक की प्रतिक्रिया के आधार पर राजस्व का आदेश दें
  • उत्पादों की खरीद का समय
  • ऑर्डर देने के लिए ग्राहकों द्वारा पसंदीदा डिवाइस
  • उपयोग किए गए कूपन / ऑफ़र
  • भूगोल पर आधारित बिक्री संख्या

अनुक्रमित डेटा पर विभिन्न संचालन करने के लिए, खोज प्रमुख का उपयोग किया गया था। यह वह घटक है जो इंडेक्सरों में संग्रहीत डेटा की खोज, विश्लेषण और कल्पना के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस देता है। डोमिनोज़ पिज्जा ने खोज प्रमुख द्वारा प्रदान किए गए विज़ुअलाइज़ेशन डैशबोर्ड का उपयोग करके नीचे दी गई अंतर्दृष्टि प्राप्त की:

  • यूएसए और यूरोप में, ग्राहकों ने $ 2 की पेशकश के बजाय 10% छूट को प्राथमिकता दी। जबकि भारत में, ग्राहक फ्लैट $ 2 की पेशकश के लिए अधिक इच्छुक थे
  • ऑर्डर राजस्व आकार बड़ा होने पर 10% डिस्काउंट कूपन का अधिक उपयोग किया गया था, जबकि ऑर्डर राजस्व आकार छोटा होने पर फ्लैट $ 2 कूपन का अधिक उपयोग किया गया था।
  • मोबाइल ऐप शाम के समय ऑर्डर करने के लिए पसंदीदा डिवाइस थे और वेबसाइट से आने वाले ऑर्डर दोपहर के दौरान सबसे अधिक थे। जबकि ऑर्डर-इन-स्टोर सुबह के दौरान उच्चतम था

डोमिनोज़ पिज़्ज़ा ने इन परिणामों को एक विशेष भूगोल से ग्राहकों के लिए राजस्व के आकार का आदेश देने के लिए ऑफ़र / कूपन को अनुकूलित करने के लिए मिलाया। उन्होंने यह भी निर्धारित किया कि ऑफ़र / कूपन देने का सबसे अच्छा समय कौन सा था और ग्राहकों को उस डिवाइस के आधार पर लक्षित किया जो वे उपयोग कर रहे थे।

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स्प्लंक यूज़ केस ब्लॉग ने आपको यह बताया होगा कि स्प्लंक कैसे काम करता है। स्प्लंक आर्किटेक्चर पर मेरा अगला ब्लॉग पढ़ें कि विभिन्न स्प्लंक घटक क्या हैं और वे एक दूसरे के साथ कैसे बातचीत करते हैं।