導入事例
データと機械学習の活用により、収益につながる顧客体験を可能に

INDUSTRY: Advertising and marketing technology

SOLUTION: Advertising effectiveness, customer lifetime value, customer retention, recommendation engines

PLATFORM USE CASE: Delta Lake, data science, machine learning, ETL

CLOUD: Azure

 

昨今のオムニチャネルの小売業界では、顧客は自身のニーズにあわせてパーソナライズされたエクスペリエンスを重視する傾向があることが注目されています。フランスに拠点を置くコミュニケーショングループ、ピュブリシス・グループ(Publicis Groupe)は、デジタル技術を活用し、小売業における顧客エクスペリエンスに変革をもたらしています。しかし、データに関する数々の課題やチームのサイロ化が、理想的なパーソナライズの障壁となっていました。ピュブリシス・グループは、これらの課題を解決すべく Databricks を導入。クライアントである小売業における顧客獲得の効率化と顧客維持の支援に成功しています。さらに、クライアント企業のキャンペーン収益を最大 50% 増大させています。

データの不整合、チーム間コラボレーションの欠如という課題

コミュニケーション企業として世界第 3 位のピュブリシス・グループは、社内外のソースから取得する膨大なデータを扱っています。数百万人の顧客による数十億件のトランザクションから得られるデータを処理するために顧客データプラットフォームを導入したところ、システムの限界に達するという問題が発生。そこで、複数の HDInsight クラスタを構築し、データパイプラインと自動化と分析環境の運用を試みます。しかし、スケーラビリティに問題があり、分析クエリの実行に要する時間が許容範囲を超えるという事態が生じていました。

さらに、ツールの制限により、チーム間のコラボレーションが妨げられていました。一例を挙げると、Jupyter Notebook ではコードの共有・再利用がしにくく、データサイエンティストは、デバッグやレビューの際にコードを手動でやり取りする必要がありました。

ピュブリシス・グループの SVP クリッシュ・クルッパース氏は次のように述べています。「非効率的なデータ処理は、分析やデータサイエンスの質を低下させ、適切なメッセージを的確なタイミングでお客様にお届けする妨げとなります。」

データ分析に統合プラットフォームを導入

ピュブリシスチームが Azure Databricks を導入したことで、ETL から ML モデルの実行までデータが一元化され、全てが変わりました。Databricks は、Microsoft Azure とその技術スタック全体とネイティブ統合しているため、管理が容易で、わずか数分で使い始めることができます。ピュブリシスチームは、Databricks の統合データ分析プラットフォームを活用し、インフラ管理の簡素化、ビッグデータ処理の高速化、データチームの生産性の向上を大規模に実現しています。また、データエンジニアは、メモリと書き込みを最適化したクラスタをスケーリングし、25 億件以上のトランザクションを容易に処理することができるようになりました。

コラボレーションの観点では、Databricks のインタラクティブな Notebook が生産性を向上させています。データサイエンティストやアナリストは Notebook を共有するだけでなく、アドホックな実験、モデルのトレーニングやスコアリング、運用を行うことができるようになりました。また、Delta Lake は、読み取り・書き込みの一貫したデータの配信を可能にし、リアルタイムデータとバッチデータの両方の統合とアップサート処理が容易にしています。

ピュブリシス・グループ US のマーケティング機械学習部門 VP のシャラッド・バーシュニ氏は次のように述べています。「Databricks の導入によって、顧客の 360 度ビューが可能になり、全ての小売業の顧客の生涯価値と維持率を高めるためのモデルを開発することができました。」

360 度の顧客ビューによる顧客維持と収益増大

Databricks を導入して以来、ピュブリシス・グループは、リアルタイムなアクティベーションモデルに移行することで、収益を大幅に改善する方法を顧客企業に提供できるようになりました。数ある成功事例の1つとして、ピュブリシスの顧客は、高度なパーソナライゼーションをキャンペーンに利用することで、前年比で 45 %の収益増を達成したことがあげられます。ピュブリシスの顧客企業の別のケースでは、クーポンを所有している顧客のリアルタイム追跡を統合し、クーポンを使用した顧客ではなく、使用していない顧客に焦点を当てたキャンペーンを実施しました。その結果、数日後の顧客の収益は 50 % 増加となりました。

「Databricks は、私たちのお客様の既存顧客の解約を減らすだけでなく、顧客の生涯価値、購買傾向、チャネルへの親和性に基づいたレコメンデーションによって収益を増加させる鍵となりました。」(クリッシュ・クルッパース氏)

Databricks は、ピュブリシス・グループの顧客企業のリアルタイムパーソナライゼーションの成功を支え、当グループにおいてもデータ処理を 5 倍高速化させています。25 億件のトランザクション処理にかかっていた時間は 36 時間から5 時間に短縮。また、Spark クラスタのコスト効率も向上しています。ピュブリシス・グループは、自動スケーリングを実現したことで、データエンジニアリングパイプラインの運用コストを前年比で 22% 削減することができました。さらに、2〜3 日ごとに 5,000ドル以上かかっていた顧客の ML ワークロードの運用コストを、月々わずか 800 ドルに抑えています。

また、チーム間の生産性については、実際にコラボレーションが可能になったことで、データサイエンスチームとデータアナリストがオンデマンドでクラスタを作成できるようになり、開発期間が約 30% 短縮されています。Databricks によって節約できた時間とリソースを活用して、ピュブリシス・グループのチームは、今後もお客様に最高のサービスを提供する戦略を策定していきます。

  • 45%-50%
    クライアント企業のキャンペーン収益増大
  • 22%
    データパイプライン運用コストが前年比で 22% 低減
  • 30%
    データチームの生産性が 30% 向上

「Databricks の導入によって、お客様のシングルビューを作成し、ほぼリアルタイムで実用的な気づきを得ることができています。」

ピュブリシス・グループ・エプシロン
SVP クリッシュ・クルッパース氏

関連リソース

テクニカルトーク(Spark + AI Summit NA 2020)

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