小売・消費財業界におけるデータ分析・機械学習/AI の活用

小売・消費財業界向け
ソリューションアクセラレータ

Databricks は、多くの有力企業との連携を通じて確立したベストプラクティスに基づいて、共通性のあるデータ分析および機械学習ユースケースのためのソリューションアクセラレータを開発しました。データエンジニア、データサイエンティストによる開発期間を数週間、数か月の単位で短縮できます。

因果関係と需要予測

近年における eコマースの成長、サプライヤーとのボラティリティ、世界的パンデミックのリスクは、サプライチェーンに衝撃を与えると同時に需要の拡大をもたらしています。小売業界におけるニューノーマルに対応する需要予測とインベントリ管理には、既存のモデルとアプローチでは不十分であることに、多くの企業が気づき始めています。従来のように、限られたデータセットを用いた週次または月次の累計予測では、消費者が店舗を容易に選べる eコマースの時代に優位性を確保することはできません。企業には、日次および店舗レベルで SKU の需要予測ができる能力が求められています。

時系列予測

製品やサービスの需要予測精度を改善するための、時系列分析の速度と精度の向上は小売業者の成功に不可欠です。このノートブックでは、時系列予測の重要性について説明し、いくつかのサンプル時系列データを視覚化してから、Facebook Prophet の使用例としてシンプルなモデルを構築します。単一モデルの構築に慣れた後は、Prophet に Apache Spark™ のテクノロジーを組み合わせて、数百規模のモデルを一度にトレーニングする方法を紹介します。これにより、これまでほとんど達成されなかった粒度で、SKU と店舗の組み合わせごとの正確な予測が作成できます。

安全在庫

近年の自然災害、パンデミック、社会不安などは、グローバルサプライチェーンに混乱をもたらしています。余剰在庫を抱えることなく需要を満たす在庫の最適化は、多くの企業にとって重要な課題です。このソリューションは、小売業者や製造業者が運用に最適な安全在庫を特定するための、最新の方法を提供します。安全在庫の最適化によりビジネスの中断を防ぎ、運転資金の有効活用が可能になります。

顧客の生涯価値

マーケティング部門は、生涯価値やエンゲージメントの高い顧客に対してより多くのリソースを投じたいと考えています。このような顧客は大きな成長と ROI をもたらします。このソリューションは、生涯価値によるターゲットのセグメント化に焦点を当て、製品開発とパーソナライズされたプロモーションに関する意思決定を支援します。

顧客維持のための予測分析

サブスクリプションサービスを提供する小売業者や D2C(direct-to-consumer)ブランドが増加傾向にあります。サブスクリプションサービスは、消費者には利便性を、企業には安定した収入をもたらします。収益性を維持するためには、サブスクリプションの顧客数を増やすだけでなく、維持することが重要です。このソリューションは、顧客維持率を向上させる要因を解明し、顧客が離脱する理由やタイミングを特定するための新しい分析方法を提供します。

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