ビッグデータとAIを活用してパフォーマンスを向上させる5つの企業

スターバックス、バーバリーなどなど。ネイサン・サイクスは、企業がビッグデータとAIを使って業績を向上させ、売上を伸ばす革新的な方法を挙げています。 

世界は様々な面で猛烈なスピードで進歩しており、特にテクノロジー、イノベーション、現代の体験に関しては、その傾向が顕著です。消費者の体験は、主にオフラインで一対一のデスクトップ・プラットフォームから、高度にパーソナライズされた、文脈に応じたモバイルやアダプティブなものへと変化しています。このような状況に対応するために、ビジネスや組織は、ビッグデータやアナリティクスを活用した、より高度なサポートプラットフォームに目を向けています。いくつかの企業では、ビッグデータと 人工知能 プロセスやパフォーマンスを向上させるために

しかし、ビッグデータやAIを展開すること、あるいは 機械学習 — collectively is about more than just making sense of data: 使うことが大事.企業は、高度なメトリクスによって得られた実用的な情報を活用して、より良いキャンペーンの構築や、より多くの情報に基づいた意思決定、さらには顧客の行動を予測することができます。例えば、広告やマーケティングの分野では、ビッグデータやAIを活用することで、広告コピーをより収益性の高いものにすることができます。成功するコピーの5つの要素にコンテンツを合わせ、その配信を自動化することで、広く最適なインパクトを与えることができるのです。また、ギグ・エコノミーのおかげで、企業は次のようなことができるようになりました。 hire data scientistsボーダーを越えて

ここでは、これらのテクノロジーの背後にある力を少しでも知っていただくために、このようなプラットフォームを利用してパフォーマンスや効率性を向上させ、より良い顧客体験を提供している企業やブランドを詳しくご紹介します。ここでは、ビッグデータとAIを活用して、売上の向上、パーソナライズされた体験の提供、製品の改善を実現している企業の実例を5つご紹介します。

1.スターバックス

わかりやすい例としては、AmazonやWalmartなどの大手小売業者が挙げられます。しかし、そのような使用例は、低空飛行の果実です。実際には、例えばスターバックスのように、意外なブランドがAIやビッグデータを活用しています。

パーソナライゼーションは、現代の消費者にとって、より迅速なサービス、より適切な選択肢、そしてより良い総合的な体験を意味し、非常に価値のあるものです。リアルタイム情報を含むビッグデータと顧客指標により、よりターゲットを絞ったサービスオプションを提供することが可能になりました。 スターバックスは、その最先端を行くこれにより、お客様がカウンターに到着する前に、モバイルアプリと膨大なデータストアを使ってバリスタに好みのオーダーを表示することができます。また、パフォーマンスも大幅に向上し、特に混雑する時間帯でのオーダーやサービスの時間を短縮することができます。

どのような機能ですか？スターバックスのリワードプログラムやモバイルアプリのメンバーは、ドリンクの注文や次回の注文の連絡、限定特典の利用などによく利用しています。同時に、同社はこのサービスを利用して、お客様の習慣や購入の好みに関する多くの情報を収集しています。それこそが、バリスタに優先的な注文情報を提供する方法なのです。

しかし、これらの情報は、より適切なマーケティングキャンペーンやプロモーションの構築、新規店舗や潜在的なビジネスのためのロケーションの決定、さらには今後のメニュー更新の決定にも利用されています。

2.3.バーバリー

イギリスの著名なファッションブランドであるバーバリーは ビッグデータやAIの活用も は、パフォーマンス、売上、顧客満足度を向上させるためのものです。

もちろん、お客様はモバイルアプリを使ったロイヤリティプログラムやリワードプログラムを利用しています。こうしたサービスを積極的に利用しているお客様には、バーバリーはデータの共有をお願いしており、収集した情報をもとに、オンラインと店頭の両方で関連性の高いお勧め商品を提供しています。

最も興味深いのは、これが従来のバーバリーの実店舗にどのように反映されるかということです。セールスアシスタントや企業の担当者は、会社所有のタブレットにアクセスして、特定の顧客に関する購買提案や追加情報を提供しています。従業員は、お客様の購入履歴や好み、ソーシャルメディアでの活動まで見ることができます。これらのデータを活用して、よりパーソナライズされた体験を提供することで、売上の向上につなげることができます。

