Эта статья была первоначально опубликована на MongoDB . Спасибо за поддержку партнеров, которые делают возможным использование SitePoint.
Преобразует качество обслуживания клиентов, борется с мошенничеством и отвечает требованиям GDPR, используя MongoDB Atlas и Apache Kafka, работающие на AWS.
В мире, где стандарты и скорость онлайн-ритейла становятся все выше, один розничный продавец AO.com неизменно выделяет себя в своей основной сфере деятельности — клиентском обслуживании.
В начале 2017 года стало ясно, что появилась большая возможность более эффективно использовать данные клиентов, чтобы:
- Постоянное улучшение качества обслуживания клиентов
- Более быстрое выявление мошенничества
- Соблюдение новых правил конфиденциальности ЕС GDPR
В ответ AO основала новую команду, дав им мандат на создание единой платформы просмотра на 360 градусов для всех своих данных о клиентах.
Чтобы обеспечить быстрое движение и сосредоточить внимание команды на бизнес-целях, команда решила использовать службу базы данных MongoDB Atlas в облаке. Мы поговорили с Джоном Вайнсом ( Jon Vines) , руководителем группы разработки программного обеспечения на AO.com, об опыте создания единого приложения для клиентов, его философии разработки и влиянии, которое оно оказывает на AO.
Можете ли вы начать рассказывать нам об AO.com?
AO.com является одним из ведущих онлайн-ритейлеров в Великобритании. В AO нас действительно интересует и делает нас особенными, насколько мы одержимы опытом клиентов. Мы уверены, что наши сотрудники уполномочены решать, что лучше для каждого клиента, что означает отсутствие сценариев или правил в контакт-центре, мы просто делаем то, что считаем правильным. Наш гид всегда задавался вопросом, будет ли наша мама гордиться решениями, которые мы принимаем каждый день, и чувствуем ли мы, что поступили бы так же с нашей собственной Нэн.
Эта философия распространяется и на основные технологические решения, которые мы принимаем. Например, третья из трех основных опор бизнес-модели — это инфраструктура. Мы знаем, что невероятно важно иметь масштабируемые и расширяемые системы, обеспечивая при этом все преимущества оперативного переключения и темпов от наших инвестиций и долгосрочного роста.
Какая ваша команда пыталась достичь с помощью качественной инфраструктуры как ключевой части стратегии АО?
Нам было поручено собрать воедино множество источников информации о клиентах в рамках АО, чтобы создать единое, целостное представление о каждом из наших клиентов. Наши данные распределены по многим различным отделам, каждый из которых использует свою собственную технологию.
Конечная цель — предоставить единый источник правды для всех данных клиентов — управлять множеством новых и усовершенствованных приложений и бизнес-процессов. Это позволяет нашим сотрудникам с соответствующими разрешениями получать доступ ко всем полезным данным, имеющимся у нас в компании, из одного места и из одного простого в использовании уровня оперативных данных.
Можете ли вы рассказать нам немного о том, какие приложения будут использовать один вид?
Сегодня мы обслуживаем три основных приложения:
- Колл-центр : Для нас это все о клиенте и мы стремимся сделать наших клиентов счастливыми. Оценка наших систем контакт-центров показала, что мы могли бы улучшить качество обслуживания наших клиентов, предоставив больше данных, которые в настоящее время недоступны нашим агентам. Это позволяет нам обеспечить лучший уровень обслуживания клиентов.
- Мошенничество . Все, что находится в зоне мошенничества, передается нашей команде по мошенничеству для личного контакта. По мере роста нашей компании мы постоянно ищем способы быть более эффективными и действенными. Это то место, где появляется единое представление. Высокая пропускная способность, возможности с малой задержкой и агрегирование нескольких разнородных источников данных делают его идеальным средством для обеспечения дополнительной поддержки принятия решений и обнаружения аномалий для нашей команды по мошенничеству.
- GDPR : Мы должны быть в состоянии сообщить клиентам, какие личные данные мы храним о них. Наши маркетинговые команды должны быть в состоянии видеть предпочтения клиента в отношении связи с нами. Единый вид делает все это намного проще.
Это только начало. Есть еще много проектов, которые находятся в стадии разработки.
Итак, как вы начали работать с проектом с одним представлением?
Команда была сформирована в мае 2017 года, и наша первая задача состояла в том, чтобы идентифицировать исходные данные и определить область, в которой мы работали. У нас есть много исторических данных, которые необходимо смешать с данными в реальном времени. Это означало работу с несколькими экземплярами Microsoft SQL Server, а также с различными хранилищами данных и очередями сообщений, размещенными в Amazon Web Services (AWS), включая SQS. Нам пришлось искать способ чистого извлечения этих данных, не влияя на исходные системы.
Мы потратили несколько месяцев на каталогизацию наших данных, прежде чем перейти к созданию прототипов и выбору технологий. Мы начали разработку в октябре 2017 года и начали производство всего три месяца спустя, в январе 2018 года. Ключом к этой скорости разработки была технология, которую мы выбрали для обеспечения платформы единого представления.
Что вы используете для перемещения данных из ваших исходных систем?
Как бизнес мы уже работали в AWS, поэтому мы сначала посмотрели на Kinesis, но решили использовать Apache Kafka и Confluent Open Source. Мы можем использовать API-интерфейс Connect Kafka для извлечения данных с помощью потоков захвата данных изменений в существующих источниках данных, с потоковой передачей Kafka и преобразованием исходных данных в нашу модель данных с единым представлением. Это позволяет нам извлекать данные без создания зависимостей от других групп, на которых в противном случае нам пришлось бы полагаться при публикации этих данных или предоставления нам доступа к их исходным системам.
