組織の最新化
データの使用による革新的な手法を編み出すことで、誘導式の顧客ソリューションを構築することによって、顧客のニーズに基づき顧客をさらに惹き付けることができます。 データの民主化や革新的なアプリケーション開発といった革新的な分野で顧客ニーズを洞察する力を引き出すことで、データを格納、分析、管理、および統制する方法の効率が高まります。 SaaS アプリとサービスを使用して組織を完全に最新化することで、成熟度の高いインテリジェントなリテールへの移行ができるようにしてください。 AI および MLサービスを活用する SaaS ソリューションを迅速かつ確実にプロビジョニングして、ビジネス価値を最大化する顧客の分析情報を提供するようにします。
小売業界におけるイノベーション
クラウド中心のイノベーションにより、小売組織に最大のビジネス価値を提供することができます。 クラウド導入に的を絞ったイノベーションにより、新しい技術スキルと拡張されたビジネス機能を引き出すことができます。 組織のビジネス価値を予測的に高めるには、顧客のニーズを理解し、製品やサービスとの対話方法を工夫するイノベーションを迅速に構築する必要があります。
まず、Customer Adoption (顧客による製品/サービスの採用) から始めて、必要なフィードバックを生成し、Build-Measure-Learn (構築-計測-学習) フィードバック ループを通じた顧客パートナーシップを構築することをお勧めします。 顧客の共感を念頭に置き、導入を進めるデジタル発明を開発する、つまり顧客のニーズを解決して革新的なソリューションを提供する技術的イノベーションを開発する方法を探してください。
小売業としての成熟度の、分析駆動型およびインテリジェントなステージに組織を予測的に移行するには、技術的なイノベーションを使用してオムニチャネルのカスタマー エクスペリエンスを変革する必要があります。
理解しやすくアクセスできるデータからリアルタイムに洞察する力を開発し、ますます競争の激化するオンライン マーケットプレースで、将来の顧客の期待の変化にすばやく同期します。 Tractor Supply Company の事例の全文をお読みください。
サプライ チェーンと販売のデータから将来の顧客の売上の結果を予測し、エンドツーエンドの高度なの機械学習予測モデルを利用してデータ主導でビジネスの意思決定を行います。 Carhartt と Walgreens の顧客事例の全文をお読みください。
組織全体で一貫したデータ管理手法を実装することで、統合された一貫性のあるデータ ビューを使用して、顧客の収益増加につながる主な要因を特定します。 Chipotle の顧客事例の全文をお読みください。
デジタル成熟度を高める組織の移行を加速させる
Azure ソリューション アクセラレータでは、高度な機械学習モデルとビッグ データ分析を使用した、すぐにデプロイできるコードが組織に提供されます。 将来に備えた分析情報を活用し、データに基づく意思決定を行い、ビジネス成長の軌道をすばやく特定し、ビジネス価値を高めてください。 強力なオムニチャネル小売エクスペリエンスをあらゆる場所で提供する、顧客との永続的な会話を構築します。
小売レコメンダー ソリューション アクセラレータを使用して、リアルタイムの分析情報を提供するためにチャネル間でデータを統合して一貫性を持たせます。 Azure Synapse Analytics および Azure Machine Learning Service を使用して、AI モデルのトレーニングと開発を活用します。 AI ネイティブの買い物客を念頭に置いて、過去のクリックストリーム データとユーザー イベントを使用して、パーソナライズされた対話と事前に選択された最適なオファリングを提供します。
需要予測ソリューション アクセラレータを使用して、組織のサプライ チェーンと販売のデータについて、小売業のクラウドの成熟度を次のレベルに引き上げます。 サプライ チェーンと販売のデータを予測結果への入力に、大規模かつリアルタイムに変換します。 優れたデータ戦略とデータ管理によって、サプライ チェーンと販売予測の複雑な課題を効率的に解決できます。 Azure Machine Learning を使用して、エンドツーエンドの予測モデルを統合し、複数のソースからのデータをトレーニングして将来の需要を正確に予測します。これは利益率、キャッシュ フロー、容量計画の洞察を得るための基礎となります。
