স্প্ল্যাঙ্ক ব্যবহারের কেস: ডোমিনোর সাফল্যের গল্প

যদিও অনেক সংস্থা এবং সংস্থা অপারেশনাল দক্ষতার জন্য স্প্লঙ্ক ব্যবহার করেছে, এই ব্লগ পোস্টে আমি কীভাবে ডমিনো পিজ্জা স্প্ল্যাঙ্ককে ডেটাচালিত ব্যবসায়ের কৌশল তৈরির জন্য ভোক্তাদের আচরণ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করেছি সে সম্পর্কে কথা বলব। এই স্প্লঙ্ক ব্যবহারের কেসটি দেখায় যে কীভাবে কোনও ডোমেনে স্প্লঙ্ক ব্যবহার করা যেতে পারে।জন্য দাবি শিল্পে দক্ষতা সর্বাধিক উচ্চতর হয় সমস্ত আকারের সংস্থাগুলি সক্রিয়ভাবে স্প্লঙ্ক ব্যবহার করে এবং এর জন্য প্রত্যয়িত পেশাদারদের সন্ধান করে।

স্প্লঙ্ক ব্যবহারের কেস: ডোমিনোর পিজ্জা

আপনি সচেতন হতে পারেন যে ডোমিনো পিজ্জা একটি ই-কমার্স সহ ফাস্টফুড জায়ান্ট, তবে তারা যে বড় ডেটা চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছিল সে সম্পর্কে আপনি অজানা থাকতে পারেন। তারা তাদের গ্রাহকদের চাহিদা বুঝতে এবং বিগ ডেটা ব্যবহার করে আরও কার্যকরভাবে তাদের যত্ন নিতে চেয়েছিল। এখানেই স্প্লঙ্ক উদ্ধার করতে এসেছিল।

নীচের চিত্রটি দেখুন যা ডমিনোতে বড় ডেটা সমস্যা তৈরি করতে যে পরিস্থিতি তৈরি করছে তা চিত্রিত করে।

একটি নেমস্পেস কি?

অনেকগুলি অনঠনযুক্ত ডেটা তৈরি হয়েছিল কারণ:

• ড্রাইভিং বিক্রয়ের জন্য তাদের ওমনি-চ্যানেল উপস্থিতি ছিল
• তাদের বিশাল গ্রাহক বেস ছিল
• গ্রাহক সেবার জন্য তাদের বেশ কয়েকটি টাচ পয়েন্ট ছিল
• তারা সরবরাহের জন্য একাধিক সিস্টেম সরবরাহ করেছে: খাবারের দোকান থেকে অর্ডার করুন, টেলিফোনের মাধ্যমে তাদের ওয়েবসাইটের মাধ্যমে এবং ক্রস প্ল্যাটফর্মের মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মাধ্যমে অর্ডার করুন
• তারা ‘ভয়েস অর্ডারিং’ সমর্থন করার জন্য এবং তাদের অর্ডার ট্র্যাকিং সক্ষম করার জন্য একটি নতুন সরঞ্জাম দিয়ে তাদের মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলি আপগ্রেড করেছে

উত্পন্ন অতিরিক্ত তথ্য নিম্নলিখিত সমস্যার জন্ম দিয়েছে:

• ম্যানুয়াল অনুসন্ধানগুলি ক্লান্তিকর এবং ত্রুটির প্রবণ
• গ্রাহকের কীভাবে প্রয়োজন / পছন্দ পছন্দ হয় তার কম দৃশ্যমানতা
• অপ্রস্তুততা এবং এইভাবে কোনও সমস্যা সমাধানের জন্য প্রতিক্রিয়াশীল মোডে কাজ করা

ডোমিনোর মনে হয়েছিল যে এই সমস্যার সমাধানটি এমন কোনও সরঞ্জামে রয়েছে যা সহজেই ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে। তারা তখন স্প্লঙ্ককে বাস্তবায়ন করেছিল।