例えば、オンラインでブラウスを購入したとします。お客様がお店に行くと、店員がその購入品を見て、それに合うハンドバッグやアクセサリーをお勧めすることができます。さらに、同じブラウスと一緒に他のお客様が購入した商品を提案することもできます。

この知識とデジタル情報の概念を別の方向に進めると、バーバリーの店舗ではすべての商品に固有のRFIDタグが付けられています。買い物客が店舗を訪れると、モバイルアプリで様々な商品について直接コミュニケーションをとることができます。商品がどこから来たのか、あるいはスタイリングのヒントを得ることもできます。このように、デジタルとフィジカルを融合させることで、お客様へのサービスやニーズへの対応を向上させています。

3.マクドナルド

世界的に有名なファストフード店「マクドナルド」は、ビッグデータやAIの活用など、さまざまな形で現代のテクノロジーを取り入れています。

最新のモバイルアプリでは、注文から支払いまで、ほぼすべてをモバイルデバイスで行うことができます。さらに、お得な情報も入手できるようになり、より楽しい体験ができるようになりました。便利さの代償として、マクドナルドはお客様の重要な情報を収集しています。お客様がどのような食べ物やサービスを注文するのか、どのくらいの頻度でドライブスルーを利用するのか、店内に入るのかなど、お客様に関する重要な情報を収集しています。これらのデータは、よりターゲットを絞ったプロモーションや提案を可能にします。実際、同社のモバイルアプリを利用する日本のお客様は 平均35％以上の支出 お客様が料理を注文する直前に、的確な提案をしてくれるからです。

4.4.スポティファイ

Spotifyは、AIやビッグデータを活用して、より良いプレイリストやストリーミングコンテンツの推奨をユーザーに届けるという点で、Netflixとは似て非なるものです。 週刊誌「Discover」の特集 は、その優れた例です。毎週、Spotifyはすべてのユーザーに、その人の視聴履歴や閲覧履歴に基づいたおすすめの音楽を含むパーソナライズされたプレイリストを提供しています。このプレイリストは、新しい曲やアーティストを提供したり、新しいジャンルを紹介したり、さらにはお気に入りの音楽をアップデートしたりする、プラットフォームからのキュレーションされたミックステープのようなものです。

この機能は、ユーザーベースから収集した膨大な情報やデータのおかげで実現しています。何百万人もの人々が毎日音楽を聴いていれば、ユーザーの習慣や好みについて、かなり深い洞察が得られます。

また、バンドや音楽アーティストが自分のコンテンツに関連するアナリティクスを見ることができる「Spotify for Artists」アプリの提供を開始しました。

5.ザ・ノース・フェイス

If you’re not familiar with The North Face, they are a prominent clothing vendor that offers both outdoor-friendly and active fashions. They’ve tapped into 人工知能 and machine learning — thanks to IBM’s Watson — to deliver a highly personalized customer experience, all モバイルアプリで配信.

ダウンロードすると、お客様は携帯電話に直接話しかけてWatsonと関わることができます。システムは人間の販売員と同じように、さまざまな質問やショッピング体験を経て、カスタムレコメンデーションを提供します。最初の段階で提供された回答とお客様の反応が、システムの今後のインタラクションを形成します。

例えば、"あなたはどんな機能をジャケットに求めていますか？"という質問があります。あなたの回答によって、ワトソンがあなたに勧める製品や商品が決まります。

機械学習とAIのプラットフォームが、モダンな体験の形成に貢献している

多くの点で、これらのテクノロジーは、ビジネスのパフォーマンスと効率を向上させると同時に、ビッグデータを活用している企業とは別の消費者の体験を近代化します。最近の購買履歴などの単純な情報をもとに、高度にパーソナライズされた、文脈に沿ったコンテンツやお勧め情報を受け取ることができるようになった無数の方法を考えてみてください。

この情報は、マーケティングや広告、パートナーとの関係、将来の意思決定など、ビジネスを中心とした数多くの戦略を改善することにもつながります。信じられないかもしれませんが、SF映画で描かれているような、ボットやテクノロジーが日常生活に浸透している未来が、ここにあるのです。

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