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Software und Technologie

Autopilot: Mehr Power bei der Suche nach Fakten

AUF EINEN BLICK

  • 2.9
    Milliarden Dokumente
  • 2.19
    TB Datenvolumen
  • 50
    Millionen Ereignisse pro Tag

Schnelle und flexible Produktinnovation

Mithilfe des Elastic Stack hat Autopilot in nur sechs Monaten ein einfaches, aber leistungsstarkes Business Analytics Tool entwickelt.

Ein neues und schlagkräftiges Verkaufsargument

Dank der Verknüpfung von Kampagnen und Geschäftsergebnissen lässt sich die Software für Marketingautomation von Autopilot jetzt deutlich effektiver zur Steigerung von Conversions einsetzen.

Verbesserte Leistung

Eine auf dem Elastic Stack basierende Logging- und Monitoring-Lösung unterstützt Autopilot bei der Problembehebung und sofortigen Beseitigung von Leistungsengpässen.

Weder Wartungskosten noch Personalaufwand

Mit Elastic Cloud kann sich Autopilot auf seine Kernziele konzentrieren und die Wartung Elastic überlassen.

Infos zum Unternehmen

Autopilot möchte mit seinen Lösungen immer mehr Unternehmen in die Lage versetzen, außergewöhnliche Marketingkonzepte zu entwickeln. Die Software für Marketingautomation des Unternehmens ist so einfach zu bedienen wie ein Whiteboard – und sie bietet eine visuelle Plattform zur Erstellung personalisierter Customer Journeys. Mithilfe des Elastic Stack hat Autopilot eine effektive Methode entwickelt, um diese Customer Journeys nachzuverfolgen und zu messen. Insights, das leistungsstarke Analysetool von Autopilot, liefert Performance-Daten in Echtzeit und macht damit statische und fragmentierte Berichte überflüssig. Kunden können Zeitreihendaten visualisieren und analysieren und so fundiertere Entscheidungen zur Optimierung ihrer Kampagnen treffen. Insights wurde in nur sechs Monaten mithilfe von Elastic Cloud entwickelt. Die Entwicklung erfolgte in kürzester Zeit und der Wartungsaufwand wurde auf ein Minimum reduziert. Das Tool gehört inzwischen zu den Kernkomponenten der Software von Autopilot, die weltweit von Kunden wie Microsoft, Patreon, LiveChat, Instapage und Crunchbase eingesetzt wird.

Mehr Power bei der Suche nach Fakten

Autopilot unterstützt Unternehmen aller Größen und Branchen bei der Automatisierung ihrer Marketingaktivitäten, der Rückgewinnung verlorener Kunden, der Erschließung neuer Zielgruppen und der Steigerung ihrer Umsätze. Kunden können Kampagnen erstellen und per E-Mail, In-App-Nachricht, SMS und sogar als physische Postkarte versenden. Sie können all ihre Kontakte importieren und diese in intelligente Segmente unterteilen, die anschließend auf der Grundlage von Feldwerten, Verhaltensweisen oder UTM-Parametern bestimmte Customer Journeys auslösen.

Dank der Integration von Drittanbieterlösungen wie Salesforce, Zapier und Slack wird das Leistungsspektrum von Autopilot zusätzlich erweitert. Bereits fünf Jahre nach ihrer Markteinführung wird die Software von Autopilot zur Generierung von bis zu 50 Millionen Ereignissen pro Tag eingesetzt. Dank Insights können all diese Ereignisse nun erfasst und gemessen werden. Das ermöglicht es Marketingspezialisten, das Kundenerlebnis zu optimieren und höhere Umsätze zu erzielen.

Autopilot und Elastic

WER

Elastic wurde bei Autopilot erstmals von Christopher Giffard eingeführt, dem Senior Software Engineer des Unternehmens für Marketingautomatisierung. Giffard kannte den Elastic Stack schon aus einer früheren Rolle und bereits in seiner ersten Woche bei Autopilot integrierte er die Lösung für das Logging und Monitoring.

Es war das erste Mal, dass Autopilot eine datenbankgestützte Lösung für das Logging einsetzte. Das Engineering-Team hatte sich ganz auf die Markteinführung der Software konzentriert und die Logfiles bisher auf einem zentralen Server verwaltet. Giffard wollte einen größeren Nutzen aus den Logfiles ziehen und setzte daher Elasticsearch, Logstash und Kibana ein.

