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お客様との質の高いつながり

御社は消費者を理解していますか?それとも一歩後れを取っていますか?消費者が入店したり御社サイトを訪れたとき、相手の何がわかっていて、どのように対応しますか?彼らは御社についてどのようなツイートをしていますか?Hortonworks があれば、消費者への対応力が強化され、消費者の好みに応じたタイミングのよいプロモーションを提供し、より迅速な受注によりサービスが改善されることで、お客様が御社を第一に選ぶようになることが可能です。

小売業者のための実証データのパワー

Hortonworks の Connected Data Platforms を使うと、データのキャプチャ、採取、保管、分析に関するコストが劇的なまでに削減されます。既存のシステムやオペレーションと統合されると、小売業者は実証的な小売りデータを統計的に観察することができるようになります。売上を促進する要因を推測するために、顧客との話し合い、店頭調査、フォーカスグループに頼るよりもずっと確実です。

ユースケース

顧客の 360 度ビューを構築する

リテーラーは複数のチャネルを通じて顧客とやりとりをしますが、多くの場合、顧客との交流データと購入データはデータサイロ内で別々に保存されています。顧客の最終購入とマーケティングキャンペーンやオンラインのブラウザ行動を正確に相互関連づけることができているリテーラーはほとんどいません。

Connected Data Platforms により、小売業者は顧客行動の単一ビューを得ることができます。データをより長期的に保管し、顧客のライフスタイルの段階を特定することができます。分析は売上を向上させ、在庫費用を削減し、ベストカスタマーをつなぎ止めます。


ブランドセンチメントを分析する

企業には、ブランドの健全性を監視するための信頼できる方法がありません。宣伝広告、競合の動静、新製品の発表、ニュースがブランドにどのように影響するのかを分析するのは困難です。ブランドの研究を自社内で行うと、時間やコストがかかる上、不完全な場合があります。

Connected Data Platforms は、ソーシャルメディア上で発言されたブランドに関する意見を、迅速に偏りなくキャッチします。小売業者は Twitter、Facebook、LinkedIn、または業界に特化したソーシャルメディアストリームから得られるセンチメントを分析できます。顧客の感じ方をより深く理解することによって、小売業者はコミュニケーション、製品、プロモーションをそれに合わせることが可能です。


プロモーションのローカライズとパーソナライズ

モバイル契約者の位置情報を把握できるリテーラーは、地域や個人に特化したプロモーションを提供することができます。しかし、そのためには履歴やリアルタイムのストリーミングデータと関連付ける必要があります。

Apache Hadoop と Apache NiFi はデータをまとめることによって、モバイル機器に配信するプロモーションを低コストでローカライズ、パーソナライズします。小売業者は、地域のイベントやセールを通知するモバイルアプリを開発することができます。顧客の好みや地理的位置(特定の店の特定の売り場にいたるまで)に合わせることも可能です。

2013 年のホリデーショッピングシーズンに間に合うように、メイシーデパートは主要な 2 店舗でアップルの iBeacons 技術を使った実験を始めました。部門ごとに買い物客を特定してメッセージを送り、靴売り場にいるときはスニーカーがセール中だと伝え、近くにある商品の推奨までするというものです。


ウェブサイトを最大限に活用する

オンラインの買い物客は何 10 億件ものクリックストリームデータの痕跡を残します。クリックストリームデータによって、リテーラーは顧客が訪れたウェブページやそのサイトで購入したもの(あるいは購入しなかったもの)を知ることができます。しかし規模が大きくなると、構造化されていない大量のウェブログを取り入れ、保存し、精度をあげて分析し、洞察を得るのは困難です。ログデータをリレーショナル・データベースに保存するのは、あまりに費用がかかります。

Apache Hadoop は、あらゆるログデータを低コストで長期保存することができます。ウェブリテーラーはデータに含まれた情報を使ってユーザーの軌跡をつかみ、バスケット分析を行い、A/B テストを実施してサイト更新の優先度を決めます。これによりオンラインのコンバージョンが改善され、収入が増加します。

店舗のレイアウトを最適化する

店内のレイアウトと商品の配置は売上に影響を及ぼします。リテーラーは多くの場合、外部スタッフを雇うことによって、最適とはいえないレイアウト(例えば、必要なものが見つからないなど)をカバーしています。従来型の店舗には、購買前の顧客の行動に関する「購買前行動データ」がありません。データが足りない分を、店内センサー、RFID タグ、QR コードで補うことは可能ですが、データ量が多くなってしまいます。

Apache Hadoop を使えば、センサーやロケーションに関する非構造化データを保存することができます。情報によってコストが削減できると同時に、店内での顧客満足度が向上します。また、これによって既存店売上高と顧客忠誠度も向上します。