Retail in 2018 and Beyond · 2018-08-17 · クラウドの採用を促進する3つのトレンド: ビッグデータは、多種多様な非構造化データソースの管理に加えて、顧客についての理解を深め、オペ

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Ravi Bagal

WW Head Business Development

Consumer Vertical

Amazon Web Services

流通業のこれから

Retail in 2018 and BeyondAWSの観点


RIS/Gartner社、Retail Technology Study 2017

流通業のトップ戦略課題

顧客エンゲージメントの拡大

パーソナライゼーションマーケティング能力の開発

ユニファイドコマース（オムニチャネル）イニシアティブの拡張

ソーシャルメディアの活用

モバイルコマースの推進

モバイルストア/ エンタープライズ機能の進化

ネットワークとITシステムのセキュリティ

価格最適化

新しいペイメントテクノロジー

予測分析能力

次の18か月間で重要と思う戦略的取組み Top 10


リテールにおけるクラウドの採用

Forrester Research社、2017年

貴社のパブリッククラウド（IaaSとPaaS含む）採用計画はどれくらいですか？


今日、70%を超えるCIOがクラウドファースト戦略を取っている。

大手企業では、IaaSによって

既存アプリケーションの運用コスト削減と同時に、新規アプリケーションの市場投入時間の短縮と先行的な対応を実現できると認識している。

このような企業側の関心の高まりを受け、2013年から2016年までの間に、IaaS投資は34.6%という複合的な成長をもたらした

IDC MarketScape: Worldwide Infrastructure as a Service

2017 Vendor Assessment


AWSリテールビジョン –戦略の3つの柱IDCの予測では、2017年に購入された新規の流通アプリケーションの40%はクラウド環境に展開されるという。

クラウドの採用を促進する3つのトレンド:

ビッグデータは、多種多様な非構造化データソースの管理に加えて、顧客についての理解を深め、オペレーションの最適化を実現するため実践的なインテリジェンスの構築に取り組んでいる流通業者を支援できる。これにはデータを情報に変換するため人工知能や機械学習を利用することも含まれる。

Gartner社の調査によると、流通業者の29%がアドバンストアナリティクスを2017年の最優先課題として位置付けている。

ユニファイドコマースソリューションは、ストア、eコマース、モバイル・ソーシャルコマースの相互の位置付けを明確にし、価格競争や独自の品揃えに代わる、差別化が施されたブランドエクスペリエンスを構築する。

IDC社の予測では、大手流通業者の30%が2018年までにオムニチャネルプラットフォームを採用する見込みである。

デジタルカスタマーエンゲージメントは、ブランドロイヤルティを構築する上で極めて重要である。流通業者は、顧客に継続的に満足をもたらす体験を作り出すため、対話型のインターフェイス、リッチコンテンツ、AR、VRといったツールに投資している。

Gartner社によると、流通業者の52%が2017年の最優先課題としてデジタルカスタマーエンゲージメントを挙げている。


ビッグデータ


リテールにおけるビッグデータ

http://www.monetate.com/infographic/the-retailers-guide-to-big-data/

流通業者によるビッグデータの活用を妨げる要因とは

データ同士を連携させることができない

42% の流通業者

データの収集頻度が低すぎる

39% の流通業者

カスタマーデータが少なすぎるか、全く存在しない

29% の流通業者

流通業者がビッグデータ活用で改善に注力する領域

仕入れ

マーケティング

EC/マルチチャネル

サプライチェーン

店舗オペレーション

オペレーション

流通業者が最初にビッグデータ活用を始める領域

マーケティング

EC/マルチチャネル

仕入れ

店舗オペレーション

サプライチェーン

オペレーション


リテールデータプラットフォームに必要とされるもの

取り込み利用格納分析

1 4

0 9

5

3

あらゆる業務に適した分析ツール

どんな種類の分析もサポート –今日のデータウェアハウスの基本的なSQLクエリから、将来のカスタマーインサイト予測の機械学習に対応

3

2

あらゆるデータに対応する単一ホーム–サイロは不要

分析者が必要としているのは、利用可能なあらゆるカスタマーやオペレーションのデータにアクセスして、洞察を得たり、次世代の提供サービスを構築したりすることができる単一の場所

