麦当劳数字化转型期间获得了6项数据科学经验

1. 与往常一样，从数据开始: 在云中构建轻量级的“客户事实的单一来源”

第一步很简单: 麦当劳团队首先将来自每个客户的数据孤岛（店内数据，市场调查数据，位置数据，移动应用交易数据和其他来源）集成到Civis平台上的单个中in. 在云中这样做可以提高速度，并使IT团队专注于核心生产技术.

下一步并非如此简单: 麦当劳团队精心并连续创建了一个“客户ID”，该用于显示单个客户与麦当劳各个部分之间从市场印象到购买的完整交互. . 与数据仓库不同，麦当劳为每个客户提供360度视图. 通过该，麦当劳可以回答基本问题（谁买了什么？）以及更复杂的因果问题（谁在新的营销活动之后买了什么？），这些问题像锚点一样为数字客户业务奠定了坚实的基础.

2. 制定成功规则: 通过购买行为来衡量营销活动的影响，削弱传统营销活动（例如“印象”）指标的重要性

将所有这些数据放在一个地方后，您就有机会摆脱虚假指标，例如“印象”，它们无法准确地衡量业务价值. 早期的共识是，关键绩效指标（KPI）应该与销售和进店拜访相关联，现在可以通过分析实际的来实现. 借助在全国和麦当劳客户中进行更多研究的能力，还可以衡量品牌认知度和态度的变化.

3. 向营销实施者提供数据: 使用网络工具使营销和代理团队能够根据第一方数据削减自己的目标列表，还可以替换来回电子邮件和过度紧张的数据科学团队Night <

麦当劳希望根据客户的过去购买来确定营销目标. 数据科学团队具有查询原始购买数据的能力，但它会在谁生成列表与实际使用列表之间造成瓶颈. David和Civis在Civis平台上构建了一个简单的“列表切割”应用程序，该程序使营销人员可以基于过去的购买直接从库中提取列表，并将其直接发送给数字合作伙伴以进行激活.

4. 仪表盘幻灯片: 生成一个仪表盘，用于衡量和评估领导层主要客户的表现，在手机上向下滑动以阅读

重要的是，信息取决于单一的真理来源麦当劳的团队目标是为顾客提供，领导者可以轻松获得信息. 像David这样的数据科学家会在此平台上生成Tableau报告，以供领导查看. 实际上，麦当劳美国总统可以通过打开电话查看Tableau的此类报告.

5. 像团队一样测试，学习和扩展使用: 数据科学，市场营销和麦当劳的代理商共同设计经验，以测试个性化需求并在企业级别自由收集期望的结果

如上所述，麦当劳在第一方数据驱动产品市场细分中测试了更加个性化的媒体体验. 戴维（David）和艾玛（Emma）成立了一个对照组，接受麦当劳的定期媒体轮播采访，并针对了几个小组. 在客户进行测试之后，客户将收到与他们的产品偏好更相符的广告（向“爱心鸡人”广告有关鸡肉等）. 他们发现，那些收到了基于这些新产品细分的定向广告的人，其同店销售额增长了3-5倍. 更好的销售和客户收到他们喜欢的信息是双赢的局面.

6. 从第一天起就建立了倡导者的支持，并利用结果促进系统的进步

他们对话中最重要的一点是获得跨职能利益相关者的认可. 麦当劳的“衡量未来”团队包括市场营销，财务和IT. 因此麦当劳的团队目标是为顾客提供，以数据为指导原则，这些利益相关者可以在整个组织中使用“传教”. 每个人都在使用相同的数据，工具和构建预测模型，从而加快采用速度并保持动力.

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