Как только данные поступают в Кафку, они открывают множество потенциальных нисходящих приложений. Единственный клиент — это только первый из них. Мы также можем использовать оплог в MongoDB для извлечения данных в Kafka, что позволяет нам естественным образом отделить нашу архитектуру микросервисов.
Как насчет слоя базы данных?
Было ясно, что устаревшие реляционные базы данных никогда не дадут необходимую гибкость схемы, поэтому мы изучили более современные варианты баз данных.
Мы исследовали ряд различных нетабличных баз данных, прежде чем выбрать MongoDB. Вскоре стало ясно, что модель документа MongoDB была для нас лучшим выбором. Он поддерживает богатые объекты клиентов, которые мы можем дополнительно обогащать на любом этапе без дорогостоящих миграций схем. И строго типизированные временные форматы данных ценны для нашего приложения. Что касается общей функциональности, то для нашего варианта использования MongoDB был очевидным выбором, чтобы помочь нам достичь наших целей.
Мы также нашли 10-шаговое методологическое руководство MongoDB по созданию единого представления — было ясно, что многие клиенты делали это раньше с MongoDB — и они предложили уникальное сочетание опыта, процессов и технологий, чтобы помочь нам в предоставлении.
Принимая все это к сведению, нам потребовалось меньше дня, чтобы переместить наши данные и код из ранней прототипной системы в MongoDB, и оттуда мы не оглядывались назад.
Можете ли вы сказать нам, почему вы решили работать на MongoDB Atlas?
Мы небольшая команда DevOps с тремя разработчиками и бизнес-аналитиком. Мы владеем единой платформой представления от начала до конца, от прототипирования и разработки до развертывания, безопасности и текущих операций. Мы должны сосредоточиться на удовлетворении потребностей бизнеса, а не на управлении базой данных, и Atlas дает нам это. Все лучшие практические методы запечатлены. Нам не нужно беспокоиться об операциях с базами данных, мониторинге или резервном копировании. Atlas автоматизирует все эти сервисы, что идеально вписывается в наш девиз разработчиков на AO.com.
Как работает MongoDB Atlas для вас?
Атлас был твердым с момента запуска. Мы используем набор реплик в AWS Ирландия с возможностью масштабирования и масштабирования по требованию, без простоев приложений. Это особенно ценно, поскольку в настоящее время мы управляем миллионами заказов и объектов клиентов в единой платформе представления, а теперь планируем добавить данные о потоках кликов, что значительно увеличит объем данных, находящихся под управлением.
Мы можем обслуживать сложные запросы за 10 мс, а запись за 5 мс. Оповещения Atlas великолепны — мы получаем мгновенные уведомления, если что-то требует внимания, и мы можем добавлять наши собственные оповещения по мере необходимости. Performance Advisor был чрезвычайно ценен для команды — любые неиндексированные запросы регистрируются и сообщаются нам, поэтому мы можем добавить новый индекс в считанные минуты, если это необходимо. В совокупности эти функции означают, что мы можем реагировать в реальном времени на все, что происходит в нашей производственной среде.
Мы также планируем начать использовать MongoDB Connector для BI для визуализации метрик из всех данных клиентов, которые встроены в единое представление.
Можете ли вы рассказать нам больше о философии развития на AO.com?
На самом деле все вокруг темы доставки продуктов для бизнеса. Наша философия поддерживает «Три пути» :
- Поток слева направо — мы нацелены на то, чтобы как можно быстрее внедрять идеи в производство. Мы уменьшаем зависимости между командами, инвестируем в средства непрерывной интеграции и доставки и делаем умные технологические решения для повышения производительности труда разработчиков. Наша цель — перейти от фиксации кода к производству менее чем за 30 минут.
- Усиление обратной связи — создание процессов, чтобы мы могли постоянно работать с бизнесом, чтобы определить, что работает, а что нет.
- Непрерывное улучшение — раннее подтверждение гипотез, использование петель обратной связи и внесение изменений. Мы движемся к хаосу техники. MongoDB Atlas был большим преимуществом в этом, поскольку он позволяет нам запускать эксперименты по отказоустойчивости и другие условия для повышения устойчивости кода и платформы.
Если это похоже на команду разработчиков, с которой вы хотите работать, то мы нанимаем !
Наконец, как вы оцениваете влияние платформы с единым представлением на бизнес?
Это все еще на ранних стадиях, и мы видим, что это имеет ряд важных преимуществ для бизнеса. В краткосрочной перспективе мы сосредоточимся на нескольких очень конкретных показателях:
- Опыт работы с колл-центром — мы можем сократить количество звонков клиентов, поскольку наши агенты могут сразу получить доступ ко всем необходимым им данным. Мы также работаем над тем, чтобы сократить среднее время обработки вызовов до 40%.
- Мошенничество — мы помогаем сократить время обнаружения мошенничества и активно отслеживать потенциальные тенденции мошенничества. Мы также снижаем процент отказов и уменьшаем количество ложных срабатываний. Все это высвобождает ресурсы и, что особенно важно, улучшает качество обслуживания клиентов.
- Соответствие требованиям GDPR — очевидно, что многие команды занимаются тем, чтобы быть готовыми к этому, но обеспечение нашей платформы, которая может легко ответить на вопросы из юридического отдела, имело решающее значение.
Конечно, это все только начало. Далее мы рассмотрим анализ данных, представим данные единого представления как услугу большему количеству приложений и автоматизируем больше бизнес-процессов.
Джон, спасибо, что поделились своей историей с сообществом MongoDB
И если вы хотите узнать больше и увидеть Джона на MongoDB Europe, закажите билеты здесь . Используйте код AO20, чтобы получить скидку 20%
Чтобы начать работу с собственным проектом с одним представлением, загрузите наше Руководство по методологии из 10 шагов .