টার্নার উল্লেখ করেছিলেন যে traditionalতিহ্যবাহী এপিএম সরঞ্জামের জায়গায় অপারেশনাল ইন্টেলিজেন্সের জন্য স্প্লঙ্ক ব্যবহার করা তাকে ব্যয় হ্রাস করতে, দ্রুত ডেটা অনুসন্ধান করতে, কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করতে এবং গ্রাহকরা কীভাবে ডোমিনোর সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করছেন তার আরও ভাল অন্তর্দৃষ্টি পেতে সহায়তা করেছে। আপনি নীচের চিত্রটি দেখুন, আপনি স্প্লঙ্ক বাস্তবায়ন দ্বারা সেট আপ করা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন পাবেন।

• ইন্টারেক্টিভ মানচিত্র, রিয়েল টাইমে অর্ডার দেখানোর জন্য সমস্ত মার্কিন জুড়ে আসছে। এটি কর্মীদের সন্তুষ্টি এবং অনুপ্রেরণা এনেছে
• রিয়েল টাইম প্রতিক্রিয়া, গ্রাহকরা ক্রমাগত কী বলছেন তা দেখতে এবং তাদের প্রত্যাশাগুলি বোঝার জন্য for
• স্কোর রাখতে এবং লক্ষ্য নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত ড্যাশবোর্ড, তাদের কার্য সম্পাদনকে আগের সপ্তাহ / মাসের সাথে এবং অন্যান্য স্টোরের সাথে তুলনা করে
• অর্থ প্রদানের প্রক্রিয়া, বিভিন্ন অর্থ প্রদানের মোডের গতি বিশ্লেষণ করার জন্য এবং ত্রুটি মুক্ত পেমেন্ট মোডগুলি সনাক্ত করার জন্য
• বিভিন্ন প্রচারমূলক অফারগুলি রিয়েল-টাইমে কীভাবে প্রভাব ফেলছে তা সনাক্ত করার জন্য প্রচারমূলক সহায়তা। স্প্লঙ্কটি বাস্তবায়নের আগে একই কাজটি পুরো দিন সময় দিত
• পারফরম্যান্স মনিটরিং, ডোমিনোর অভ্যন্তরীণ বিক্রয় ব্যবস্থার উন্নত পয়েন্টের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করতে

স্প্লঙ্কটি ডোমিনোর পক্ষে এতটা উপকারী বলে প্রমাণিত হয়েছিল যে আইটি বিভাগের বাইরের দলগুলি তাদের ডেটা থেকে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য স্প্লঙ্ককে ব্যবহারের সম্ভাবনাটি অন্বেষণ করতে শুরু করেছে।

প্রচারমূলক ডেটা অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য স্প্ল্যাঙ্ক

আমি একটি হাইপোথিক্যাল স্প্লঙ্ক ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপস্থাপনা করতে যাচ্ছি যা আপনাকে স্প্লঙ্ক কীভাবে কাজ করে তা বুঝতে সহায়তা করবে। এই পরিবেশনাটি দেখায় যে ডোমিনো পিজ্জা কীভাবে প্রস্তাবনা / কুপন বিভিন্ন অঞ্চলে শ্রেনীর সাথে সর্বোত্তমভাবে কাজ করে, রাজস্ব আয়তন এবং অন্যান্য ভেরিয়েবলগুলি অর্ডার করে সে সম্পর্কে আরও ভাল স্পষ্টতা পেতে প্রচারমূলক ডেটা ব্যবহার করে ।

* দ্রষ্টব্য: ব্যবহৃত প্রচারমূলক ডেটার উদাহরণ প্রকৃতির প্রতিনিধিত্ব করে এবং উপস্থিত ডেটা সঠিক নাও হতে পারে।

ডোমিনোর কোনও স্পষ্ট দৃশ্যমানতা ছিল না যা কোন অফারে সবচেয়ে ভাল কাজ করে - এর শর্তে:

