Snowflake Intelligenceが小売チームのデータ民主化を実現する方法

小売・消費財の組織は、ますます複雑化する環境で事業を運営しています。顧客の期待はかつてないほど高まっており、チャネルの多様化も進んでいます。さらに、利益率は常にプレッシャーにさらされています。マーケティング、マーチャンダイジング、価格設定、サプライチェーン、顧客体験に関する意思決定は、これまで以上に迅速かつ高い確信をもって行う必要があります。

こうした意思決定を支援するため、小売企業は膨大な量のデータを収集しています。収集元は実店舗、Eコマースプラットフォーム、マーケティングシステム、カスタママーサービスツール、サードパーティパートナーなど多岐にわたります。今やデータはビジネスのほぼすべての部分に活用されています。そのため、スピード、正確性、チーム間の連携に対する期待が高まっています。

しかし、データが豊富にあるにもかかわらず、多くの小売組織は依然として課題を抱えています。情報を共有可能で実用的なインテリジェンスに変換することに苦労しているのです。

Eコマースがまずプレッシャーを感じる理由

こうした課題は小売業界全体に存在します。しかし、Eコマースチームは特に深刻に感じていることが多いのです。デジタルチャネルは高速なデータを生成します。また、絶え間ない実験も必要です。さらに、マーケティング、マーチャンダイジング、顧客体験において、ほぼリアルタイムの意思決定が求められます。

キャンペーンは迅速に開始され、反復されます。顧客の行動は四半期単位ではなく、数日単位で変化します。パフォーマンスのシグナルは、数十ものプラットフォームから一度に届きます。このような環境では、静的なダッシュボードの限界がすぐに露呈します。分析の遅れやインサイトのサイロ化といった問題も顕著になります。

Eコマースは、インテリジェンスへの新しいアプローチを試す場となっています。そこでは、データ収集と意思決定の間のギャップが、ビジネスの他のどの部分よりも迅速に明らかになります。

Eコマースにおけるインテリジェンスのギャップ

多くのEコマース組織は、高度に断片化されたデータ環境で運営されています。オーディエンスやトランザクションデータは、広告プラットフォーム、Eコマースシステム、CRMツール、カスタマーサポートアプリケーション、アナリティクススタックに分散しています。パフォーマンスのインサイトは、部門別にサイロ化されていることがよくあります。マーケティング、カスタマーサービス、プロダクト、リーダーシップの各チームが、異なるメトリクスと定義を使用しているためです。

同時に、重要なビジネスコンテキストは、従来のアナリティクスシステムの外部に存在しています。キャンペーンの事後分析、お客様からのフィードバック、プロダクトの立ち上げの振り返り、業務上のインサイトなどが埋もれています。そうした情報はスプレッドシート、プレゼンテーション資料、Eメール、Slackのスレッドの中にあります。このような組織のナレッジは、日々の意思決定を形成しています。しかし、それを分析したり、構造化データと結び付けたりすることは依然として困難です。

その結果、インテリジェンスのギャップが生じます。チームは、インサイトを活用することよりも、数字の整合性を取ったりコンテキストを探したりすることに多くの時間を費やしています。意思決定は遅れ、データへの信頼は低下します。そして、顧客体験を向上させたり、成長を促進したりする機会が失われます。

実践での変革の姿

業界をリードする小売組織は、このギャップを解消し始めています。データとコンテキストを別々に扱うのではなく、統合して扱えるようにチームを支援しているのです。静的なダッシュボードや一度限りの分析に頼るのではなく、ビジネスユーザーはデータを動的に探索できます。また、自然言語で複雑な質問をすることも可能です。事象を把握するだけでなく、なぜそうなったのかまで理解できるのです。

Decileは、このような変化がEコマースにおいてどのように進んでいるかを示す具体的な例です。Decileは、Eコマースブランドにサービスを提供するAI搭載のアナリティクスプラットフォームです。迅速な行動を必要とするビジネスユーザーに、高度な分析機能を直接提供します。Decileは、顧客、キャンペーン、コマースのデータをプラットフォーム内で統合します。これにより、チームはインサイトを発見し、行動を起こすことができます。アナリストを待ったり、複雑化する一方のダッシュボードを操作したりする必要はありません。

このアプローチにより、Eコマース組織は重要なタイミングを逃さずに行動できます。しかし、これを機能させるには、単にデータにアクセスできるだけでは不十分です。

小売業での隠れた資産：組織に蓄積されたナレッジ

小売やEコマースにおける最も価値あるインサイトの一部は、データベースには存在しません。それらはチームの経験や、チームが作成する成果物の中に存在します。たとえば、以下のような情報です。

