Snowflakeの小売・消費財業界と広告・メディア・エンターテイメント業界向けAccelerateイベントの注目ポイント

あらゆる業界の組織が、データとAIを活用することで、これまでにない効率と規模の向上、そして堅牢なコンプライアンスを実現しています。Microsoftとのパートナーシップによる、Snowflakeの最新の業界向けバーチャルイベント「Accelerate Retail & Consumer Goods」と「Accelerate Advertising, Media & Entertainment」の参加者は、業界のリーダーが堅牢なエンタープライズAIとデータ戦略によってイノベーション、ビジネスインサイト、顧客体験などをどのように加速させているかについて、さまざまな話を聞くことができました。 

これらのイベントでは、Snowflakeのエキスパート、お客様、パートナー、リーダーにより、主要な業界ユースケースについての戦略的インサイト、実用的なヒント、ベストプラクティス、デモが行われました。以下に、両イベントの注目ポイントをいくつかご紹介します。

Accelerate Retail & Consumer Goods

1. 小売・消費財企業は、ソーシャルメディア、データコラボレーション、サードパーティマーケットプレイスを利用して顧客の360度ビューを構築し、消費者の嗜好を把握するためのデータの活用について、よりクリエイティブになっています。MicrosoftのRCG担当グローバル戦略責任者であるShanthi Rajagopalan氏は、次のように述べています。「食料品やジーンズの購入者は、車を運転する人、携帯電話を使用する人、ストリーミングメディアを使用する人と同様であると考えられます。この消費者行動データのすべての相互接続性を活用できれば、ブランドが消費者のニーズと動機をより深く理解するための本物の機会となります」

2. 顧客の360度ビューの効果的な実装は、強固なデータファウンデーション、データの品質とガバナンス、リアルタイムで体験をパーソナライズするAIアクティベーションという、3つの要素に主に依存します。EYのDigital, Data and AI Consulting担当Managing DirectorであるVinay Banari氏は、「強固なデータファウンデーションに注力し、その上にAIを構築する必要があります。そして、ロイヤルティデータと購入データを利用してオファーを作成しなければなりません。真のインパクトを生み出す原動力となるのは、データレディネスです。そしてこれは、強力なプラットフォーム、そしてクリーンなデータとAIを意味します」と話しています。

3. AIによって、マーケターはこれまで手作業で行っていたパーソナライゼーションのタスクから解放される大きな機会を得ます。Hightouchの製品GTMリーダーであるAlec Haase氏は、「ほとんどのマーケティングプログラムは、依然としてルールベースのアプローチやマーケティングカレンダーなどの時代遅れの方法に基づいて構築されており、個々の顧客に関する豊富なデータを活用できていません。このようなプログラムは、顧客の行動を無視する厳格なルールに依存しており、顧客ロイヤルティの構築につながらない画一的な体験しか生みません。さらに、パーソナライズされたキャンペーンのローンチは大変な作業です。何人もの人員、チーム、ツールを必要とし、何十時間もかかります。また、マーケターは手動のシステムの使用とサイロ化された意思決定を余儀なくされています。私たちは、マーケターのパーソナライゼーションに対するアプローチを改善し、よりスマートで簡単に作業を行えるようにするための方法としてAIを捉えています」と語っています。 

4. AIにより、マーケティングチームは単に実行するのではなく、データドリブンな実行を実現して定量化できる結果を得られるようになります。WhoopのLifecycle Marketing担当DirectorであるAoife O'Driscoll氏は、次のように話します。「（AIによって）コンバージョンが10%向上しました。このモデルは、人間が数週間かけて実行した場合よりもはるかに優れた性能を発揮します。これは驚くべきことです。また、店舗のコンバージョン率が10%向上すれば、2025年には収益が約20%増加することになります」

Accelerate Advertising, Media & Entertainment

1. クリーンルームによるデータコラボレーションを成功させるには、セキュアで適切に編成され、プライバシーに対応したデータウェアハウスを確立することが重要です。Warner Bros. DiscoveryのData Product Strategy担当VPであるJenny Yurko氏は、「プライバシーを遵守した安全な場所にデータを保管し、そのデータの意味について非常に優れた分類法を構築することで、オーディエンス側の関係者とともに機能性やデータオンボーディングを改善できるようになります」と話します。

2. 実り多いデータ統合と分析を行うためには、多様なID情報を正確に一元化できるクリーンルームソリューションが必要です。「オフラインとオンラインのデータセットの世界は、ますます近づいています。そのためには、中核となる主要コンポーネントとしてID解決機能を備えたクリーンルームソリューションが必要となります」と、DentsuのVPを務めるJon Regan氏は言います。「名前、Eメール、電話番号、IPデバイスIDの断片化した世界を適切に接続できるデータクリーンルームであれば、実装は成功するでしょう」 

3. データクリーンルームをコラボレーションに活用するためには、明確な目標を定め、データの権利と制限を明確に理解し、コンプライアンスとプライバシーの確保に注力する必要があります。「ユースケース、使用したいデータ、データの用途や必要としている結果を理解するためには、一連の疑問を解決する必要があります」と、EYでManaging DirectorとUS Data Privacy Leaderを務めるReese Solberg氏は話します。「すなわち、そのデータに対してどのような権利を所持しているか、また、そのデータにはどのような義務が付随しているか、他の企業やコラボレーション相手に対してどのような義務が生じるか、ということです。これらの側面を理解できたら、ツールまたはソリューションの要件の定義に着手できます。その後、このクリーンルームを使用できるかどうかを評価できます。そして最終的に、主要なビジネス要件とコンプライアンス要件を定義して、ツールを選択することになります」 

4. Snowflakeデータクリーンルームは、透明性の高いコラボレーティブなデータ分析を促進します。「Snowflakeデータクリーンルームの素晴らしさの一つは、透明性と柔軟性にあります」と、​Indeed.com.のMarketing Analytics担当Senior ManagerであるJoe Zucker氏は話しています。「SQLでクエリを記述して、プロジェクトに取り組んでいるすべてのメンバーに見せることができます。広告主である私たちがクエリを書く場合もあれば、パブリッシャーがクエリを書く場合もあります。どちらの場合も、前提、ルール、構文を常に把握できるため、このキャンペーンをどのように分析するかについて同意が得られています」  

その他の登壇者からも、エンタープライズデータアーキテクチャのブループリント、顧客がAI/MLを使用して効率を高めている方法、企業がビジネスクリティカルなワークフローを加速させている方法についての知見が共有されています。

Accelerate Retail & Consumer GoodsとAccelerate Advertising, Media & Entertainmentを見逃した方は、オンデマンドでご視聴いただけます。