データは小売業に新たな変革を引き起こしました。データを活用することで、顧客を理解し、顧客が求めているものを提供できるようになり、どの商品がどの時期に売れ行きが伸び始めるか予測することもできます。顧客が実店舗とオンラインのどちらで買い物をしても、体験やサービスをパーソナライズすることも可能です。Microsoft によると、小売企業は複数の顧客接点のデータを分析することで、収益を 940 億米ドル増加できる可能性があると言われています。1
データを活用することで短期的には販売を促進し、長期的には顧客ロイヤルティーを高めることができますが、小売企業はまず、ビジネス全体から抽出される膨大な量のデータの意味を理解しなければなりません。また、常に新しいソースから新たなデータが入ってくるので、すべてを収集して、迅速かつ容易に新しい体験を生み出せるように、分析を実行するための強力な基盤を用意することが不可欠となります。
小売分析のメリット
データがなければ、小売企業は顧客が何を求めているのか、憶測に頼るしかありません。最適な小売分析ソリューションにデータを投入すれば、在庫管理からマーケティング、販売といった各戦略を改善するための知見を得ることができます。分析が小売企業にもたらすメリットの一部をご紹介します。
- 高度にパーソナライズされた体験の創出:消費者の約 77% が、顧客体験は商品やサービスの品質と同様に重要だと考えています。2 顧客の購入履歴と以前のキャンペーンに対する反応を分析することで、顧客の好みに合わせて個別にカスタマイズした購入体験やサービスを提供できます。
- 実店舗の変革:小売店分析により、価値の高い顧客エンゲージメントをリアルタイムで獲得できます。ターゲット層に適切なメッセージを伝える応答性に優れたデジタルサイネージや、ロイヤルティー・プログラムと組み合わせたポイント・オブ・セール (POS) システムを構築できます。
- より効果的なマーケティング・キャンペーンの実施:予測分析により、小売企業は、どの顧客が今後数カ月の間にどの商品を購入する可能性が最も高いかを特定できるようになります。
- 在庫、サプライチェーン管理の最適化:小売業に AI と予測分析を導入すると、最も牽引力がある商品や機能の予測に役立ちます。AI を搭載したロボットが商品棚を「監視」し、在庫切れの発生を最小限に抑えたり、分析により、注文数を予測して在庫を補充できるため、店舗では商品の不足や過剰在庫がなくなります。
- 販促と効果的な商品配置:分析を使用して店舗のヒートマップを作成することで、顧客が商品に気付くように商品をどこに配置するべきかをより適切に判断できます。
- オムニチャネル戦略の促進:分析はユニファイド・コマースの隠し要素です。アクセスできるすべてのチャネルから取得したデータを活用することで、小売業務を最適化すると同時に、顧客体験も向上できます。
小売分析はクラウドでもエッジでも実行できます。複数のソースからのデータをまとめる場合など、クラウドの方が分析に適した環境を構築できることもあれば、低レイテンシーとデータ・ローカライゼーションが要求される場合には、エッジ (店舗) で分析を実行する方が理にかなっている場合もあります。
消費者の約 77% が、顧客体験は商品やサービスの品質と同様に重要だと考えています。2
クラウドでの分析と AI
クラウドでのデータの集約と分析は、予測分析やマーチャンダイジング分析だけでなく、さまざまなタイプの顧客分析にも最適です。こういった手法により、小売企業は長期的なトレンドを捉え、将来的な予測も可能になります。例えば、クラウドベースの予測分析ソフトウェアにデータを投入して、地域ごとにターゲットを絞ったマーケティング・キャンペーンを展開することも、需要計画の精度を高め、店舗間の業績の差や選好の違いを把握することもできます。
高まりつつあるトレンドの 1 つは、小売業のビッグデータから洞察を得て、顧客体験とビジネス運用の両方の改善を目的に AI を導入することです。AI を使用することで、顧客をセグメント化し、顧客データ分析に基づいて商品を勧めることができます。オンラインチャネルでの顧客の動向からデータを追跡して、e コマース戦略を改善できます。運営面では、在庫の偏りの検出と修正、サプライチェーンの最適化、商品開発の推進などに AI を適用するのも効果的です。
