Fender社、Alteryx + AWS + Tableauで顧客をギターの旅へと誘う

Fender Musical Instruments Corporation（Fender、フェンダー）は、ジミ・ヘンドリックス、ナンシー・ウィルソン、カート・コバーン、H.E.R.らが愛用したアイコニックなギターをデザイン・製造するメーカーです。Fenderのギター、アンプ、ペダルは、業界で最も多くのステージで演奏されてきたことで知られています。

そしてFenderは、伝説的なミュージシャンだけでなく、あらゆるステージの音楽愛好家をサポートするという使命を掲げています。しかし、熱心なギターの所有者でさえ、演奏のテクニックを学ぶことは簡単ではないことを認めています。

だからこそFenderは、世界中のギタリストが困難や障壁を乗り越え、音楽的願望を開花させ、イノベーションを加速させることができるるような環境の実現を後押ししています。Fenderでは、ギター初心者をはじめとするあらゆるカスタマージャーニーを向上させるために、データ分析を活用しています。

Fenderのオートメーション＆データビジュアルマネージャーであるMeghan Gohil氏は、データ分析のより良い活用に向けて、マーケティングや財務など、幅広い部門のインテリジェントな意思決定をサポートする素晴らしいデータアナリストチームと連携しています。Gohil氏のチームは、AlteryxとAWS、Tableauどの多様なデータソースを組み合わせ、マーケティングキャンペーンからサプライチェーンの最適化、サブスクリプションの収益に至るまで、あらゆるビジネスインパクトを加速させています。

今日のギタリストを知る：データスタックを最適化し、より豊かな顧客インサイトを実現

今日のミュージシャンは多様性に富み、急速に変化しています（Fenderの独自調査によると、ギター購入市場の50％は初心者の女性ギタリストが占めています）。顧客層をより深いレベルで理解するために、Fenderは市場をより多面的な視点から捉えることを目的に分析プロセスを導入しました。

Fenderチームでは、Microsoft SQL Server、Excel、Google Sheets、CSVファイルなど、多数のソースからのデータが利用されています。また、Alteryxのデータパッケージを使えば、TomTomやExperianのデータにアクセスし、人口統計情報でデータセットをより強化できるため、欠かせないものとなっています。

チームは主にストレージと計算に強力なデータウェアハウスであるAmazon Redshiftを使用しており、Tableauによるレポーティングや可視化を最適化することのできる方法を必要としていました。Alteryxの導入以前は、Redshiftのデータを直接Tableauに出力していたことから、レポートの作成に多くの時間がかかっていました。何百万件もの記録や未集計のデータがあるため、とにかく長丁場の作業になりがちでした。

Alteryxの導入後は、作業の実行時間が大幅に短縮化され、通常であれば3分かかるようなクエリ作業をわずか数秒で終えられるようになりました。あるTableauのレポートでは、Redshiftから直接書き込む場合、約1分半かかっていました。そこで、チームのアナリストであるVenkat Ravikumar氏は、Alteryxでデータを集約するワークフローを作成。これにより書き込みにかかる時間を10秒未満へと短縮することができました。

これにより時間の大幅な節約が叶っただけでなく、チームはより深い洞察を得られるようになりました。「PythonやSQLでコードを書いているならば、Alteryxに切り替えれば、より効率的に時間を使えるようになります。そして、より詳細な分析を実行し、より良い結果を得られるようになります」とRavikumar氏。

現在、チームはAlteryx DesignerとServerを使用してワークフローを構築・自動化し、AWS環境にデプロイしています。Gohil氏はこれまでにAlteryx Designerで100以上のワークフローを構築し、部門全体の数多くのユースケースをサポートしています。

機械学習モデルによる需要予測

Fenderが新しいギター（例えばFender Artist Signature Seriesモデルなど）を作る際には、チームでギターを何本製作するべきか、予測を立てる必要があります。

ギターの数が多すぎると、過剰在庫になってしまう恐れもあるため、こうした判断には細心の注意を払わなければなりません。というのも、ギターはデリケートな楽器であり、空調管理など徹底した管理が必要で、保管には多額のコストがかかるからです。しかし、ギターの製造本数が少なすぎると、需要がピークに達したときに見込める収益を逃してしまうことにもなりかねません。

