小売業界におけるパーソナル化
デジタルに精通した今日の消費者は、すべてを手に入れることができることを知っています。 製品の調査から購入の利便性、出荷の追跡から返品の最適化まで、顧客は可能な限りデジタル手段を使用します。 企業には、パーソナライズされたサービスに対するあらゆるニーズや要望に応えることが求められています。 しかし、企業データやソーシャル データが侵害されていることから、買い物客はプライバシーに対する懸念を強めています。
消費者の行動や期待が進化し続ける中で、小売業者はそれらを理解して対応するための新たな方法を見つける必要があります。 提案の関連性を高め、カスタマー エクスペリエンスを向上させるために複数のチャネルでパーソナル化を実現することは、単なる競争上の利点ではなくなりました。 これは、小売業で生き残るために不可欠となっています。
パーソナル化のビジネス成果
詳細なパーソナル化により、今日の市場で成功を収めるために必要なものが小売業者に提供されます。 顧客の単一ビューを開発することで、適切なタイミングと場所で顧客を引き付けするためのツールが得られます。 また、このビューにより、小売業者は適切なコンテンツ、コンテキスト、メッセージング、提案を提供することもできます。 プラスの影響は、ビジネスのさまざまな分野に及ぶ可能性があります。
- 分析情報の民主化: 分析とデジタル行動トリガーを使用して顧客のニーズを特定します。 これらの分析情報により、小売業者は製品を購入する可能性が最も高い人々に製品を提示できるようになります。
- 収益と顧客の生涯価値の増大: 関連性のあるリアルタイムの提案と分析情報を提供して、統合データに基づいて製品のクロスセルを支援します。
- 顧客ロイヤルティの強化: 顧客の行動の変化を検出して対応し、個々のニーズに合わせてやり取りを調整して、ロイヤルティの強化を促進します。
- マーケティング効果の向上: 顧客のニーズについての深い理解を生み出し、それぞれの顧客の好みに従ってやり取りすることでエンゲージメントを高めます。
パーソナル化に関する重要な課題
パーソナル化を実現するために必要なメカニズムを既存の小売プロセスに統合することは複雑です。 多くの組織にとって、これは重要な課題をもたらします。
- データ サイロとデータ ガバナンスの欠如により、チャネル全体で消費者の全体像を把握することが困難になります。
- AI と機械学習モデルの開発によって得られる分析情報の欠如。 この欠如により、顧客の行動の変化に対応し、個々のニーズに合わせてやり取りを調整する能力が制限されます。
- 広告や製品情報の効果的なターゲット設定が行われていない場合、コンバージョン、クロスセルの有効性、顧客満足度に悪影響を及ぼします。
すべてのアプリケーション、システム、外部データ信号のデータを顧客の単一ビューに統合することが重要です。 このビューにより、最新の顧客エンゲージメントの価値が最大化されます。 その後、アルゴリズムやヒューリスティックを適用して、最適なアクションを決定できます。
小売業者がパーソナル化を実現する際の Microsoft Azure による支援
Microsoft はパートナーと共に、小売業者がパーソナル化に関連する課題を克服できるようにします。 Azure を使用すると、調整され、パーソナライズされたメッセージングを消費者に提供できます。 Azure では、優先されるチャネルの組み合わせと接点を通じて提案も提供されます。 これらの提案は、ブランドとのつながりを深め、顧客の生涯価値を拡大します。
ここでは、Microsoft のオファリングで小売データを使用および拡張して、パーソナル化を強化する方法を説明します。
- データ入力の決定: Azure では、さまざまな構造化データと非構造化データを使用できます。
- 顧客データ
- 販売または POS (Point-Of-Sale) データ
- オンライン トランザクション データ
- キャンペーンまたは提案データ
- 製品データ
- ソーシャル メディアなどの外部データ
- データの取り込み: 入力を決定したら、Azure Data Factory を使用してデータを取り込み、Azure Databricks を使用してそれを準備します。 取り込まれたデータは、Azure Data Lake Storage を使用して保存します。
- 分析情報取得の迅速化: データを取り込んで準備したら、Azure Synapse Analytics エンジンがデータ ウェアハウスとして機能します。 このウェアハウスからデータをモデル化し、分析情報として提供できます。 Azure Synapse Analytics は、他のクラウド プロバイダーと比較して、最大 14 倍の速度を実現し、コストが 94% 低減されます。 これらの利点により、小売業者はコストを管理しながら、パーソナライズされた提案とエクスペリエンスをサポートするために必要な分析情報の取得を迅速化できます。 この段階で、Azure Databricks の機械学習機能も使用されます。 これらの機能は Spark の最大 10 倍の速度で実行され、データが継続的にトレーニングされます。
- パーソナライズされたレコメンデーションの視覚化: Power BI と統合することで、小売業者はパーソナライズされたレコメンデーションやプロモーションとして分析情報を視覚的に表示できます。 これらの分析情報により、企業全体の従業員がカスタマー サービスを強化できます。
- パターンの発見と戦略の収益化: Azure の AI および機械学習機能により、大規模なデータ セット全体にわたってインテリジェンスが提供されます。これにより、小売業者はパターンを発見し、戦略を収益化できます。 このインテリジェンスにより、小売業者が収益を継続的に増やし、顧客ロイヤルティを高め、マーケティング キャンペーンの効果を高めるために必要な知識が提供されます。
パーソナル化の成功事例
- Azure を使用してデータを展開し、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスを作成した Home Hardware の事例を参照してください。
- Azure Machine Learning を使用して、ターゲットを絞ったレコメンデーションを表示し、ソリューションを組み合わせ、データ サイエンス チームのコラボレーション構造を開発した ASOS の事例を参照してください。
- 顧客にリーチするためのスイート スポットを見つけた Walgreens Boots Alliance の事例を参照してください。
次のステップ
小売業のお客様向けのもう 1 つの戦略的推進要因については、オムニチャネルの最適化に関する記事を参照してください。
次の記事では、クラウド導入の取り組みについて説明し、小売業界のクラウド導入シナリオを成功させるうえで役立つ情報を提供します。