• イニシアチブが成功または失敗した理由を説明するキャンペーンの事後分析

• 繰り返し発生するプロダクトやユーザビリティの問題を明らかにするカスタマーサービスのメモ

• 過去の経緯に基づいて形成されたマーチャンダイジングや価格設定の決定

• 戦略に影響を与えるアナリストのコメントや内部での議論

このナレッジをデータに結び付ける方法がなければ、組織は同じ教訓を何度も学び直すことになります。構造化データと組織のナレッジを統合することで、チームはより確実かつ一貫した行動を迅速にとれるようになります。

チームがインテリジェンスにアクセスするための新しい方法

小売チームの動きが加速するにつれ、データを扱うためのより直感的な方法が必要とされています。ビジネスユーザーは、数十ものダッシュボードを操作したり、アナリティクスチームにリクエストを出したりするのではなく、直接質問して信頼できる回答を即座に得ることをますます必要とするようになっています。

Snowflake Intelligenceは、チームが自然言語を使用して構造化データと非構造化データの両方を探索できるように設計されています。同時に、ガバナンス、一貫性、透明性も維持されます。チームは、データとコンテキストを統合して推論することができます。信頼を維持するために必要なコントロールを回避する必要もありません。

これにより、レポートを作成するチームだけでなく、日々意思決定を行う人々もインテリジェンスにアクセスできるようになります。

Decile、Snowflake Intelligenceの機能をEコマースチームに提供

Decileは、小売アナリティクスプラットフォームを通じて、Snowflake Intelligenceの機能をEコマースチームに提供する方法を実証しています。

Decileは、Eコマース組織全体でインサイトへのアクセスを民主化するために設計された、AI搭載のアナリティクスソリューションです。DecileはSnowflake Cortex AI上に構築され、ブランドが、事前に定義されたダッシュボードや静的なセグメントに縛られることなく行動できるようになりました。これにより、マーケター、幹部、アナリストはデータを探索し、より迅速に行動を起こせるようになります。

このアプローチを採用する前、Decileのソリューションは、標準化されたダッシュボード、事前に定義されたセグメンテーション、アクティベーションワークフローに依存していました。一般的なユースケースには効果的でしたが、このモデルは拡張性に課題がありました。カスタムリクエストが増加し、アナリティクスチームの負荷が過大になりました。また、カスタマーサクセスチームは、レポートをインサイトに変換するために多大な時間を費やしていました。

Decileは、複雑さを増すことなく、ユーザーがより迅速に行動できるようにする方法を必要としていました。そのためには、ユーザーの意図を理解し、正しいデータモデル上で動作するソリューションを見つける必要がありました。また、透明性の高いSQLを生成し、信頼できるデータに基づいた説明可能な結果を提供できることも条件でした。

DecileはCortex AI上にシステムを構築することで、エージェント主導のインテリジェンスをプラットフォームに直接組み込みました。Snowflake内ですでにデータがガバナンス管理されていたため、Decileは既存のセマンティック記述、セキュリティポリシー、メタデータを活用できました。このようにして、エージェントを迅速かつ安全に立ち上げることができました。

実務におけるエージェント主導のインテリジェンスのスケーリング

Decileはまず、少人数の顧客グループでエージェントのパイロット運用を開始しました。その際、既存のドキュメントや簡易的な指示をベースにしたセマンティックビューを活用しました。時間の経過とともに、セマンティックリソースの生成を自動化し、エージェントをアプリケーションに直接埋め込むことで、このアプローチを拡張しました。

顧客は次のような質問をすることができます。

• 「新しいプロダクトの業績はどうですか？」

• 「このEメールキャンペーンからの注文は何パーセントですか？」

• 「今週、最も収益を上げているお客様セグメントはどれですか？」

これに対し、エージェントは結果だけでなくコンテキストも提供しました。なぜそのパターンが現れたのか、どのようにして結論に至ったのかを説明しました。こうした透明性は、技術者ではないユーザーとの信頼関係を築く上で鍵となりました。

その効果は即座に表れました。Decileによると、パイロット対象の顧客グループにエージェントを公開してから最初の1週間以内に、ブランドの半数以上が利用をオプトインしました。こうした顧客については、以前のサポートリクエストの約75%がエージェントによって処理されました。その結果、チームはより価値の高い業務に集中できるようになりました。

「Snowflake Intelligenceは、以前はリソース不足で引き出すことができなかったインサイトへのアクセスをお客様に提供しています」と、DecileのシニアプロダクトマネージャーのHailey Sims氏は述べています。「テストでは、エージェントの思考プロセスを確認し、信頼を築くことが重要でした」