• অফারের ধরণ (তাদের গ্রাহকরা 10% ছাড় বা একটি ফ্ল্যাট $ 2 ছাড় পছন্দ করেন কিনা?)
• আঞ্চলিক স্তরে সাংস্কৃতিক পার্থক্য (সাংস্কৃতিক পার্থক্য কি অফার পছন্দে ভূমিকা রাখে?)
• পণ্য কেনার জন্য ব্যবহৃত ডিভাইস (অর্ডার দেওয়ার জন্য কী ডিভাইসগুলি অফার পছন্দগুলিতে ভূমিকা রাখে?)
• ক্রয়ের সময় (লাইভ হওয়ার আদেশের জন্য সেরা সময়টি কী?)
• অর্ডার উপার্জন (উপার্জনের আকার অর্ডার করতে প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনগুলি সরবরাহ করবে?)

আপনি নীচের চিত্র থেকে দেখতে পাচ্ছেন, প্রচারমূলক ডেটা মোবাইল ডিভাইস, ওয়েবসাইট এবং ডোমিনো পিজ্জার বিভিন্ন স্পট (স্প্লঙ্ক ফরোয়ার্ডার ব্যবহার করে) থেকে সংগ্রহ করা হয়েছিল এবং একটি কেন্দ্রীয় অবস্থানে (স্প্লঙ্ক ইনডেক্সার) প্রেরণ করা হয়েছিল।

জাভাতে কী যুক্ত হয়

স্প্লঙ্ক ফরোয়ার্ডাররা, রিয়েল টাইমে উত্সাহিত প্রচারমূলক ডেটা প্রেরণ করবে। এই ডেটাতে গ্রাহকরা অফার দেওয়ার সময় কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়, সেই সাথে ডেমোগ্রাফিক, টাইমস্ট্যাম্প, অর্ডার আয়ের পরিমাণ এবং ডিভাইস যেমন অর্ডার দেওয়া হয় সেগুলি সম্পর্কিত তথ্য রয়েছে।

গ্রাহকগণ এ / বি পরীক্ষার জন্য দুটি সেটে বিভক্ত ছিলেন। প্রতিটি সেটকে আলাদা অফার দেওয়া হয়েছিল: 10% ছাড়ের অফার এবং ফ্ল্যাট $ 2 অফার। গ্রাহকরা কোন অফার পছন্দ করেন তা নির্ধারণ করার জন্য তাদের প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করা হয়েছিল।

গ্রাহকরা প্রতিক্রিয়া জানায় এবং সেগুলি ইন-স্টোর কেনা পছন্দ করে বা তারা অনলাইনে অর্ডার দিতে পছন্দ করে কিনা সে সময়ও ডেটাতে অন্তর্ভুক্ত থাকে। যদি তারা এটি অনলাইনে করে থাকে তবে তারা যে ডিভাইসটি কিনেছিল তাও অন্তর্ভুক্ত ছিল। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ, এতে অর্ডার আয়ের ডেটা রয়েছে - যাতে অর্ডার আয়ের পরিমাণের সাথে অফার প্রতিক্রিয়া পরিবর্তন হয় তা বুঝতে।

কাঁচা ডেটা ফরোয়ার্ড হয়ে গেলে, স্প্লঙ্ক ইনডেক্সার সম্পর্কিত তথ্যগুলি বের করতে এবং স্থানীয়ভাবে এটি সংরক্ষণের জন্য কনফিগার করা হয়েছিল। প্রাসঙ্গিক তথ্য গ্রাহকরা অফারগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানায়, যে সময় তারা প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিল এবং কুপন / অফারগুলি ছাড়িয়ে নেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডিভাইস।

সাধারণত, নীচের তথ্য সংরক্ষণ করা হয়েছিল:

