オムニチャネル・レポートのスマートな提供で効率化
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米国のデパートチェーン

小売店には多くの動きがあります。彼らはリアルタイムのKPIとメトリクスを必要としており、業績の全体像を把握する必要があります。米国大手デパートのこれらの機能を紐解くために、CI&Tは、キャンペーンのトラッキング、データウェアハウス、Google Cloud PlatformのHadoopとSparkを使った大規模なデータ処理など、いくつかの取り組みに協力しました。まず、コスト削減からパフォーマンス向上まで、より多くのワークロードをGoogle Cloud Platform(GCP)に移行することを約束しました。

CI&Tと百貨店のパートナーシップは、3つのプロジェクトから始まりました。1つ目は、Google Cloud Platformを使ってメールダッシュボードを作成し、より良い分析データを迅速に提供するというものでした。もう1つのプロジェクトでは、ビッグデータを収容するためにBigQueryという機能を使用し、彼らが元々所有していたデータウェアハウスであるTeradataとの比較を行いました。最後に、現在のHadoopとSparkのワークロードの、クラウドへの移行プロセスを実証しました。

プロジェクト概要

CI&TがGoogle Cloud Platformの機能と、それが小売ビジネスにもたらすメリットを実証した後、米国デパートは、より正確なレポートを提供するための新しい分析プラットフォームの設計をCI&Tに依頼しました。これらのレポートは、店舗での商品の入荷、リードタイム、荷降ろし時間、商品の移動、配送精度などの特定のKPIに基づいて、リアルタイムで全店舗のマネージャーに送信されるものです。

ソリューションと結果

今回米国デパートは、自社のメトリクスとデータを統合する方法を模索していたため、「オムニチャネル・レポーティング」(OCR)として知られるアナリティクス・プラットフォームを開発しました。

これらの企業にはいくつかの測定基準があった。例えば、物流プロセスの測定基準には、倉庫と店舗の間を移動する商品に関する測定値が含まれていました。顧客がオンラインで購入した場合、「店舗での受け取り」や「店舗からの発送」、または従来の「倉庫からの発送」というプロセスを経て、倉庫または店舗で購入した商品を届ける方法があります。そして、在庫追跡、注文追跡など、店舗での販売に特化したプロセスもあります。

彼らは、ビジネスを最適化するために、リードタイム、返品、荷降ろし時間、間違った店舗に送られた荷物、最小在庫量などのすべてのメトリクスとデータを可視化したいと考えていました。アイデアとしては、配送時のエラーを減らし、リードタイム、返品を減らし、注文処理をより効率的に行うことでした。

このプラットフォームは完全にGoogle Cloud上に構築されており、Google Dataprocのコンピューティング能力を活用して数字を叩き出し、レポート用のデータを準備しました。Google BigQueryにデータを送信する前の中間ストレージとして、Google Cloud Storageが使用されました。

OCRは2つの店舗でお試しで開始され、その後全米の1,200店舗すべてに拡大されました。当初は、1日に1度、設定されたKPIごとに18~23本のレポートを生成していましたが、その後、全店舗で1時間に1回の割合で生成されるようになりました。現在、CI&Tチームは、より多くのKPIをOCRに追加する作業を続けています。

CI&Tは、マーケティングアナリティクス、ビッグデータ、ロジスティクス部門と共に、より多くのオムニチャネルレポートを提供し、全店舗にシームレスでスマートなソリューションを提供するソリューションを開発することができました。


使用したGoogle Cloud Platformツール:

BigQuery, Dataproc, Dataflow, Google Cloud Storage (GCS), IAM, VPC, GKE, StackDriver, GCE