小売業界のリーダーにとっての示唆

Decileの例は、単なるプラットフォームの実装の成功以上のものを浮き彫りにしています。これは、小売組織がインテリジェンスにどうアプローチするかという、より広範な変化を示唆しています。

そこで浮上しているのが、Snowflake Intelligenceモデルです。このモデルは、構造化データ、組織のナレッジ、エージェント主導の推論の統合を可能にします。これにより、ガバナンスや信頼性を犠牲にすることなく、より迅速で確信の持てる意思決定をサポートします。

小売・消費財業界全体において、この変化は次のことを示唆しています。

• ビジネスユーザーが使いやすいインテリジェンス

• アナリティクスのボトルネックへの依存を軽減する、信頼できる説明可能な回答

• メトリクスと同様に重要なコンテキスト

• ガバナンスと透明性は依然として必須条件

Decileは、これらの機能が小売プラットフォームを通じてどのように提供されるかを示しています。より広義には、小売組織が意思決定をサポートするインテリジェンスのあり方を再検討していることを反映しています。

Snowflake Intelligenceとは

Snowflake Intelligenceは、ビジネスチームと技術チームがデータと組織の知識を確信ある意思決定に変えるのを支援するために設計された、Snowflakeのエンタープライズインテリジェンスエクスペリエンスです。構造化データと非構造化データを統合し、エンタープライズセマンティクスを適用します。そして、AIエージェントを使用して、ガバナンスを確保した透明性の高い方法で情報の推論を行います。

Snowflake Intelligenceは、基盤となるAI、エージェント、セマンティック機能を提供するSnowflake Cortex AI上に構築されています。組織やパートナーはCortex AIを使用して、カスタムのエージェント主導エクスペリエンスを構築できるようになります。一方、Snowflake Intelligenceは、Snowflakeプラットフォーム内で信頼できる意思決定中心のエクスペリエンスとして、こうした機能をすぐに使える状態で提供しています。

Decileは、Snowflake Intelligenceの機能がEコマースチームに提供される一つの方法を実証しています。Snowflake Intelligence自体も、マーケティング、顧客体験、マーチャンダイジング、リーダーシップのワークフロー全体でインサイトを活用しようとする小売・消費財組織に、上記の機能を直接提供します。

Eコマースを超えた小売業の意思決定をSnowflake Intelligenceが支援する仕組み

Eコマースにとどまらず、Snowflake Intelligenceは小売・消費財業界全体で、以下のような価値の高いさまざまなユースケースを実現します。

• マーケティングパフォーマンスとパーソナライゼーション：キャンペーンがアクティブな間にキャンペーンのパフォーマンスとオーディエンスの行動を分析します。これにより、支出、ターゲティング、メッセージングを最適化します。

• 顧客体験と顧客維持：トランザクションデータ、顧客対応のやり取り、フィードバックを組み合わせます。これにより、繰り返し発生する問題を特定し、チャーンを削減します。

• マーチャンダイジングと品揃えの計画：店舗、チャネル、リージョン、セグメント全体でプロダクトのパフォーマンスを把握します。また、レビューや返品から得られる定性的なインサイトと、定量的なメトリクスを結びつけます。

• サプライチェーンと在庫に関する意思決定：需要シグナル、在庫レベル、業務コンテキストを統合します。これにより、より迅速な計画とフルフィルメントを支援します。

• 経営幹部および部門横断的な意思決定：信頼性が高く、説明可能な回答をリーダーに提供します。これらの回答は、組織全体で共有されているデータやコンテキストの理解を反映したものです。

これらの各シナリオにおいて、Snowflake Intelligenceは、従来大規模な実施が困難または不可能であったことを実現します。それは、データとコンテキストを統合したリアルタイム推論を行い、確信をもって行動できるようになることです。

瞬間の体験から永続的な関係へ

小売組織がデータから意思決定までのスピードを加速させることができれば、重要な瞬間を逃さず、的確なアクションを取れるようになります。インサイトを迅速に獲得することで、顧客体験が向上します。また、チーム間の連携が強化され、信頼に基づく強固な関係を築くことができます。

Snowflake Intelligenceは、チームがガバナンスの効いたデータや組織の知識全体にわたって推論できるようにします。これにより、小売・消費財の組織は、インサイトをセキュアかつ確実に拡張できます。そして、データを意思決定へ、意思決定を長期的な優位性へと変えることが可能になります。

Snowflake Intelligenceを活用し、ビジネスに関わるあらゆるユーザーが自然言語で複雑な問いに対するデータドリブンな回答を得られる方法を知りたい方は、オンデマンドのバーチャルイベントSnowflake Connect: AIをぜひご視聴ください。