小売・消費財業界におけるデータ分析・機械学習/AI の活用

購買データ分析による市場シェアの獲得とコストの削減

小売・消費財業界は、消費者のショッピングスタイルの急速な変化に伴い、セールスやマーケティング、サプライチェーンにおける戦略の見直しを迫られています。コストの削減と市場シェアの獲得が依然としてビジネスを成功させる有効な手段ですが、そのために企業は、消費者への理解を深め、それに合わせた行動を取るための新しい方法の導入が必要です。購買データ分析と機械学習/AIを活用することで、小売業者や消費財企業は、消費者にいち早く価値を提供し、企業の成長を促進する分野に注力することができます。

Databricksを活用した高粒度の需要予測
—スターバックス事例

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スライダー

Databricks が選ばれる理由

現場で役立つ分析結果を提供

Databricksを利用することで、有用な分析結果をサービスの最前線に届けることができます。各店舗およびSKU ごとの在庫の割り当てや在庫状況の予測にもすぐに対応できます。

リアルタイムデータで顧客体験を
パーソナライズ

小売りシステムのリアルタイム認識により、レコメンデーションの関連性が高まり、増分性、顧客満足度が向上します。
あらゆる種類のバッチデータとリアルタイムデータを取り込み、eコマースやモバイル体験を強化します。

素速い判断で
ビジネスを強靱に

変化の激しい時代だからこそ、リアルタイムでの対応が可能なプラットフォームを構築することが重要です。従来型のデータウェアハウスでは数か月かかっていた分析サイクルが数日・数週間に短縮され、新たなインサイトを迅速に抽出できます。

ユースケース

消費者は、実店舗でもECサイトでも、パーソナライズされたオムニチャネル体験を求めています。
小売・消費財企業はDatabricksを導入して、顧客の360度ビューを包括的に管理し、
サプライチェーンをリアルタイムで把握しています。

サプライチェーンインベントリ

顧客ニーズを理解することで、在庫予測の精度を高め、売上損失を回避して余剰在庫を削減
サプライチェーンのコントロールタワー
時系列予測
因果予測
安全在庫分析
オンシェルフアベイラビリティ(OSA)
SKUの合理化

パーソナライゼーション

より深い行動洞察に基づいたセグメンテーションによる収益の増加
消費者セグメンテーション
顧客の生涯価値
生存時間分析と解約予測
購買性向
A/B テスト
パーソナライズされた推奨事項

価格・プロモーションの最適化

顧客ライフサイクルにおける適切なフェーズや季節に合わせて価格を最適化
価格変動制
価格の最適化
プロモーションの最適化
効果的なプロモーション

その他のリソース

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