通过AnalyticDB for MySQL和PolarDB以及其他阿里云产品为客如云制定精准营销方案,解决了客如云资源调度缓慢、客户群体模糊以及业务量飙升造成的系统异常等问题,提升了客如云商业价值。

业务痛点

客如云隶属于时时同云科技(北京)有限责任公司,主要为餐饮店提供点餐和收银服务、为餐饮商户提供运营服务,在餐饮和点餐管理领域处于全国领先水平。在客如云业务发展中,以下问题急需解决:

  • 商户隔天才能查看运营情况,导致连锁商户资源调配滞后,资源调配效率有待提升。
  • 商户希望客如云可以提供更精准的客户画像,例如区分客户的年龄段、 消费习惯和消费层次等,以便区分目标客户群体,为不同类型的客户提供更贴心的餐饮服务,例如情侣套餐、经济套餐、满减打折券等。
  • 在元旦、情人节、七 夕、圣诞等节假日以及点餐高峰时段,业务量飙升至平时的4倍,客户点餐和结账非常缓慢甚至经常失败。

解决方案

针对以上问题,阿里云制定以下解决方案:

方案架构图

方案解读:

  • 将原系统中分散使用Hive、HBase、kylin、TiDB处理的各类分析业务集中更换为分析型数据库MySQL(AnalyticDB for MySQL)中,确保实时输出分析报表。
  • 将业务库数据实时同步到AnalyticDB for MySQL中,商户运营报表每5分钟更新一次。
  • 通过AnalyticDB for MySQL构建客户标签系统,开发客户画像分析业务。
  • 将23个核心库更换为PolarDB,支持5分钟内最高弹性扩展出百倍资源,应对业务峰值。

客户价值

基于阿里云构建的精准营销方案为客如云带来以下价值:

  • 新增报表服务盈利

    推出商户报表VIP套餐,每一小时更新一次报表,该套餐当月为客如云带来超过千万元的收入。

  • 新增客户画像业务

    新增客户画像精准营销服务,预计上线后每月销售额达到3000万元以上。

  • 支持业务峰值
  • 以2019年七夕为例,在点餐数量同比增加50%的情况下,平均下单时间仅需2秒,也没有遇到客户点餐、结账缓慢后者失败的问题。