Amazon Web Services ブログ

Category: CPG

消費財パートナー対談: Noodle.ai によるサプライチェーン計画の変革

COVID -19 によるパンデミックはこれまでに例のないような混乱を引き起こしました。たった数日間で世の中は大きく変わりました。屋内退避命令やロックダウン、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスといったルールが定着するにつれて、新たな消費行動が出現しました。消費財業界ほどパンデミックの劇的な影響を感じた業界はないでしょう。しかし、インダストリーリーダーたちは回復力を信じ、粘り強くイノベーションを推進しています。私たちは、消費財企業にサービスを提供している AWS 戦略的パートナー幹部との対話を通して、この混乱を乗り越えるためのリーダーシップとイノベーションについて彼らの考えを聞いています。このブログシリーズをお楽しみください。質問や提案があればぜひ、コメントを投稿してください。

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パーソナライゼーション: より深い洞察を得て売上を伸ばすために

誰も COVID-19 のパンデミックを予測できませんでした。ステイホーム(外出禁止令)やソーシャルディスタンスにより、人々は以前ほど頻繁には小売店に行かなくなりました。代わりにオンラインでの購入が増え、消費者はじっくり考えて吟味してから購入するようになりました。通常、小売店で購入する場合でも、オンラインで購入する場合でも、消費者は訪問ごとにより多くの商品を購入します。多くの点で、実店舗からオンラインへのシフトは、パンデミックのずっと前から続いていた傾向でもあります。 パンデミック以降、ショッピングのトレンドは変化し続けていますが確かなことが 1 つあります。それは、ブランドの当たり障りのない一般的なメッセージではもはや消費者の共感を得られない、ということです。小売ブランドがカスタマージャーニーにおける障壁を打ち破り、ブランドの認知度と忠誠心に影響を与え、売上へと繋げるためにはパーソナライゼーションが不可欠です。ブランドには、カスタマージャーニーのあらゆる段階で、すべてのチャネルにまたがってパーソナライズされた一貫性のある顧客体験が求められています。

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小売業界での Amazon Interactive Video Service と Amazon Personalize 活用のハウツーガイド

ライブストリーミングの人気はますます高まっており、オンラインでのお客様とのやり取りの新たな機会を拡げています。魅力的なコンテンツを提供するライブストリーミングにより、お客様のオンラインショッピングへの流れを促進し、購買体験をオンラインエンゲージメントの1つに加えることができます。また、オンラインストアが提供するパーソナライズされたレコメンデーションによって適切な商品を適切なタイミングでおすすめすることで、お客様のエンゲージメントとコンバージョンを最大化することができます。 このブログでは、ライブストリーミングとパーソナライゼーションを構成して e コマースサイトに展開する方法の詳細をご紹介します。

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消費財業界パートナー対談: Treasure Data を活用した顧客データ戦略

COVID-19 のパンデミックはかつてない混乱を引き起こし、数日のうちに私たちの世界は大きく変わりました。外出自粛、マスク着用義務、ソーシャルディスタンスが定着するにつれ、新しい買い物のパターンが急速に拡がりました。おそらく、パンデミックの劇的な影響を、消費財(Consumer Packaged Goods; CPG)業界ほど強く感じた業界はないでしょう。しかし、リーダーたちは、レジリエンス、粘り強さ、そしてイノベーションによって前進しています。私たちは、AWS の消費財業界パートナー企業の経営陣と対談し、この混乱を乗り越えるためのリーダーシップとイノベーションに関する考えをお聞きしました。このブログ連載をお楽しみください。ご質問やご提案がございましたら、ぜひコメントをお寄せください。

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Amazon QuickSightのBIダッシュボードで小売りデータを分析する

社内に眠っているデータを一か所に集約(=データレイク)したら、次はそれを全社員で活用します。データからインサイトを抽出するための可視化・分析サービスとしてBusiness Intelligence(BI)がありますが、データは年々増加していきますし、その速度は加速しています。そういった規模の増加に自動対応でき、かつコストパフォーマンスが高い環境が求められます。そんな時代のニーズを満たすのがAmazon QuickSightです。大規模なデータ量・ユーザー数に対応するサーバーレスなセルフサービスBIです。 BIから効果を得るには、もちろん使い方の習得もありますが、どのような可視化・分析を通じてビジネスインサイトを得るかの計画が大切です。数字が羅列している集計表に慣れているとBIならではの効果的な表現が分からないという課題もあります。本ブログでは、小売り業界で頻繁に使われる可視化パターンを盛り込んだAmazon QuickSightのダッシュボードを例に、どのような分析手順でインサイトを抽出するか説明します。

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スライド: 小売業界の売上分析ダッシュボード

【開催報告】AWS リテールセミナーシリーズ #4 ~事業成長を促進するデータ活用~

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 デジタルトランスフォーメーションアーキテクトの國田です。2021年4月15日にAWSは消費財・流通小売業界におけるオンラインセミナーを開催いたしました。本Blogでは、今回のテーマである「事業成長を促進するデータ活用」について、レポートしたいと思います。 AWSではこれまで、「Born from Retail, Built for Retailers」というメッセージを掲げ、Amazon での経験をもとにした様々なソリューションを流通小売業のお客様にご提案してきました。しかし、世の中がかつてない変容を遂げようとしている中、消費財・流通・小売業のお客様においても、消費者の新たな購買行動に対応していくために変革を行っていくことが喫緊の課題となっています。そのようなお客様に対し、AWSが持つ知見や技術を広くお伝えするために、このセミナーシリーズが企画されました。 2021年の第1回目となる本セミナーでは、不確実と変化の時代において事業成長をするためのデータ活用というテーマで、消費財業界と、流通小売業界のそれぞれの皆様に向け、AWSが提供できることの概要をご紹介しました。続いて特に可視化と予想という切り口でのAWSのアナリティクスサービスの活用方法をご紹介したあと、最後に株式会社データ・ワン 代表取締役 太田英利氏、技術管掌取締役 北山 禅立本博文氏にご登壇いただき、リアル店舗の実購買データに基づいた新しいマーケティングにAWSをご活用された事例についてご講演をいただきました。 ここから、それぞれのセッションの内容について振り返っていきたいと思います。