2

4

社内および社外のアプリケーションへの接続

分析による洞察に基づいて、社内のBIビジュアライザー（情報可視化ツール）から、顧客と直接対話する製品レコメンデーションアプリケーションに、あらゆる情報をシームレスに供給する必要がある。

4

1

あらゆる種類のデータの調査に対応する柔軟性

情報全般を画像化（可視化）するには、クリックストリームデータ、ポイントオブセールス(POS)、ソーシャル/モバイル、インストアIoTセンサーからのストリーミングデータなど、あらゆる情報の取り込みが必要になる

1

カスタマーおよびオペレーションのデータ

カスタマーおよびオペレーションの洞察


AWSデータレイクはリテールデータプラットフォームを提供

データ収集素早くセキュアに

データをS3に取り入れる

カタログと検索メタデータへのアクセスと検索

データアクセスとUI簡単でセキュアなアクセス手段の提供

データ処理と分析よりよい理解を得るために予測的と処方的分析の資料

保護と安全管理データを安全に管理し、ユーザーIDの保証をするための権限管理

中央ストレージAmazon S3による安全でコスト効率の高いストレージ


ビッグデータのユースケース: お客様の単一ビュー

1. Webサイトのクリックストリームデータ、Eコマースの注文データ、POSデータ及びその他の顧客データが収集される

2. 収集されたデータは取り込まれてデータウェアハウスに蓄えられる。データはカスタムコードを使って事前処理がされるべきである

3. データセットの変換、クリーンアップ、ソート、集約、結合

4. 処理されたデータはリアルタイムアラートやダッシュボードのライブフィード爆として送られ利用することができる


アプリケーション開発者

Amazon Rekognition

Amazon Machine Learning

Amazon Polly

Amazon Lex自然言語理解(NLU)

と自動音声認識(ASR)

画像・ビデオ認識および分析

テキストから音声への変換

管理された機械学習

AWS Deep Learning AMIディープラーニング(深層学習)のフレームワークを迅速かつ容易に利用およびスケーリング

データサイエンティストと研究者

Amazon Sagemaker完全に管理されたエンドツーエンドの機械学習サービス

Amazon Transcribe自動音声認識(ASR)

Amazon Translateニューラル機械翻訳サービス

Amazon Comprehendテキストに含まれる洞察と関係の発見

Amazon EC2 P3インスタンスは、今日の市場における他のGPUベースのインスタンスとの比較で6倍の性能向上を実現

AWSにおける機械学習


Amazon Sagemakerによる機械学習(ML)

学習分散トレーニングにSageMakerのアルゴリズムやフレームワーク、あるいは独自のものを使う

調整SageMakerはアルゴリズムパラメータの複数の組合せを調整することにより自動的にモデルを調整していく

構築SageMaker ノートブック内で他のAWSサービスに接続してデータ変換を行う

展開トレーニングが完了したら、リアルタイム予測のためにモデルはSageMakerのエンドポイントに展開される


MLのユースケース: 製品レコメンデーションエンジン

1. モバイルとWebからの購入を通じて顧客データが生成される

2. クリックストリームデータを修得、蓄積して処理準備をする

3. 顧客購入データはリアルタイムとオンデマンドで解析される

4. データはロードされ、ファスト分析照会のために最適化される

5. 顧客による流通アプリの照会

6. 顧客活動に応じてコードが実行され、データベースが照会され、応答が顧客に返される


ユニファイドコマース


ユニファイドコマース: 流通業の順当な進化

機械式キャッシュレジスター

クライアントサーバー

PCベースPOS

クラウドベースのユニファイドコマース


ユニファイドコマース vs. オムニチャネル

• 消費者の過去半年の購買活動のうち3分の2に複数のチャネルが関与している• オムニチャネルカスタマーは他のケースと比較すると購買頻度が高く、支出は3.5倍である• 消費者の84%がリテール業者はオフラインとオンラインの統合に向けて積極的に取り組む

