Databricksの小売業向けデータ・インテリジェンス・プラットフォームがNRF 2024に登場！
NRFでDatabricksのエグゼクティブ/ソートリーダーとのミーティングをリクエストしてください！ 毎年1月、世界中の小売企業のリーダー数千人が、ニューヨークのジャビッツ・センターに集い、リテールズ・ビッグ・ショーに参加します。NRFは、リーダーたちが同業者からソート・リーダーシップを聞き、パートナーと会い、イノベーションの世界で最新かつ最高のものを目にする機会です。 私たちは、AIがあらゆるところに活用されることを期待しています。すでに多くの企業が、パンフレットだけではわからない顧客のマインドシェアを獲得するために、製品名をAIに適した名前に変更し始めています。しかし、クリエイティブなブランディングだけでなく、AIを単なるコンセプトから製品化することにも課題があるのが現実です。 そのため今年は、画期的なデータ・インテリジェンス技術を中心に多くの議論が交わされることが予想されます。適切なデータ・プラットフォームがあれば、AIは在庫プランナーから商品プランナーまで、あらゆる役割に真に民主化することができます。
小売・リテール業界向けレイクハウスによる課題解決と生産性の向上
小売業のビジネスは、早朝からフル稼働しています。配送トラックは店舗や家庭に商品を届けるために拠点を出発し、店舗では開店の準備やその日の需要に応じた在庫の確認などが行われます。このように年中無休で稼働する小売業界にも、ここ数年で大きな変化が起きています。 世界的なパンデミックが小売業界に与えた影響は大きく、10 年分の変化が一度に起こったといっても過言ではない状況となっています。また、消費者の意識も大きく変容し、かつてないほどの迅速性と完全性を求めるようになっています。実店舗は依然として重要である一方で、オムニチャネルをうまく取り入れ、購買エクスペリエンスを向上させる必要がありました。そこで小売業界では、DX の実現に向けたテクノロジーへの投資を加速させてきました。そして現在は、いかに業務を最適化して生産性を向上させ、収益率を上げるかという課題に取り組んでいます。 データブリックスは、世界のあらゆるチャネルや地域の大手小売業者との連携を通じてリテール業界の課題解決を支援しています。連携先には、Walgreens、C
機械学習を活用した小売業者・ブランドのためのアイテムマッチング
アイテムマッチングは、オンラインマーケットプレイスの中核的な機能です。小売業者は、最適化された顧客エクスペリエンスを提供すべく、新規／更新された商品情報を既存のリストと比較して、一貫性を確保し、重複を回避します。また、オンライン小売業者は、競合他社のリストと比較して、価格やインベントリの差異を確認します。複数のサイトで商品を提供しているサプライヤーでは、商品がどのように提示されているかを調べて、自社の基準との整合性を確保できます。 効果的なアイテムマッチングの必要性は、オンランコマースに限られたことではありません。DSR（デマンドシグナルリポジトリ）は、数十年もの間、補充オーダーのデータに POS やシンジゲートされた市場データを組み合わせて、消費財メーカーに需要の全体を把握するケイパビリティを提供してきました。しかし、メーカーが自社の製品定義と、数十もの小売店パートナーの製品説明との間の差異を埋めることができなければ、DSR の価値は制限されます。 このようなタイプのデータをまとめる際の課題は、異なるデータの照
カスタマーリテンション（顧客維持）による LTV の向上と最大化 – ML のハイパーパラメータで解約率を予測
顧客のロイヤルティや維持率が高い企業では、収益が同業他社に比べ 250% 早く成長 し、10 年間での株主利益率も 2 倍から5 倍に達します。顧客のロイヤルティを獲得し、定着数を最大にすることは、企業と顧客ベースの両方に多くの利益をもたらします。 ではなぜ多くの企業にとって顧客の維持が難しいのでしょうか？ARPU（顧客 1 人あたりの平均売上高）を指標とする通信会社などのサブスクリプションベースの企業以外は、顧客維持率の公式な開示を重視していない企業がほとんどです。企業では、顧客ではなく製品やサービスの機能面に重点を置き、顧客ロイヤルティはこれらの取り組みによって自然に向上するものと考えています。実際に、 ニールセンの 2020 年の調査結果 では、「企業のマーケティング目標の中で、顧客離脱・解約への対応の優先度は最下位」であることが明らかになっています。 多くの事実からも、顧客の消費行動が変化していることがわかっており、顧客維持は特に重要な課題です。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による消費行動