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パートナー対談:enVista のサプライチェーン戦略 – ニューノーマルのためのイノベーション

ブログ連載の紹介 世界中の小売企業がかつてない混乱に見舞われている中、業界のリーダーたちは、レジリエンス、粘り強さ、そしてイノベーションの能力を発揮しています。 私たちは AWS ストラテジックパートナーの経営陣との対談を始め、困難な時代におけるリーダーシップとイノベーションを紹介しています。 このブログ連載をお楽しみください。ご質問やご提案がございましたら、ぜひコメントをお寄せください。 — このブログの紹介 ブログ連載の2回目、「パートナー対談:ニューノーマルのためのイノベーション」では、サプライチェーンとコマースの統合ソリューションに特化したソフトウェア及びコンサルティング事業を提供するグローバル企業、enVista 社のストラテジー&アライアンスの SVP であるジーン・ボーナック氏にお話を伺いました。ジーンは、パンデミックが小売業のサプライチェーンにどのような混乱をもたらしたかについて語り、進化する市場環境に素早く適応するための重要な戦略について考えを述べています。

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データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う

平時であっても消費財業界のサプライチェーン管理において需要の変動性は常に難題です。そして、今は平時ではありません。 COVID-19 のパンデミックは、サプライチェーン計画を完全に混乱させ、計画を行うために必要な水準や取るべきリスクが増えてしまっています。 予期しない外的要因が極端な消費者需要の変化を引き起こすため、複数の場所で複数のサプライチェーン要素が影響を受け、オンラインチャネルでの購買は急増しています。従来の需要予測を計画に適用するだけでは、こういった複雑さに対処しきれていると言えません。 サプライチェーンチームはなんとかしようと苦心していますが、サプライチェーンをニューノーマルに対応させるためには高度なツールが必要なことが明らかになってきています。高度な機械学習 (ML) ツールは、既存のシステムと連携し、不安定なビジネス環境でオペレーションを予測する負担を軽減してくれます。 AWS は人工知能 (AI)、 ML 技術適用の最前線に立っています。幅広い ML サービスを提供し、それを実現するクラウドインフラストラクチャを支えています。 Amazon がより深く顧客のニーズを理解し、顧客の期待を超える対応ができるような自動化を推進するなど、AWS は Amazon.com を支えるテクノロジーを提供しています。

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DTC e コマースサイトをモダナイズするための3つのステップ

筆者(Danny Yin)は15年以上にわたって、多くの革新的な消費者ブランドの e コマースプラットフォームの設計を支援してきました。特に消費者向け(Direct To Consumer; DTC)e コマースサイトにおける顧客体験の向上と運用効率向上を支援することが、AWS における筆者の役割です。 レガシーアーキテクチャに多額の投資を行っている消費財企業からも、クラウドベースの e コマースプラットフォームのメリットをどうすれば実現できるのかよく聞かれます。このブログでは、e コマースサイトをモダナイズするための3つの戦略について、その概要を紹介します。 DTC eコマースサイトの典型的なレガシーアーキテクチャはおわかりになりますね。オンプレミスのデータセンターに配置されたモノリシックアプリケーションで、DBA チームが巨大なウェブサイトを管理、チューニングしています。特にホリデーシーズンの購買ピーク時には、コストがかかる上に、拡張は難しく、管理にも時間がかかっていました。ここではこの点についてこれ以上深追いはせず、3 つのモダナイゼーションを見ていきましょう。

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2x2 matrix of forecast drivers

需要予測から自動発注へ – Amazon Forecast による自動化された機械学習で在庫切れ、過剰在庫、コストを削減

このブログは、More Retail 社の Supratim Banerjee 、Ganit Inc 社のShivaprasad KT と Gaurav H Kankaria のコラボレーションによるゲスト投稿です。 More Retail 社(MRL)は、インドの食料品トップ4の1つで数十億ドルの売上を誇る小売業者です。インド全土に22の大型スーパーマーケットと624のスーパーマーケットからなる店舗ネットワークを持ち、それを13の流通センター、7つの果物野菜の収集センター、6つの食品加工センターのサプライチェーンで支えています。 大規模な店舗ネットワークにおいては、適切な品質の商品を適切な価格で消費者に提供するにはもちろんのこと、消費者の需要に応えつつ在庫運用コストを最小限に抑えることもまた重要です。MRL 社は AI アナリティクス領域のパートナーである Ganit 社と協業し、より正確な需要予測とそれを自動発注に繋げるシステムを構築しました。これによりオペレーションのボトルネックを解消し、これまで各店長がマニュアルで発注の判断を行っていたことによる発注の不備を克服できるようになったのです。 Amazon Forecast を使用することで予測精度は 24% から 76% に向上し、生鮮食品カテゴリでの無駄を最大 30% 削減、在庫率を 80% から 90% に、そして粗利益を 25% に改善することに成功しました。

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