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Fivetran > 实例探究 > Swapfiets 通过 Fivetran 数据洞察增强客户服务
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Swapfiets Enhances Customer Service with Fivetran Data Insights

技术
  • 功能应用 - 仓库管理系统 (WMS)
  • 基础设施即服务 (IaaS) - 云数据库
适用行业
  • 城市与自治市
  • 运输
适用功能
  • 物流运输
  • 仓库和库存管理
用例
  • 库存管理
  • 车辆到基础设施 (V2I)
服务
  • 数据科学服务
挑战
Swapfiets 是世界上第一家“自行车即服务”公司,在理解新兴市场的行为方面面临着挑战。该公司的增长战略依赖于确定新城市、以经济高效的方式赢得新用户以及建立高效的本地支持网络。然而,该公司在数据管理方面遇到了困难。数据工程团队构建了自定义 Python 脚本来将数据提取到其中央 Redshift 实例中,当仅从几个数据源提取数据时,该实例是易于管理的。然而,随着业务开始扩展,这种方法被证明是不切实际的。 Swapfiets 需要一种更简化的数据摄取方法,以理解关键的订阅和使用数据。对于 Swapfiets 来说,了解其目标人群以及如何最好地提供本地支持、仔细定位其营销并避免过度供应库存至关重要。
关于客户
Swapfiets 于 2014 年在荷兰成立,是世界上第一家“自行车即服务”公司。它已迅速发展成为欧洲领先的微型移动提供商之一,在奥地利、比利时、丹麦、法国、荷兰、西班牙和英国每月拥有超过 270,000 名用户。该服务在欧洲 65 个城市提供。 Swapfiets 会员只需支付每月的订阅费,即可获得功能齐全的自行车或电动自行车解决方案供自己使用。如果需要,48 小时内提供维修服务,维修或直接更换自行车,无需额外费用。
解决方案
Swapfiets 采用 Fivetran 将数据从多个数据源提取到单个集中式数据仓库中。该数据仓库建立了有关运营、客户和自行车使用情况的单一事实来源。然后,标准化的实时数据使 Swapfiets 的营销、服务和运营团队能够做出明智的决策。除了短期修复之外,此次合作还确保 Swapfiets 能够扩展其数据源。新资源可以快速整合;数据管道更加稳定;数据科学团队可以持续访问他们最需要的数据。 Swapfiets 还能够将用户分析与地形、天气和骑行基础设施结合起来,以改善用户体验。这对于制定定价和服务以赢得新订户、改善 Swapfiets 自行车的使用寿命、服务团队的响应能力以及库存管理非常有用。
运营影响
  • The implementation of Fivetran enabled Swapfiets to create an accurate picture of subscribers and operations. The data warehouse established a single source of truth on operations, customers, and bike usage. This allowed Swapfiets’ marketing, service, and operations teams to make informed decisions. The engagement also ensured Swapfiets could scale its data sources, integrate new sources quickly, and provide the data science teams with consistent access to the data they need most. Furthermore, Swapfiets was able to combine user analytics with terrain, weather, and cycling infrastructure to improve the user experience. This helped in creating the pricing and services to win new subscribers, and to refine the longevity of the Swapfiets’ bikes, the responsiveness of the service teams, and inventory management.
数量效益
  • Established a single CRM database for 270,000 subscribers
  • Reduced data engineering Total Cost of Ownership (TCO)
  • Accelerated move to hyper-personalization of customer engagement

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