エッジでの分析と AI
今日では、小売データ分析の運用基盤をクラウドだけに頼る必要はなくなりました。最新のエッジ・コンピューティング・テクノロジーにより、分析と AI の環境を実店舗に構築できます。店内分析により、小売企業は、これまでオンラインチャネルでしか収集できなかった新しいタイプのデータ、例えば来店客が商品をどのように探しているか、注目を集めたのはどのマーケティング・メッセージかなどのデータを利用できるようになります。
エッジ・コンピューティングのメリット
エッジ・コンピューティングでは、データがローカルで収集、保存、分析されます。これにはいくつかの利点があります。まず、機密データがそのソースまたはソースの近くに保持される点です。これにより小売企業は、EU の一般データ保護規則 (GDPR) を含め、データ・ローカライゼーションと個人情報保護に関する規制を遵守できます。また、クラウドへの大容量データの転送に要する帯域幅のコストが削減されます。さらに、エッジ・コンピューティングの低レイテンシーにより、リアルタイムの応答性を確保できます。
エッジでのコンピューター・ビジョン
エッジ分析の最も重要なテクノロジーの 1 つがコンピューター・ビジョンです。これは、視覚データを「見て」解釈する AI 機能の一種です。このテクノロジーにより、さまざまな新しい魅力的なユースケースが可能になります。デジタルサイネージに組み込まれたコンピューター・ビジョンにより、小売店舗でオーディエンス・インプレッションを収集して、マーケティング・メッセージに注目した客層を判別したり滞在時間の測定ができます。店舗周辺に配置したスマートカメラで、人の往来、商品の動き、来店客の行動を捉えることも可能です。在庫システムでは、コンピューター・ビジョンを使用して、店頭の商品の数を常に正確に把握できます。
インテルは NRF 2020 で、Flooid をはじめとするパートナー各社が提供するインテリジェント損失防止のデータ駆動型ユースケースを紹介しました。このソリューションでは、コンピューター・ビジョンと複数のセンサーで収集したデータを使用して、セルフレジの利用者が購入する商品を正確に識別します。POS のリアルタイム・トランザクション・ログ、コンピューター・ビジョン駆動のオブジェクト検出、スケール・ソリューション、RFID 機能など、複数のベンダーのコンポーネントが統合されています。EdgeX Foundry のオープンソース・ミドルウェアにより、こういったさまざまなコンポーネントのデータの統合に必要な共通フレームワークが提供されます。
より良い成果を得るための分析の活用
小売企業は、複数の顧客接点に分析を適用することで、デジタル・トランスフォーメーションを拡大できます。その結果、より多くのパーソナライズされた体験を生み出し、ビジネスを包括的に把握して、より優れた成果へとつなげることができます。
例えば、インテリジェント・リテール・エクスペリエンスは、小売企業が顧客体験を向上するために、エッジからクラウドまで対応したテクノロジーがどのように機能しているかを示しながら、リアルタイムの洞察を提供します。店舗に足を踏み入れると、インテル® Core™ i7 プロセッサーを搭載した Microsoft* Surface* Studio が新規顧客かリピーターかを検出するため、顧客に提供する購入体験を即座にカスタマイズできるようになります。AI 推論を駆動するこのシステムの基盤となっているのが、インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーとインテル® FPGA を搭載したローカルの Azure* Stack Edge アプライアンスです。
精算時には、顧客ロイヤルティー・ソフトウェアを実行するモバイル POS システムが、今後の来店をパーソナライズするために使用できる追加情報を収集します。バックグラウンドでは、カメラが来店者数と在庫に関するデータを収集します。このデータはクラウドで共有されるので、マネージャーは複数の店舗の状況を確認できます。
小売分析のためのインテル® テクノロジー
