Category: Retail

本稿は AWSで小売業界の戦略をリードする Tom Litchford による記事です。 3年前に私が AWS に入社して以来、よく受ける質問は、Amazon の文化とイノベーションのスピードに関するものです。 人々が知りたいのは以下のようなものです。 AWSで働くのはどのようなものか？ Amazon はお客様の要望、ニーズ、期待にどのように迅速に対応するのか？ どうすれば Amazon のようにイノベーションができるのか？ リーダーシップ・プリンシプルが我々の道標 Amazon は、Amazonian が日々志しているリーダーシップ・プリンシプル（LPs）のコアセットに従います。それらは私たちの文化に根付いており、私たちが大切にしている行動に導きます。

このブログ記事では、マーケティングメッセージをカスタマイズできるように、製品カテゴリに対する顧客の関心を捉えるプロセスを自動化するためのソリューションを紹介します。小売業の例を使用して、AWS のサービスを使用して、顧客に関連するコミュニケーションを生成する高度なプロセスを構築する方法を示します。このソリューションはモジュールごとに別れているため、ビジネスとユースケースに重要な部分のみを構成できます。

2021 年 10 月 7 日、Amazon Personalize で類似アイテムのレコメンデーションの関連性を強化する新しいレシピ（aws-similar-items）が発表されました。このレシピにより、ユーザーのインタラクションデータ（過去のアクセス履歴や購買履歴などのデータ）とカタログ内アイテムの関連情報を活用して、関連性の高いレコメンデーションを提供できるようになります。

自分の購買行動が天候に影響されることに気付いたことはありますか？たとえば、暑い日にはホットコーヒーよりもレモネードを飲みたくなるのではないでしょうか。 消費財企業や流通小売企業のお客様は、どうすれば気温や雨などの気象条件をもとに消費者によりよい商品提案を提供することができるか、について深く理解したいと考えてきました。 一年以上のデータが取得されています。暑い日には清涼飲料の需要が増えるといったこれまでの観測に基づいて、気象情報を組み合わせることで Amazon Personalize モデルを高度にしたいと考えているでしょう。 2019 年 12 月、AWS は Amazon Personalize でのコンテキスト推奨のサポートを発表しました。この機能を使用すれば、モデルトレーニング時に相互作用でコンテキスト情報を含めることができ、まだユーザー向けのレコメンデーションを生成するときにもコンテキストを含めることができます。リアルタイムなコンテキストレコメンデーションを実装する方法については、Increasing the relevance of your Amazon Personalize recommendations by leveraging contextual information （コンテキスト情報を活用して、Amazon Personalize によるレコメンデーションの相関性を高める）を参照してください。 このブログでは、AWS Data Exchange でパートナーから提供されるデータを使用して、レコメンデーション生成時にコンテキストを含めるための実践的なアプローチを共有します。AWS Data Exchange は、サードパーティのデータをクラウドで簡単に検索、購読、使用するためのサービスです。

1 年前の今頃は、e コマースは自然な成長を続け、ますます多くの人々がオンラインで購入するようになるだろうと考えていました。しかし同時に、パンデミックがまもなく世界を席巻し、国という国を波のように小売店を麻痺させ、オンラインでの売上を一気に押し上げることになるとは思ってもいませんでした。一部の小売業者にとって、この劇的な変化は、ブラックフライデーのような一日の繁忙期のうねり以上に、システムのキャパシティを超えた負荷となりました。このようにオンラインショッピングが急激に増加した結果、準備をしていなかった小売店は成長の機会を逃し、多くのお客様は理想的とは言えない劣化したインタラクションを経験することになりました。

小売業界において、日常業務におけるデータの重要性に異論のある方はいないでしょう。バッチレポートから意思決定支援、ビジネスインテリジェンスシステムまで、小売の意思決定における運用データの進化は非常に多岐にわたります。今日、アダプティブ分析プラットフォームは、小売業者が次のことができるよう、業界のイノベーションを推進しています。 ビジネスにおける重要なシグナルを検出します。 これらのシグナルの現在の意味と将来の予測を導き出します。 データドリブンな顧客、製品、マーケティング戦略で対応します。 しかし、アダプティブ分析プラットフォームを構築するためには、小売業の経営者が直面する多くの戦略的課題があります。例えば、急速に変化する買い物客の影響や行動のトリガー、人口動態の変化、COVID-19 などの世代別市場レベルの影響、主要な経済圏の景気低迷といった課題や、お客様対応とオペレーション業務を効果的に行うために、予測に基づいた洞察が求められる小売業の職種が一層増えていることなどが挙げられます。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は 2021年9月2日に株式会社ファーストリテイリング様をお招きし「ファーストリテイリングにおけるデジタル改革の取り組み」というテーマで、2時間に渡ってファーストリテイリングの皆様にご講演をいただきました。前回に引き続きこのブログでは講演の後半をレポートさせていただきます。

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社は 2021年9月2日に株式会社ファーストリテイリング様をお招きし、「ファーストリテイリングにおけるデジタル改革の取り組み」というテーマで、2時間に渡ってファーストリテイリングの皆様にご講演をいただきました。本ブログでは、２回に分けてその内容をレポートしたいと思います。

販売システムをモダナイズしたいと考えている小売企業であれば豊富なテクノロジーを利用できます。すでに最新のテクノロジーインフラストラクチャに移行しているお客様であれば、メンテナンスコスト削減やビジネスの俊敏性の向上、顧客体験の向上といったメリットを享受しているでしょう。CIO は、既存システムをリファクタリングして機能領域を徐々に移行するか、サードパーティベンダーの最新ソリューションを利用してモダンなソリューションに素早く切り替えていくか、選択することができます。いずれのパスであれ、基盤となるテクノロジーと、テクノロジーがより高いビジネス成果の達成にどのように役立っているのかを理解することが重要です。

小売業界では、消費者行動の劇的な変化、商品構成の大幅な変更、オンライン注文の大幅な増加に取り組んでいますが、革新的な企業は、このような市場の変化に対応するために、テクノロジーを駆使したカスタマーエクスペリエンスの取り組みを進めています。私たちは、こうした取り組みを心から称賛します。 しかしながらそれでは十分ではありません。 小売企業は、店舗のバックオフィス業務にも注力し、自動化、効率化、コスト削減を図らなければなりません。なぜなら、これらの要素は、顧客対応と財務の健全性に不可欠だからです。従業員や内部プロセスを無視して、顧客体験のテクノロジーへの投資を行っても、意図したとおりの効果は得られないでしょう。