Dank dieser Logging-Lösung können Entwickler und Produktmanager Probleme viel leichter beheben. „Kibana ist ein großartiges Recherchetool. Es gibt uns ein Gesamtbild des Geschehens in unserem System und zeigt uns auch einzelne Fehler. Es ist also viel weniger Debugging und Scripting erforderlich, um an die Informationen zu kommen, die wir brauchen. Und wir können proaktiver mit Problemen umgehen“, erklärt Giffard. „Wenn es ein Problem gibt, ist das Tool unsere erste Anlaufstelle, denn es ermöglicht uns, die Ursache ganzheitlich und detailgenau zu diagnostizieren.“

So wurde der Elastic Stack auch in die technischen Basisfunktionen von Autopilot integriert. Drei Monate nach Implementierung der Logging-Lösung stand das Engineering-Team dann vor einer noch größeren Herausforderung.

WAS

Autopilot wollte ein einfach zu bedienendes Analysetool entwickeln, das Kunden dabei unterstützt, den Status und Erfolg ihrer Kampagnen zu verstehen. Das Reporting war damals noch stark fragmentiert und die Informationen stammten aus einer Reihe verschiedener Datensilos.

„Wir wollten all diese verschiedenen Ereignisse zusammenfassen und es den Kunden ermöglichen, die Leistung ihrer Kampagnen zeitlich nachzuverfolgen und zu visualisieren“, so Giffard. „Unsere Kunden sollten in der Lage sein, den Erfolg von E-Mail A und E-Mail B zu vergleichen, aber auch die Kanäle und Nachrichten zu identifizieren, die zur Steigerung der Umsätze beitragen.“

Der erste Schritt bei der Entwicklung des Tools war eine Analyse der zugrundeliegenden Daten. Zuerst galt es zu verstehen, woher die Daten stammten und wie sie nachverfolgt werden konnten. Erst durch diese Vorgehensweise stellte sich heraus, dass der Elastic Stack die ideale Engine für das Tool war. „Die Daten waren allesamt Zeitreihendaten und wir brauchten eine Lösung, die sie schnell durchsuchen und aggregieren konnte. Elasticsearch war dafür genau das Richtige“, erzählt Giffard.

Die Insights Dashboards von Autopilot

WARUM

Das Engineering-Team nahm das Projekt sofort in Angriff, richtete eine Testversion von Elastic Cloud ein und generierte einen neuen Cluster. Die Logging-Lösung von Autopilot wurde zu diesem Zeitpunkt noch über das Hostingtool eines Drittanbieters verwaltet. Giffard und seine Kollegen wollten aber die Vorteile eines Direktdienstes nutzen, der über Elastic Cloud gehostet werden konnte. Dazu gehörten vor allem der Zugriff auf die neuesten Versionen des Elastic Stack und X-Pack.

Wenige Wochen nach Beginn der Testphase entschied sich Autopilot dann für das Platinum-Abo von Elastic Cloud. Elastic lieferte laut Giffard genau das, was das Team suchte: eine starke Analyseleistung, eine komfortable Verwaltung und einfache Skalierbarkeit. „Wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, müssen Sie sehr genau darauf achten, wie die Daten indiziert und gespeichert werden. Und das bedeutet einen hohen Wartungsaufwand für Datenserver“, erklärt Giffard. „Mit Elastic Cloud können wir das umgehen und uns stattdessen darauf konzentrieren, neue Features für unsere Kunden zu entwickeln.“

WIE

Die Software von Autopilot basiert auf einem Akteurmodell. Für jedes generierte Ereignis gibt es also einen Akteur, eine Aktion, ein Objekt, einen Kontext und eine Ressource, sodass beliebige Kundenereignisse aufgezeichnet werden können. Insights basiert ebenfalls auf diesem Modell und erfasst mithilfe von Elasticsearch diese fünf Elemente und zusätzlich einen Zeitstempel. Die Daten können dann durch den Einsatz von Kibana und Timelion im Backend ausgewertet und den Kunden über Insights präsentiert werden.

Aus praktischer Sicht können Kunden dadurch die Erfolgskriterien ihrer Kampagnen anhand der Ereignisse definieren, die sie generieren wollen. Solche Ereignisse können z. B. die Anmeldung zu einem Newsletter oder die Teilnahme an einer kostenlosen Testversion sein. Anschließend können sie genau nachverfolgen und messen, auf welchen Wegen diese Ziele erreicht werden.

