Tapestry、AWS を活用して数千人の店員からフィードバックを収集

Tapestry は、Stuart Weitzman、Kate Spade New York、Coach などのブランドを展開するグローバル企業です。同社には 18,000 人以上の従業員がおり、その多くは顧客と直接関わる現場の小売店員です。これらの店員は、顧客の好み、製品のパフォーマンス、店舗運営に関する貴重な知見を持っています。 

しかし、Tapestry には、この豊富な情報を収集して活用する効率的な方法がありませんでした。本社チームは定期的に店舗を訪問しましたが、これらの訪問では店員の主観的な情報しか得られず、小売ネットワーク全体でスケールさせたり分析したりすることはできませんでした。Tapestry は、店舗現場と企業の意思決定者の間のギャップを埋めるために、断片化された知見を実用的なビジネスインテリジェンスに変えることができる、スケーラブルで拡張可能なソリューションを必要としていました。 

データドリブンの組織である Tapestry は、この課題を解決するための手段として生成 AI の可能性を認識し、新しいソリューションを実現するテクノロジーを AWS に依頼しました。「当社のコアデータシステムの多くは AWS で稼働しています」と、Tapestry の Global head of Data Engineering である Muhammad Chaudhry 氏は言います。「AWS には、当社のニーズに合ったサービスがあり、相乗効果が生まれる土台と基盤は既に整っていました。AWS を新しいプロジェクトに使用したときはいつでも、常に成功しています」。

Tapestry のエンジニアリングチームは、20 近くの AWS サービスを活用して、小売店と企業オフィスの両方で利用するさまざまなアプリケーションの構築に使用できる生成 AI エンジンを開発しました。このエンジンの生成 AI 機能を強化する大規模な言語モデルをホストする基盤として機能するのが Amazon Bedrock です。Amazon Bedrock は、先進的な AI 企業が提供する高性能な基盤モデルを選択できるフルマネージド型サービスです。2024 年 10 月の時点で、チームは Tell Rexy と Ask Rexy という 2 つのアプリケーションを構築しています。Tell Rexy は、店員が勤務時間中に観察内容や経験を共有するために使用するフィードバック収集アプリです。Ask Rexy は、Tapestry の企業アナリストが収集されたフィードバックデータに対してクエリを行い、知見を得ることができるチャットボットです。

Tell Rexy アプリは、タブレットや POS システムなどの店舗デバイスに展開されているため、店員は勤務中いつでもフィードバックを提供できます。店員は観察内容を音声で入力でき、その音声はフルマネージド型の自動音声認識サービスである Amazon Transcribe によってテキストに変換されます。アプリにはニューラル機械翻訳サービスの Amazon Translate も組み込まれており、店員が希望する言語でフィードバックを提供できるようになっています。このフィードバックは自動的に英語に翻訳され、一元的に処理されます。言葉の壁を取り除くことで、Tapestry は世界中の全従業員から貴重な知見を得て活用することができます。

「Tell Rexy は、北米のほとんどの Coach 店舗で導入されています」と、Tapestry の Omni-Innovations and Product Management の Senior Director である Deepak Chandak 氏は述べています。「数千人の店員が使用しており、1 年間で 3 万件近くのフィードバックを集めました。また、チャットボット機能により、社内の利害関係者が
関連する知見を収集できるようになりました」。

Tell Rexy を導入することで、Tapestry は店舗固有のニーズへの対応と在庫管理の能力を向上させました。店員はアプリを使用して、顧客が求めている商品について伝えることができます。これにより、会社は各店舗にどの商品を在庫として確保するかを決めることができます。このほぼリアルタイムのフィードバックループは、在庫と現地の顧客の好みを一致させるのに役立ち、在庫問題による売上の損失を減らすことができる可能性があります。

「現場に適切な製品を提供できなければ、売上が落ちてしまいます」と Chandak 氏は言います。「今では Tell Rexy を使うことで、必要な商品を教えてもらえるようになりました。これにより、マーチャンダイジングプロセスに体系的な変更を加えることができるようになりました」。

このようなコミュニケーションの改善は、差し迫った課題に対処するのに役立つだけでなく、現場のスタッフのあいだで価値観と一体感を育むことにもつながります。その結果、Tapestry はより魅力的な職場環境を作り出し、それが顧客が受けるサービス水準の向上にもつながる可能性があります。 

Tapestry の Global Head of Data and Analytics Technology である Fabio Luzzi 氏は次のように述べています。「このプロジェクトのすばらしい点は、テンプレートを作成してサービスにしたことです。この基盤機能を活用することで、バリューチェーン全体のあらゆるビジネス機能から、個別に最適化されたナレッジベースを簡単に派生できるようになりました。このアプローチにより、AI によって得られるインサイトを組織全体に迅速に拡大し、カスタマイズされた実用的なインテリジェンスをチームに提供できるようになりました」。

Tell Rexy と Ask Rexy は、店舗内の知識と企業の意思決定との間のギャップを埋めるのに役立ち、最終的には従業員の生産性の向上と顧客体験の向上に貢献しました。「AWS を活用することで、チームのさらなる成功に役立つようなインサイトが得られました」と Chandak 氏は言います。

生成 AI エンジンの導入により、同社はこの成功をさらに発展させる態勢を整えました。次にこのアプリケーションを採用するのは、同社の Kate Spade New York の店舗です。Tapestry は、生成 AI エンジンの活用を全社に拡大する予定であり、他の事業部門は既に独自のユースケース向けに内部アプリケーションを開発しています。この拡張可能なエンジンにより、Tapestry は AI を活用した新しいアプリケーションを開発する能力が 10 倍向上しました。今後も、さらに大きな革新と効率化が見込まれています。