Databricks Marketplace for Retailersで数ヶ月から数時間へ
翻訳：Junichi Maruyama. - Original Blog Link 例えば、ある流通業者が、コンビニエンスストアの顧客から炭酸飲料が売れている要因を把握したいと考えたとしよう。従来であれば、コンビニエンスストアの顧客に接触してPOSデータを入手し、追加のパートナーと協力して天候データを取得し、自社の出荷やプロモーション・データとの統合を開発する必要があった。この単純な分析を可能にするには、データエンジニアリングに数週間を要する。 Databricks Marketplaceの発表により、このような分析が数時間でできるようになりました。企業は今、次のことができる： 消費に関する優れた指標である PredictHQ の local event data でソースをリッチ化することで、洞察を得るまでの時間を短縮します アキュウェザー（Accuweather）の履歴および予測気象データ をシームレスに統合して、傾向をよりよく理解し、顧客体験を調整する 40以上の小売業者 のPOSソース にアクセスし、在庫と
リテールメディアネットワークの力を引き出す： データ駆動型広告がリテールプロモーションの展望を変える方法
Unlocking the Power of Retail Media Networks: How Data-Driven Advertising is Changing the Retail Promotions Landscape 翻訳： junichi.maruyama 薄利多売と顧客獲得競争の激化により、小売業者は常に新しい収益化の方法を模索し、時代の先端を走っています。CPG企業がより柔軟で消費者をターゲットにすることを求める中、従来はトレードプロモーションに費やされていたマーケティング予算は、FacebookやGoogleなどのデジタル広告に一部移行しています。 このような販促費のシフトは、小売業者の犠牲の上に成り立っています。米国では、FacebookとGoogleがデジタル広告費全体の 50% 近くを占めています。しかし、アマゾンは2012年に独自のリテール・メディア・ネットワーク（RMN）を設立してこれに挑戦し、販促費を小売業のエコシステムに戻しました。このように、新しいテクノロジーとデータアク
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
データレイクハウスによるリアルタイムPOS分析
翻訳：Saki Kitaoka. Original Blog Link 製品供給の減少や倉庫のキャパシティの低下といったサプライチェーンの混乱に加え、 シームレスなオムニチャネル 体験に対する消費者の期待が急速に変化していることから、小売企業は自社のオペレーションを管理するためのデータ活用方法を見直す必要に迫られています。 パンデミック（世界的大流行）以前は、 小売企業の71% が、オムニチャネル目標を達成するための最大の障害として、在庫のリアルタイム可視性の欠如を挙げていました。パンデミックは、 オンラインと店舗を統合したエクスペリエンスへの需要を高める だけでなく、正確な商品の在庫状況を提示し、注文の変更を即座に管理しなければならないというプレッシャーを小売企業に与えることになりました。 リアルタイムの情報 へのアクセスを向上させることが、新たな時代の消費者の要求に応える鍵となります。 このブログでは、小売業におけるリアルタイムデータの必要性と、POSデータのリアルタイムストリーミングをデータレイクハウスで大