画像とメタデータの活用して商品の名寄せを実現するには
翻訳：Saki Kitaoka. - Original Blog Link 商品マッチングは、多くの小売企業や消費財メーカーにとって不可欠な機能です。サプライヤーがオンライン・マーケットプレイスで新商品を販売する際、入荷する商品は既存の商品カタログの商品と比較されます。サプライヤーは、小売業者のウェブサイトに掲載されている商品リストを比較し、表示されている内容が契約条件と一致していることを確認します。小売業者はお互いのウェブサイトをスクレイピングし、価格比較のために商品を一致させることがあります。また、サプライヤーは、小売業者やサードパーティのデータから、より上位の商品アグリゲートと、販売する個々のSKUを照合する必要があります。多くの組織にとって、この作業は時間がかかり、正確ではありません。 この作業を行う上での主な課題は、同じ商品でも組織によってラベル表示が異なることです。表示される商品名、説明文、または顧客と商品との結びつきをよくするための箇条書きの特徴リストの小さな差異が、正確な一致を不可能にすることがあ
RFMセグメンテーションとコンポーザブルCDPによる小売パーソナライゼーション
Check out our Solution Accelerator for RFM Segmentation for more details and to download the notebooks . 翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link...
大規模言語モデル（LLM）を用いた商品レビューの自動分析
Check out our LLM Solution Accelerators for Retail for more details and to download the notebooks. 翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 会話AIはここ数カ月で多くのメディアの注目を集めたが、大規模言語モデル（LLM）の能力は会話 のやり取りをはるかに超えている。クエリ応答、要約、分類、検索など、あまり目立たない機能にこそ、多くの組織が労働力を強化し、顧客体験をレベルアップするための直接的な機会を見出している。...
複雑な傾向スコアリング・シナリオをDatabricksで管理する
詳細とノートブックのダウンロードについては、 Solution Accelerator for Propensity Scoring をご覧ください。 翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 消費者は、パーソナライズされた方法でのエンゲージメントをますます期待するようになっている。最近の購入を補完する製品を宣伝する電子メール メッセージであれ、よく閲覧するカテゴリの製品のセールを告知するオンライン バナー広告であれ、または表明された (または暗示された) 興味に沿った動画や記事であれ、消費者は個人のニーズや価値観を認識するメッセージングを好むことを実証しています。 ターゲットを絞ったコンテンツでこのような嗜好に応えることができる組織は、消費者とのエンゲージメントからより高い収益を生み出す 機会 がある一方、そうでない組織は、ますます混雑し、分析が高度化する小売業界において顧客離れのリスクを負うことになる。その結果、多くの企業は、他の分野への支出を減速させている経済の不確
レイクハウスで顧客生涯価値を見積もる
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link スニル・グプタ博士は『 Driving Digital Strategy 』の中で、「20％の顧客が利益の200％を占めている」と指摘している。この数字が意味するところは、一部の顧客は、その顧客から得られる利益よりも、それ以上にコストがかかっているということである。正確な比率はビジネスによって異なるかもしれないが、小売企業や消費財企業は、価値の高い顧客を特定し、その顧客と長期的な関係を築き、そのような顧客を増やす一方で、リターンが見込めない顧客への投資を抑えることが極めて重要である。 課題は、特定の顧客の潜在的な収益性が常にわかっているわけではないということである。非サブスクリプション・モデルでは、顧客の出入りは自由であるため、ある瞬間にはハイパフォーマンスな顧客としての可能性を示し、次の瞬間には姿を消して二度と戻ってこないかもしれない。しかし、全体として見れば、顧客の取引に関連する頻度、頻度、金額（消費額）には比較的予測可能なパ
カスタマーサービスとサポートで大規模言語モデル革命を推進する
Original : Driving a Large Language Model Revolution in Customer Service and Support 翻訳： junichi.maruyama 独自のLLM対応ボットを作りたいですか？エンドツーエンドのソリューションアクセラレータを こちら からダウンロードしてください OpenAI’s ChatGPT , Google’s Bard...
大規模言語モデル(LLM)による商品検索の強化
Original Blog : Enhancing Product Search with Large Language Models (LLMs) 翻訳： junichi.maruyama ChatGPTやDollyなどのテキスト生成能力は実に素晴らしく、AIの分野での大きな一歩として当然のように認識されています。しかし、これらのモデルによってもたらされる未来への興奮が落ち着くにつれて、多くの組織が、これらのテクノロジーを今日どのように活用できるのか、という疑問を持ち始めています。 多くの新技術と同様、大規模言語モデル（LLM）の完全な応用範囲は現時点では不明ですが、 以前のブログ で紹介したように、私たちが現在行っていることを補強し強化するために使用できるいくつかの領域を特定することができます。大量の文章を要約し、十分な情報を得た上で意見を述べたり、指導したりするような場は、 まさにうってつけです。 製品カタログの検索にお困りのお客様へ 小売業や消費財メーカーにとって、コスト削減だけでなく、成長促進にもつながる
Generative AI（生成AI）時代の小売業
Original Blog : Retail in the Age of Generative AI 翻訳： junichi.maruyama Generative AI（生成AI）とは？ ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、Generative AI（生成AI）という大きなトピックとともに、最近大きな注目を集めている。ユーザーが提供したプロンプトに対して、一見思慮深く、十分な情報を持った、さらには人間のような応答を生 成するその能力は、本当に驚くべきものです。多くの企業がこれらをゲームチェンジするテクノロジーとして認識しており、ChatGPTを開発したOpenAIのような組織は、この話題を利用して収益をあげています。 このAIの新しい波を理解するために、まずその定義から始めましょう。Generative AIとは、文章や画像、音楽など、一見独創的で新しい創造物を生み出すことができる技術です。これらのAIは、すでに行われたことを繰り返すだけではありません。大量の事例をもとに学習させたモデルは、人間が
パンプキンパイにAIはない、でもあるはずだ：MLとAIを使って斬新なアプリケーション体験を提供する
Original: There’s No AI in Pumpkin Pie, But There Should Be: Delivering Novel Application Experiences Using ML & AI 翻訳: junichi.maruyama ホリデーシーズンが到来し、私たちの体を温め、ウエストラインに挑戦する、豊かでおいしい食べ物がたくさん出てきました。Databricksでは、ホリデーシーズンをより楽しくするために、少し楽しみながら、素晴らしいレシピをお客様と共有したいと思いました。しかし、Databricksである以上、AIを活用してそれを実現する必要がありました。 Databricksを使ったAIのシンプルさを実際に見せるために、私たちは「最高のパンプキンパイを作るにはどうしたらいいか」というトップオブマインドな課題を解決することにしました。このブログ記事では、Databricks...
データレイクハウスでコンピュータビジョンアプリケーションを実現する
Original Blog : Enabling Computer Vision Applications With the Data Lakehouse 翻訳： junichi.maruyama ブログ「 Tackle Unseen Quality, Operations and Safety Challenges with Lakehouse...