AIマーチャンダイジングのエキスパートであるNextailは、Snowflakeを使用して意思決定をスピードアップしています

ファッションおよびコレクションベースの小売業は、わずかな優位性がすべての違いを生むタフなビジネスですが、Nextailはさらに1歩進んでいます。ここでは、Snowflakeのデータクラウド上にマーチャンダイジング最適化プラットフォームを構築し、意思決定までの時間を8分の1に短縮した方法をご紹介します。

小売業者にとって、適切なマーチャンダイジングの決定を適切なタイミングで迅速に行うことは、収益とブランドの評判に関わる重要事項です。ブラックフライデー、12月のホリデーシーズン、季節の変わり目などのピーク時に、ブランドの運命が一瞬にして変わることが多いのはそのためです。 

Nextailは、この点を誰よりもよく理解しています。同社のAI主導のマーチャンダイジング最適化プラットフォームは、リアルタイムデータとヒストリカルデータを組み合わせることで、最も差し迫った質問に対する正しい答えを小売業者に提供するように設計されています。また、AIモデルと組み合わせることで、小売業者は自社の業務に伴って成長するインテリジェントなインサイトにアクセスできます。 

NextailのプロダクトマーケティングディレクターであるCarlos Seguin-Lozano氏は、次のように語っています。「小売業は非常に大きなプレッシャーを感じています。難しい決断を下す必要があり、それを間違えると、自分のビジネスを理解していないと思われてしまうリスクがあります。小売業者の多くは適切なデータを手に入れてはいますが、そのデータを大規模に活用するための適切なツールを探しあぐねています。当社のプラットフォームは、データの関係性を確立して隠れたパターンを特定し、バランスシートにプラスの影響を与える新しいマーチャンダイジングの機会を明らかにします」 

しかし、より大量のデータを処理したいという顧客の要求の高まりを受けて、Nextailは求められる規模と性能を提供するために機能を拡張する必要に迫られました。さらに同社は、プラットフォームの価値を実証し、顧客との信頼を築きたいとも考えていました。そのため、概念実証をより迅速に実行する方法も必要でした。

Seguin-Lozano氏は次のように説明してくれました。「複数のデータソースから大規模にデータを取り込む方法が必要であり、結局のところスケーラビリティが重要ということになりました。さらに、データサイエンス環境をシンプル化し、複雑さを軽減し、データサイエンティストがより影響力のある活動に集中できるようにしたいとも考えていました」 

無数の変数を持つ何百万ものプロダクトを数分で分析 

Seguin-Lozano氏は次のように述べています。「私たちは技術市場に目を配り、自社のシステムを定期的に評価し続けてきたため、Snowflakeのデータクラウドとその機能についてはすでに知っていました。そこで、Snowflakeのプラットフォームに、それぞれ独自の属性を持つ100万個のプロダクトを処理し分析するという概念実証を作成しました。すぐに処理時間は12時間からわずか数分に短縮され、90%という改善を達成しました。これにより、無数のシナリオを即座にシミュレートし、情報に基づいた品揃え、購入、および流通の決定を行うことができるようになります。この結果は目を見張るものであり、非常に特別な取り組みであるということが分かりました。」

Powered by Snowflakeプログラムの初期メンバーであるNextailは当初、Snowflakeのデータクラウド上でプラットフォームを計画し構築するのに役立つ貴重なリソースにアクセスできることを大いに活用しました。このプログラムは、NextailがSnowflakeパートナーとして市場に参入し、そのプラットフォームを何千ものSnowflakeの現在および将来の小売業者顧客に販売する際にも役立っています。

既存のプラットフォームをSnowflakeのデータクラウドに移行するために、Nextailは、データ環境をマーチャンダイジングジャーニーを反映するさまざまなモジュールに分割し、比較と伸縮性を実現するような方法でそれぞれをリフトアンドシフトしました。同社はすでに顧客のデータに関する無数のビジネスルールと制約を自動化しており、手作業とヒューマンエラーのリスクを排除しています。 

JSONおよびXMLデータ形式への対応からJDBCドライバーコネクターまで、Nextailは柔軟なプラットフォームとさまざまな機能を自由に使用できるようになりました。たとえば、同社はSnowflakeのTime Travel機能を使用して、貴重なヒストリカルデータを素早く精査しています。Seguin-Lozano氏は次のように述べています。「時間を遡ってデータを把握できるということが私たちにとっては非常に重要です。タイムスタンプ付きデータに素早くアクセスできることが私たちのビジョンの支えとなっており、それによって複雑なサイロも削減されています。このような深いインサイトの獲得は、Snowflakeなしでは不可能だったでしょう。」

顧客へのインパクトを素早く実現するための迅速なデータ統合 

Nextailの顧客はそれぞれが大量のデータを処理しているため、プラットフォームの成功には規模に関係なく高速の処理が不可欠となります。また、Seguin-Lozano氏が説明してくれたように、最も価値のある資産が適切に扱われているという顧客の信頼も構築されています。「大きなデータをプラットフォームに読み込む際にはプロセスに問題が多く発生する場合がありますが、Snowflakeのデータクラウドのおかげで、SQLの最適化を含めあらゆる複雑さに対処できるようになりました。つまり、数か月ではなく数日のうちに、より素早く価値を示すことができるということです。また、データが高品質であるため当社のデータ統合はシームレスであり、必要なITリソースはほとんどありません。また、Snowflakeを使用しているお客様向けには、統合を必要とせず、Snowflakeインスタンス間でリアルタイムにデータを共有しています」 

Seguin-Lozano氏は次のように付け加えました。「Snowflakeは、当社のデータサイエンスチームの運用効率を高めてくれました。当社のチームでは、より付加価値の高いタスクに集中する時間が増え、お客様のニーズに応えるためのアジリティと、お客様のビジネスへのインパクトが高まりました」

Nextailのデータ品質チェックの中には、Snowflakeと統合されたdbtを使用して顧客データをマッピングし、同社が顧客のデータで何をしようとしているのかを正確に示すということも含まれています。これによりNextailは、以前のインフラストラクチャーと比べて8倍の速さで3年間の顧客データを変換し、分析するプロセスを完了できるようになり、顧客はより素早くインサイトにアクセスできるようになりました。

Nextailは、ビジネスインテリジェンスのためのDomoやプロセスオーケストレーションのためのDagsterなど、他の主要ベンダーとの広範な統合も活用しています。Seguin-Lozano氏は次のように述べています。「どのようなデータ量でも扱えるようになり、無限に近いスケーラビリティをお客様に提供できるようになったと確信しています。これまで以上に大規模なお客様をオンボーディングし、他の方法では不可能だったより優れたエクスペリエンスをお届けしています」 

未来は明るい。未来のAI。 

コストの最適化やウェアハウスの容量から店舗での支援まで、Nextailはマーチャンダイジングのあらゆる側面にAIを取り入れたいと考えています。また、Powered by Snowflakeのパートナーとして、同社のプラットフォームは多くのSnowflakeのお客様にとっての戦略的資産となるでしょう。
「プラットフォームに入力するデータが多ければ多いほど、より正確なインサイトが得られます。Snowflakeを使用することで、社内外の新しいデータでモデルを迅速に拡充させることができ、お客様のマーチャンダイジングとプロダクトの決定にすぐにお役立ていただけるようになります。Snowflake、当社のAIモデル、およびプラットフォーム上のその他のコンポーネントの組み合わせにより、以前は数か月かかっていた操作が数日で終わるようになりました」と、Seguin-Lozano氏は語ってくれました。