必要があると考えている

全米小売業協会(NRF)、2016年

シングルチャネル

マルチチャネル

オムニチャネル



ストアユースケース: AWS GreengrassによるIoTフレームワーク

Greengrass CoreはAWS Lamda, messaging, device shadow と securityをローカルで実行可能にするランタイムで、クラウドと直接相互作用する

IoTデバイスSDKを使うすべてのデバイスはローカルネットワークを通じてGreengrass Coreと相互作用するように構成される

Greengrass Core及び互いに通信できるように構成されたその他のデバイスで定義されたグループ。Greengrass Groupはビルの1フロア、トラック1台、1軒の家などで代表されるだろう


eコマースのユースケース: 精算のリファレンスアーキテクチャ


デジタルカスタマー

エンゲージメント


デジタルカスタマーエンゲージメントは優先課題

Gartner社がトップ10に位置付けた戦略的な技術動向:

インテリジェントなアプリケーション拡張・仮想現実対話システムデジタルテクノロジープラットフォーム

http://www.gartner.com/newsroom/id/3482617


Amazon Lexによる会話型コマース

テキストおよび音声言語理解:

Alexaと同じテクノロジーを採用

エンタープライズ対応: バージョン管理とエイリアスのサポートによるSaaSコネクター経由でのエンタープライズシステムへの接続

1回の構築で、複数のプラットフォームにデプロイ

開発者向けの設計: 効率的かつ直感的なツールによる会話の組み立て、自動スケーリング

継続的な学習: カスタマーエクスペリエンスのモニターと改善


Lexのユースケース: デジタルショッピングアシスタント

1. お客様が“アーモンド粉を探している”と言う

2. お客様の会話がテキストに変換され、その意図が特定される

3. 意図はアプリケーションロジックで調整される –このケースではデータベース照会

4. データベースには商品アイテム、ロケーション、現在のプロモーションなどが蓄積されている

5. Pollyが会話で返信、“アーモンド粉は通路10にあります。現在X粉の全ブランドは20%オフをしています”


Lexのユースケース: カスタマーアポイントメントスケジューリング

1. ユーザーがカスタマーサービスにアポイントメントの再調整のために電話をかける

2. ConnectがLexを、Lamdaがデータベースを呼び出し、電話番号から顧客情報を確認

3. お客様がスケジューリングの質問をすると、それを起点にLamdaがスケジューリングソフトウェアを呼び出す

4. 新しいアポイントメントが確認されると、ConnectはSMS経由でユーザーに確認メッセージを送信する

5. ユーザーはテキストメッセージで再調整されたアポイントメントの詳細を受け取る


Amazon Rekognitionによるカスタマーエンゲージメント


Rekognitionのユースケース: カスタマー分析

1. 店舗内カメラを使い、来店者のライブイメージを撮影する

2. Rekognitionで画像解析を行い、取得した顔の属性情報を返す。これには感情や人口属性的な詳細データも含む

3. データはS3に格納され、Redshiftに送られる

4. 定期的にデータファイルをRedshiftにコピーする

5. 人口属性別の行動特性や店舗内の傾向を時間経過と共に特定するための定期的な分析


ビジネス成果

• カスタマー、注文、および在庫にまたがる正確な単一の情報源

• 柔軟性に優れたデータ可視化機能とレポーティング機能

• MLによるカスタマーおよびオペレーションに関する洞察の改善

• データサイロの廃止による技術的な負債の返済

• CASA (Channel Agnostic、Session Aware)

• デジタルチャネルとの相互運用が可能な

クラウドベースの店舗システム

• アジリティとコスト効率のための

クラウドマーチャンダイジング / SC / ロジスティクス

• サービスとして実現

• モバイルおよびソーシャルチャネルへのエクスペリエンスの拡張

• カスタマーおよびアソシエイト向けの対話型のインターフェイス

• トラフィックパターンのビデオ、顔認識、およびセンチメント

• 拡張・仮想現実

ビッグデータ


デジタルカスタマーエンゲージメント


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プレゼントの引き換えは、パミール3F展示会場内アンケート確認エリア・受付エリアのいずれかにお越し下さい。

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