そこで、データチームはAlteryx Designer Intelligence Suiteで機械学習モデルを作成し、需要予測に活用しています。具体的には、YouTubeやSpotifyのようなプラットフォームからのソーシャルメディアデータを活用し、各アーティストの人気度を把握していますまた、各アーティストの音楽市場での活動期間やギターの価格などの要素も考慮に入れています。こうした予測によって、インテリジェントなデータ主導のアプローチで意思決定の質を高めています。

顧客生涯価値の分析：生涯顧客をつくり、生涯ギタリストを生み出す

どのような製品であれ、カスタマージャーニーには困難がつきものです。そんなカスタマージャーニーがギタージャーニーだとしたら？もっと難しいに違いありません。初心者がギターを弾けるようになるのは簡単なことではなく、レッスンを受けたりアクセサリーを買い足したりしても、上達せずに最初の90日ほどはで諦めてしまうことは珍しくありません。

Fenderは、ギターの普及を促し、プレーヤーが価値ある生涯顧客となることを目指しています。Fenderは現在、ギター、ベース、ウクレレのプレーヤーを対象に、戦略的に構成された動画レッスンを提供する、サブスクリプション制オンラインプラットフォームであるFender Playを提供しています。

Fender Playのどの動画が視聴者のエンゲージメントを促進し、製品購入につながっているかを調べるために、Gohil氏のチームのアナリストの1人であるMisho Galbo氏は、Alteryx Designerで何百万ものレコードを集約するワークフローを作成しました。

そして、チームでデータをさまざまな角度から調査し、一連の質問を行います。「購入にいたる前に何本の動画を見るのか」「どのような人々が動画に魅力を感じ、どのような人が動画を敬遠しているのか」といった具合です。「Alteryxのワークフローを使えば、データをさまざまなアプローチで簡単に掘り下げることができます」とGohil氏は語ります。

2021年に、PreSonusが、音楽のレコーディングに使用されるデジタルオーディオワークステーション（DAW）ソフトウェアを主力ソフトウェア製品とするFMICブランドのポートフォリオに加わりました。PreSonusもまた、最適化が可能なサブスクリプションベースの製品です。アナリストのJon Driscoll氏はAlteryx Designerを使用して、解約分析と顧客生涯価値の計算を自動化し、複数の部署で活用しています。この分析により、チームは、PreSonusのパフォーマンスをを把握し、適切な価格帯を決定させています。

手に取りやすい万能楽器

Alteryxはギターのように幅広いレンジを備えています。優れた柔軟性により、創造的かつ実験的な実験が可能で、データ準備にとどまらず、幅広いユースケースに適しています。

Gohil氏は次のように続けます。「まるでスイスのアーミーナイフのように万能な存在。単なるETLツールではありません。機械学習ツールでもありますね。Designer上で簡単に予測分析を行うこともできますし、豊富なコネクタを備えているので、あらゆるソースにも接続できます。何でもブレンドできます。これほどパーフェクトな製品はAlteryx以外に思いつきません」

ギターのように、データ分析ツールは習得が難しいものです。しかし、FenderチームがAlteryxを使いこなせるようになるまでに時間はかかりませんでした。

以前はSQLを使っていたGohil氏は、Alteryxのシンプルで使いやすい設計をを高く評価しています。「Alteryxはとにかくユーザーフレンドリーなので、難解なコードを考えたり書いたりするのに時間を費やす必要がありません。例えばSQLでは何百行ものコードを書かなければならないケースを、4つのAlteryxノードで済ますことができます」

FenderとAlteryxは、初心者がすぐに成果を出せるように支援することに情熱を注いでいます。Alteryxは、「初めてのユースケース」の、より簡単で迅速な実現を後押しする一方で、Fenderはギタリストが「初めての曲」にたどり着けるように、データインサイトを活用しています。

ところでFender Playのキャッチフレーズは「これまで以上に簡単に弾き方をマスターする」です。

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