Die Zeitreihenanalyse mit dem Elastic Stack ermöglicht es den Kunden, Conversions nachzuverfolgen und gleichzeitig zu verstehen, was den Kunden zur Conversion bewegt hat. „Unsere Kunden können nachvollziehen, wie viele Ereignisse stattfinden und diese auf bestimmte Kampagnen zurückführen. Mit Insights und der Analysepower von Elasticsearch können sie außerdem besser einschätzen, wie sich ihre Kampagnen im Laufe der Zeit entwickeln“, so Giffard.

Richtungswechsel

Obwohl die Entwicklung von Insights insgesamt nur sechs Monate dauerte, musste mitten im Entwicklungsprozess eine große Anpassung vorgenommen werden. In der Betaphase wurde festgestellt, dass die ersten Statistiken von Insights nicht optimal waren und auf eine völlig andere Art und Weise berechnet werden mussten. Ursprünglich wurden Ereignisse zum Zeitpunkt ihrer Aufzeichnung in Diagrammen und Aggregationen dargestellt, anstatt die Ereignisattribution und Kohortengruppierung zu berücksichtigen.

Das System wurde also überarbeitet, um Ereignisse automatisch zu attribuieren und den Kunden eine detailliertere Analyse der Kampagnenperformance zu ermöglichen. So können sie zum Beispiel nachvollziehen, wie viele Kontakte, die an einem bestimmten Tag zu einer Kampagne hinzugefügt wurden, zu einer Conversion geführt haben – und zwar unabhängig davon, wie lange dies dauerte. Elastic unterstützte Autopilot außerdem dabei, die Auswirkungen der neuen Abfragen auf die Systemleistung zu verringern und einige Komponenten der Systemarchitektur anzupassen, um ein schnelles und stabiles System bereitstellen zu können.

„Elastic hat uns sehr dabei geholfen, unsere Abfragen neu zu gestalten und so die Leistung zu optimieren“, erinnert sich Giffard. „Der Support von Elastic ist sogar einer der wichtigsten Aspekte unseres Abonnements. Man könnte es als eine Art Entwicklungsberatung bezeichnen. Wir können einfach alle Bedenken oder Schwierigkeiten ansprechen und arbeiten dann gemeinsam an einer Lösung.“

Die Änderung der Abfragen hätte das Projekt völlig aus der Bahn werfen können. Mit der Unterstützung von Elastic war Autopilot aber in der Lage, die Abfragen in nur zwei Wochen neu zu gestalten. Diese Abfragen wurden mithilfe von Autopilot und X-Pack Security schreibgeschützt, um die Datenintegrität innerhalb des Clusters sicherzustellen.

Ergebnisse

Die Kunden von Autopilot können jetzt mühelos auf die Performancedaten ihrer Kampagnen zugreifen, mit nur wenigen Klicks komplexe Abfragen ausführen und sofort die Ergebnisse sehen. Nach Ansicht von Giffard wäre das Team ohne Elastic nicht in der Lage gewesen, das hohe Leistungsniveau zu erreichen, das Insights heute liefert. „Der Kern unserer Unternehmensphilosophie war es schon immer, unseren Kunden Lösungen zu liefern, die wirklich einfach zu verwenden sind. Elastic hat es uns ermöglicht, genau diese Anforderung zu erfüllen und ein Business Analytics Tool zu entwickeln, das jeder verwenden kann“, sagt Giffard.

Insights ist heute ein wichtiges Verkaufsargument der Software für Marketingautomation von Autopilot, die Kunden dabei hilft, die Zusammenhänge zwischen Kampagnen und Geschäftsergebnissen zu verstehen. Intern wird das Tool eingesetzt, um die Nutzung der Autopilot Software zu überwachen und Daten zum Kundenverhalten zu aggregieren. „Unsere Kunden schwärmen von Insights – und für uns ist das Tool ein wichtiger Schritt bei der Entwicklung von Lösungen für breitere Anwendungsfälle. Um das zu erreichen, werden wir Elasticsearch mit noch mehr Daten füttern als bisher“, erklärt Giffard.

Cluster von Autopilot

  • Cluster
    5+
  • Indizes
    270
  • Knoten
    19
  • Abfragegeschwindigkeit
    ca. 20/s
  • Hosting-Umgebung
    Elastic Cloud (AWS)
  • Replicas
    1
  • Dokumente
    2,9 Milliarden, mit einem Wachstum von ca. 100–1000 pro Sekunde
  • Zeitbasierte Indizes
    1 pro Tag
  • Datengröße insgesamt
    2,13 TB
  • Knotenspezifikationen:
    64 GB Knotengröße – Elastic Cloud
  • Täglich zu ingestierende Datenmenge
    Durchschnittlich 14.759.427 Dokumente