小売企業は本質的にデータ主導型ですが、データ主導型であるだけでは今日の超競争市場を勝ち抜くには不十分です。小売企業は、従来のデータ分析にとどまらず、競争力を生み出すための隠れたインサイトを解明しなければなりません。
ビッグデータ分析に対して斬新なアプローチを取ることで、小売業者はブランドやサービスの差別化に活用できるダイナミックな購入者のプロファイルを構築することができます。
小売企業が買い物客を3次元的に把握するために顧客データをどのように活用しているかを明らかにするため、AlteryxのソリューションマーケティングシニアマネージャーであるAnne-Queline Kellerが独占Q&Aを行いました。
Q：現在、小売企業がデータ主導型の組織を目指す上で直面している最大の課題はどのようなものですか？
小売企業やeコマースサイトでは長年にわたって大量のデータが生成されていますが、そのデータの中には収益につながるインサイトが隠れていることを企業は理解しています。今日の小売企業は、品揃えのためであれ、新規出店のための立地の評価であれ、ブランドの拡大であれ、すでに優れた方法でデータを活用しています。しかし、他の小売業者やeコマース販売業者も、競争を勝ち抜き、業界のめまぐるしい変化に対応するためのアプローチを成熟させようとしています。このような状況では、現状の分析やデータの活用にとどまらず、機能を集約して効率化を図らなければなりません。「市場における競争力を生み出すために、『それほど明白ではない』インサイトを活用できないか」と考える必要があります。
現状を打破するための、市場や顧客について得られる「それほど明白ではない」インサイトとはどのようなものでしょうか？マルチチャネル販売を通じて収集・作成されたデータを見るだけでは不十分です。これらのチャネルが生み出す情報は網のように複雑です。オンラインとオフラインのデータから物語を組み立てるにはどうすればよいでしょうか？
そのすべての情報を見てみると、詳細やその他の属性といった「奥行き」があることがわかります。それを網の中の点として考え、3次元的なビューを作成する必要があります。収集されたデータは優れていますが十分ではないため、このデータを時間、場所、感情といった3次元的な文脈にどう落とし込むかが課題となります。ビジネスインサイトを導き出し、「それほど明白ではない」ものを見抜くためには、さらに外部の情報源を取り入れる必要があります。
小売企業やeコマース販売業者は、この複雑で時間主導型の市場で競争しています。以前は数日かけていたものが数秒で済むようになり、ショッピングモールを何時間も行き来するのではなく、Amazonで素早く注文するように変わってきているため、企業も考え方を変える必要があります。時間という前提条件は誰にとっても加速しています。これは、応答時間、機能、コンバージョンにかかる時間など、すべてを圧縮する必要があることを意味しています。
Q：小売企業が有意義で実用的な顧客プロファイルを構築するには、多様な消費者タッチポイントから得られるデータをどのように組み合わせればよいのでしょうか？
小売企業が複数のデータソースを3次元的に把握するには、GISデータ（物理データ）、感情データ（非物理データ）、心理データ（行動データ、論理データ）を利用する必要があります（eコマース企業にとっては時間も加わることになります）。これが新たな三大データです。このような最新の小売分析を行い、変化をもたらして収益に良い影響を与えるためには、分析プラットフォームが必要不可欠です。スプレッドシートではこのような分析はできません。しかし、すべての分析プラットフォームが同じというわけではありません。小売企業がこれまでこのような分析をしてこなかった理由は、主に従業員のスキルセットにあります。
多くの分析チームには数学の修士号を持つメンバーがおらず、データサイエンティストもいません。これは、小売企業が新しいアプローチを採用するのに苦労している理由として最も多く挙げられる理由の1つです。しかし、セルフサービスの分析ソリューションを使えば、データサイエンティストである必要も、統計学者である必要も、Pythonのコーダーである必要もありません。このようなソリューションは、小売企業が3次元的なデータを引き出すことへの恐れや障害を取り除くことができます。必要なのは、「自分はどのような問題を解決しようとしているのか？」という質問に答えることだけです。また、予測分析のためのアシスト付きモデリング機能があれば、さらに使いやすいものになります。アルゴリズムを理解する必要はありません。Alteryxでは、プラットフォームにインポートされたデータに基づいてアルゴリズムを構築し、お客様に役立つものを数分で提供します。
Q：ビッグデータのインサイトは、小売企業全体で情報に基づいた意思決定を行うための鍵となります。しかし残念なことに、多くの組織では、最もデータを必要とする人々がそれらを見ることができません。経験豊富な小売企業は、どのようにしてインサイトの力を引き出しているのでしょうか？
データやインサイトを他支店や他部門と共有するにはどうすればよいでしょうか？ユーザーは、日常的なレポート作成作業から脱却し、価値の高いビジネスサポートを提供する方法を探しています。ここでもまた、適切な分析プラットフォームを見つけることが鍵となります。レポートを自動化し、オンデマンドでユーザーに提供できるプラットフォームを見つけることで、アナリストは価値の高い戦略的なビジネスサポートに集中できるようになります。また、時間についてもお話しました。時間は小売企業と顧客の間の最大の要因となっています。リアルタイムの情報を地域の支店や店舗のマネージャーに提供することは、顧客の獲得にとって極めて重要です。eコマースでも同じです。eコマースストアをリアルタイムで分析できれば、閲覧しているだけのユーザーを購入者に変えることができます。
Q：顧客の需要を正確に予測する機能によって、サプライチェーン関連の業務はどのように変わりましたか？
需要予測は今でも極めて伝統的な手法で行われています。ほとんどの小売企業は、将来の売上予測を行うために販売履歴を利用していますが、最新の予測機能を実際に利用している企業はほとんどありません。十分な知識に基づいていても、予想が当たる確率は五分五分です。本当にしたいことは、予測モデリングでこのアプローチを補強し、予測の精度を上げることです。これにより精度が75%以上向上し、実際の数値に近くなります。そのためには、ビジネスに合わせてさまざまな予測モデルに対応できる分析プラットフォームが必要です。例えば、モデル内で季節性を考慮する必要がある場合、季節性を正規化する必要があります。ほとんどの小売企業にとって、季節性を正確に把握するのは重要なことです。また、天候、立地、人口統計など、需要に直接影響する外部要因も重要です。これらは現代の予測を形成する要因であり、現代的なアプローチではこれらを調べるのに役立つプラットフォームを使用して需要を予測する必要があります。これは三大データ（物理データ、非物理データ、心理データ）の話ともつながっています。
何が行動の原動力になっているのかを理解することで、顧客を3次元的に把握することができます。
初回公表：risnews.com
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