モダン財務ソリューション アクセラレータを使用して、統合された一貫性のあるデータ ビューを実現してサイロ間のデータ フローを拡大すると、さまざまなシステムからデータを 1 つに集められます。その後、Azure Synapse Analytics を使用して機械学習モデルを構築してデプロイします。これにより、顧客のさらなる収益増加につながることが見込まれる活動を (時が経つほど高い精度で) 予測できる主な要因を特定します。
組織のクラウド成熟度モデルを調整する
小売業のクラウド成熟度モデルには、小売業のデジタル成熟度のステージが示されています。 組織が分析主導型リテールやインテリジェントなリテールのステージに移行する際、イノベーションがどうしても欠かせません。
インテリジェントなリテールの成熟度を実現する 1 つの例として、データ、アプリケーション、分析、AI を使用してリテール エクスペリエンスを向上させるリテール レコメンダーがあります。
データの民主化
イノベーションを実現するための最も重要な手順は、データの民主化です。なぜなら、組織全体にとってデータがアクセス可能かつ理解可能なものとなるときに初めて、イノベーションが促進されるからです。
この手順は、業界固有の共通データ モデルを使用することによって促進されます。 共通モデルを維持することで、アプリケーション間の通信を抑制し、データの民主化を制限するサイロを解体できます。 すべての従業員、プロセス、アプリケーションが共通のデータ モデルを使用するときに、製品やサービスを向上させるテクノロジを活かすことができます。
共通データ モデルを拡張するには、Azure の以下のクラウド ネイティブ ツールを使用します。
- Microsoft Power BI によって、高度な視覚化を実現し、データ モデルからビジネス インサイトを引き出します。 レポートやダッシュボードを構築して共有し、それを周知することで、データの力を従業員がフルに活用できるようにします。
- Azure Purview を使用すると、メタデータを分類してデータソースに追加することで、すべてのユーザーが必要なデータを簡単に見つけることができようになります。
- Azure Data Factory を使用して、さまざまなアプリケーションおよびレポートで利用できるようにデータを移行したり、変換したりします。
- Azure Synapse Analytics では、データ統合、エンタープライズ データ ウェアハウス、ビッグ データ分析エクスペリエンスがまとめられています。 Azure Synapse Analytics を使用して、データの取り込み、探索、準備、管理、提供が実行されることで、BI や機械学習の喫緊のニーズに対応します。
- Hadoop、HDInsights、Databricks などの他のビッグ データ ソースによって、データ サイエンティストは既存のデータから高度な分析ソリューションを構築できます。
アプリケーションを使用して顧客を惹き付ける
アプリケーションを構築して、小売業のプロセスを拡張、改善、自動化する方法について説明します。
- Power Platform は、市民開発者が、販売、給与、財務部門のビジネス チームから支援を受けられるようにします。 チームが独自の Power Apps および Power Automate ソリューションを作成できるようにすることで、共通データ モデルを拡張します。
- Web アプリまたはサーバーレス機能を使用して、クラウドで最新のアプリケーションを構築するためのインテリジェントなエクスペリエンス。 音声、テキスト、ビジョン、チャットボットを使ってアプリケーションにインテリジェンスを取り込むことができます。
デバイスを使用してオムニチャネル小売エクスペリエンスを強化する
コネクテッド デバイス (既に所有しているデバイスなど) を使用して顧客との距離を縮めるために、デバイスでの対話を活用する方法について説明します。
- モバイル エクスペリエンス: モバイル アプリと Power Apps によるモバイル エクスペリエンスを迅速に開発して、顧客との対話を広げます。
- IoT: 小売業、サプライチェーン、およびその他の環境内のデバイスからほぼリアルタイムでデータを収集します。
次のステップ
次の記事は、クラウド導入のプロセスで成功を収めるのに役立ちます。