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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。

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。

COVID-19 のパンデミックは、かつてない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。自宅待機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が定着するにつれ、新しい消費行動が急速に浮上しました。おそらく、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、リーダーたちは回復力を信じ、粘り強くイノベーションで推進しています。AWS 戦略パートナーのエグゼクティブとの対談を通じて、この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ます。

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。

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。

2021 年 3 月 18 日にメディア業界のお客様向けに Analytics & AI/ML をテーマとしたセミナーを開催いたしました。テレビ・動画配信・新聞・雑誌などのメディア企業では、デジタル変革の中でデータを活用する重要性が高まっています。本セミナーではメディア企業がいかにデータを活用し、新たなビジネスを展開していくかに焦点をあてた機械学習の活用方法をご紹介し、お客様に事例をご説明いただきました。