জাভাতে এক্সএমএল ফাইল পার্স করা হচ্ছে

• গ্রাহকের প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে রাজস্ব অর্ডার করুন
• পণ্য ক্রয়ের সময়
• অর্ডার দেওয়ার জন্য গ্রাহকরা পছন্দ করেছেন ডিভাইস
• কুপন / অফার ব্যবহৃত
• ভূগোলের ভিত্তিতে বিক্রয় সংখ্যা numbers

সূচকযুক্ত ডেটাতে বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের জন্য, অনুসন্ধানের মাথা ব্যবহার করা হয়েছিল। এটি সেই উপাদান যা সূচকগুলিতে সঞ্চিত ডেটা অনুসন্ধান, বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজ করার জন্য একটি গ্রাফিকাল ইন্টারফেস দেয়। ডোমিনোর পিজ্জা অনুসন্ধানের মাথা দ্বারা সরবরাহিত ভিজ্যুয়ালাইজেশন ড্যাশবোর্ডগুলি ব্যবহার করে নীচের অন্তর্দৃষ্টিগুলি অর্জন করেছে:

• ইউএসএ এবং ইউরোপে গ্রাহকরা $ 2 অফারের পরিবর্তে 10% ছাড় পছন্দ করেন preferred ভারতে, গ্রাহকরা ফ্ল্যাট $ 2 অফারের প্রতি বেশি ঝুঁকছেন
• অর্ডার উপার্জনের পরিমাণ যখন বড় ছিল তখন 10% ছাড়ের কুপনগুলি বেশি ব্যবহৃত হত, যখন অর্ডার উপার্জনের পরিমাণটি ছোট ছিল তখন ফ্ল্যাট size 2 কুপন বেশি ব্যবহৃত হত।
• সন্ধ্যায় অর্ডার করার জন্য মোবাইল অ্যাপ্লিকেশনগুলি পছন্দের ডিভাইস ছিল এবং ওয়েবসাইট থেকে অর্ডার আসা দুপুরের মধ্যে সবচেয়ে বেশি ছিল। অন্যদিকে সকালে অর্ডার ইন-স্টোর ছিল

ডোমিনোর পিজ্জা কোনও নির্দিষ্ট ভূগোল থেকে গ্রাহকদের জন্য উপার্জনের মাপ অর্ডার করার জন্য অফারগুলি / কুপনগুলি কাস্টমাইজ করতে এই ফলাফলগুলিকে সহযোগিতা করেছে। অফার / কুপন দেওয়ার উপযুক্ত সময় কোনটি এবং তারা যে ডিভাইসটি ব্যবহার করছিলেন তার উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের লক্ষ্যবস্তু করে তা তারা নির্ধারণ করেছিল।

আরও বেশ কয়েকটি রয়েছেস্প্লঙ্ক ব্যবহারের ক্ষেত্রেযে গল্পগুলি দেখায় যে কীভাবে বিভিন্ন সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসাকে উপকৃত করেছে এবং বৃদ্ধি করেছে, তাদের উত্পাদনশীলতা এবং সুরক্ষা বাড়িয়েছে। আপনি আরও এই ধরনের গল্প পড়তে পারেন এখানে ।

আপনি কি স্প্লঙ্কটি শিখতে এবং আপনার ব্যবসায় এটিকে প্রয়োগ করতে চান? আমাদের দেখুন এখানে, প্রশিক্ষকের নেতৃত্বাধীন লাইভ প্রশিক্ষণ এবং বাস্তব জীবনের প্রকল্পের অভিজ্ঞতা নিয়ে আসে।

এই স্প্লানক ইউজ কেস ব্লগ আপনাকে কীভাবে স্প্লানক কাজ করে তার একটি ন্যায্য ধারণা দিত। স্প্লঙ্ক আর্কিটেকচারে আমার পরবর্তী ব্লগটি পড়ুন বিভিন্ন স্প্লানক উপাদানগুলি কী কী এবং তারা কীভাবে একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে তা শিখতে।