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

翻訳：Junichi Maruyama.  -  Original Blog Link

小売ブランドにとって、効果的な顧客エンゲージメントは、オーディエンスを正確にセグメントし、ファーストパーティデータに基づいてメッセージをパーソナライズできるかどうかにかかっている。顧客を適切なメッセージでつなげることで、顧客は見られていると感じ、話を聞いてもらえると感じる。小売企業にとって、ターゲットを絞ったコンテンツを適切な顧客サブセットに配信することは、かつてのマスマーケティングと比較して、望ましい反応を引き起こす可能性が高くなる。

しかし、コンテンツと顧客を一致させるには、顧客を正確に把握し、顧客データを活用して受容的なオーディエンスを特定し、そのオーディエンスをさまざまな外部チャネルを通じて適切なメッセージにつなげる手段が必要だ。このため、顧客のニーズや嗜好をより包括的に理解するために、あらゆるタッチポイントのデータを結びつけ、独自の360度ビューを構築する企業が増えている。

このようなカスタマー 360のデータ量と多様性には、スケーラビリティと柔軟性が必要です。また、基盤となるプラットフォームは、高度な分析をサポートできなければなりません。クエリ パフォーマンスだけでなく、強力なデータ保護も、さまざまなマーケティング チームがデータを使用できるようにするために利用できなければなりません。これらすべての理由（およびその他多くの理由）により、ますます多くの小売企業が顧客360のプラットフォームとしてDatabricks Lakehouseを選択しています。

しかし、データプラットフォームだけでは、顧客とメッセージを結びつけることはできません。そのため Databricks は、Census のようなデータアクティベーションプロバイダーと提携し、基盤となる情報資産と、顧客インサイトをマーケティングアクションにつなげるために必要な機能を組み合わせています（図 1）。Databricks と Census は、パーソナライズされたデータ主導型マーケティングへのベスト・オブ・ブリード・アプローチをサポートし、多くの企業がコンポーザブル・カスタマー・データ・プラットフォーム（CDP）アーキテクチャと呼ぶようになってきています。パーソナライズド・マーケティングのような高度に差別化された機能では、コンポーザブル CDP アプローチにより、企業はデータの可能性を最大限に活用することができます。

Census は Databricks Partner Connect の一部であり、Databricks プラットフォーム内でデータ、アナリティクス、AI ツールを直接発見し、安全に接続するためのワンストップポータルです。わずか数クリックで、DatabricksのワークスペースからCensus（およびその他多数）を直接設定し、接続することができます。

RFMセグメンテーションを用いたコンポーザブルCDPワークフローの実証

Databricks と Census を使用して構築されたコンポーザブル CDP アーキテクチャのパワーを説明するために、私たちは、RFM（Recency, Frequency, Money）セグメンテーションを活用した簡単なデモンストレーションを共同で実施しました。RFM セグメンテーションは、価値の高い顧客と低い顧客を区別し、組織にとっての価値を高めるために取り組むべき特定の行動をとる顧客グループを特定しようとするマーケティングチームにとって、長い間、よく使われてきた手法である。

Databricks Lakehouseのトランザクションデータから得られる単純なRFM（Recency、Frequency、Monetary）バリューメトリクスを使用することで、非常に簡単な機械学習テクニックを使って顧客をいくつかのグループにセグメンテーションすることができます。セグメントの割り当てはLakehouse内に保存され、新しいトランザクションデータが到着するたびに見直されます。

これらのセグメントを使用して、マーケティングチームは送信する様々なメッセージのオーディエンスを定義することができます。VIP顧客、つまり最近取引を開始した顧客で、取引頻度が高く、取引金額も高い顧客に対しては、限定オファーや新製品やサービスへの早期アクセスを通じて、これらの顧客との関係を認め、強化するようなメッセージを送りたいかもしれません。ロイヤルカスタマー、つまり、購買頻度も購買回数も中程度だが購買金額が低い顧客に対しては、マーケティング担当者は、購買金額の増加や購買カテゴリーの拡大などのプロモーションを提案することができる。

Census Audience Hubを通じて、セグメントの割り当てとDatabricksの顧客360に存在するその他の顧客データが、チームがこれらの様々なオファーとメッセージのオーディエンスを定義できるように表示されます（図2）。データサイエンスチームは、Python、R、SQLといった伝統的なツールを使用して作業を行ってきましたが、マーケティングチームは、直感的で使いやすいユーザーインターフェイスを使用してこの作業結果にアクセスすることで、両チーム間の使いやすさのギャップを埋めています。

オーディエンスが定義されたことで、マーケティングチームは、Cunsusの UI を使用して、顧客の各サブセットを特定のメッセージと優先的な配信チャネルに結び付けることができる（図 3）。この最後のアクションによって、洞察からアクションへの旅が完了し、組織は情報資産からビジネ スに沿った価値を引き出すことができるようになる。

RFMセグメンテーションワークフローの詳細

データサイエンスチームがDatabricks内でRFMセグメンテーションを作成するために実行する必要がある正確な作業を確認するために、私たちはCensusと協力して、これらの手順を示す新しいソリューションアクセラレータを提供しました。このアクセラレータに関連するノートブックをこちらからダウンロードし、お使いの Databricks 環境にインポートして、一般公開されているデータセットに対して手順を再現してください。このソリューションを国勢調査に接続するには、詳細な製品デモや無料トライアルをリクエストしてください

Databricks と Census が連携することで、マーケティング組織は、データとアナリティクスの力を活用して、差別化された価値と顧客エンゲージメントを提供できるようになります。

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