結論を言うと、小売分析の頭脳はソフトウェアです。ただし、ソフトウェアを機能させるには、異なるソースから得る大量のデータを収集、保存、処理できるようにしておかなければなりません。
インテルは、エッジからクラウドまで広範にわたるコンピューティング、ストレージ、ネットワーキングのテクノロジーにより、小売企業が実店舗でもオンラインでもあらゆる接点からデータを収集して管理できる、データ中心の世界を実現します。インテルのテクノロジーにより、小売企業はデータが生成されたその場で即座にデータを分析することも、すべてのデータを 1 カ所に集約することも可能になります。その結果は、高度にカスタマイズされた顧客体験の提供と、在庫やサプライチェーンの効率化です。顧客の側は、必要なものを必要な場所でストレスなく購入できるようになります。
| 強力なデータ分析を実現するインテル® テクノロジー |
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|---|---|
| インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサー・ファミリー |
インテル® Xeon® スケーラブル・プロセッサーは、AI アクセラレーション機能を内蔵し、クラウドとデータセンターにおける高性能分析の基盤を構築します。 |
| インテル® Core™ プロセッサー・ファミリー、Intel Atom® プロセッサー |
これらのプロセッサーには、必要とされる場所で適切なレベルのパフォーマンスを提供する、幅広い選択肢が用意されています。デジタルサイネージ、ロボット、POS システム、インタラクティブ・キオスクなど、エッジでのリテール・ソリューションに最適です。 |
| インテル® vPro® プラットフォーム |
インテル® vPro® プラットフォームは、小売端末の貴重な稼動時間を確保する、パフォーマンス、内蔵セキュリティー機能、リモート管理機能を提供します。 |
| インテル® Movidius™ VPU、OpenVINO™ ツールキット |
インテルは、コンピューター・ビジョン・アプリケーション向けのハードウェアと対応ソフトウェアの両方を提供しています。インテル® Movidius™ VPU は、エッジのコンピューター・ビジョンに低消費電力のアクセラレーションを実装します。OpenVINO™ ツールキットにより、VPU、CPU など、インテルのプラットフォームに実装するビジョン・アプリケーションの開発時間を短縮できます。3 |
| インテル® RealSense™ テクノロジー |
インテル® RealSense™ テクノロジーは、小売環境を 3D で把握できるように設計されたビジョン対応のソリューションを実現します。 |
インテルのパートナー・エコシステムを通じて信頼できるソリューションを探すには、インテル® ソリューション・マーケットプレイスにアクセスしてください。
Open Retail Initiative による分析の推進
小売分析には新たなビジネス価値を引き出す可能性がありますが、多くの場合、相互運用性の課題により、小売企業が新しいソリューションを導入することが難しくなっています。
インテルは、相互交換が可能なコンポーネントとアクセスしやすいリテール・ソリューションのエコシステムを実現する、共通のオープン・フレームワークを促進するための Open Retail Initiative (ORI) を主導しています。ORI のゴールは、最前線からクラウドまで、実店舗に最適化されたデータ指向ソリューションのスケール可能な導入を加速することです。これにより、小売企業はデータを活用し、複数のアプリケーションから分析と AI の可能性を最大限に活かせるようになります。
小売業におけるデータ駆動型への変革
飽和状態の市場において、データの活用は小売企業にこれまで以上の競争優位性をもたらします。オープン・スタンダードに基づく柔軟な分析基盤があれば、小売企業はあらゆるソースから得たデータを集約して、その可能性を最大限に活用できるようになります。インテル® テクノロジーを基盤とするエッジとクラウドのソリューションが、適切な場所で、適切なタイミングでデータを収集、移動、保存、分析して、有用な洞察が得られるよう、小売企業を支援しています。