Hightouch Campaign IntelligenceとDatabricksでより深いマーケティングの洞察を引き出す
次世代の顧客体験は、さまざまなタッチポイントから得られるデータと洞察に基づいて構築されます。 マーケティング担当者はこれらを通じて、顧客のニーズや嗜好の微妙な違いを察知し、顧客とビジネスの双方に付加価値をもたらすパーソナライズされたエンゲージメントを構築することができます。 しかし、そのためには慎重な思考、計画、実行が必要であり、どんなに綿密な計画を立てても成功が保証されるわけではありません。 このため、マーケティング担当者は、特定のオファーやコンテンツ単位に対する直接的な顧客の反応と、これらの取り組みがサポートすることを意図した包括的な組織目標の両方の観点から、取り組みの影響を慎重に検討することが不可欠です。 この分析により、マーケティングチームは時間と費用をどこに費やすべきかをより的確に判断できるようになります。 キャンペーンインテリジェンス：顧客データとマーケティングデータの統合 このような分析と洞察のニーズに対応するため、Hightouchは キャンペーンインテリジェンス を導入しました。 このソリューシ
データガバナンスを改善しAI対応の小売組織を構築する
人工知能は、小売および消費財のすべての経営幹部にとっての最重要の課題です。 企業は、より良い顧客サービスを提供し、より迅速で正確な洞察を導き出し、より優れたイノベーションとパートナーとのコラボレーションを推進できる可能性を認識しています。 数十億ドルが危険にさらされています。 これらの新しいAIシステムを強化するために必要なデータについては、あまり言及されていません。 従来のレポートデータに加えて、これらのAIシステムはプレゼンテーション、文書、電子メール、顧客サービスの記録、画像などを消費します。 AIシステムの品質は、システ ムに供給されるデータがどれだけ適切に管理されているかに完全に依存します。 構造化データを運用システムから分析システムに流すプロセスの定義と改良には数十年が費やされましたが、非構造化データをめぐる取り組みの大部分は、ストレージとコンピューティングコストの管理が中心でした。 組織がこれらの情報資産を分析基盤に組み込もうとする中で、これらのデータの品質、信頼性、適切な使用方法に関する重要な疑問が
大規模言語モデルを用いて常識に沿った商品レコメンデーションを行う
詳細とノートブックのダウンロードについては、 LLM Solution Accelerators for Retail をご覧ください。 商品の推薦（レコメンデーション）は、 現代の顧客体験の中核をなす機能です。 ユーザーは以前利用したことのあるサイトに戻ったとき、以前の利用内容に関連するレコメンデーションが表示されることを期待します。 ユーザーが特定のアイテムに興味を持ったとき、類似した関連性のある代替品が提案され、自分のニーズに合ったアイテムを見つけられることを期待します。 また、商品がカートに入れられると、ユーザーは、全体的な購買体験を完成かつ向上させる追加の商品がレコメンドされることを期待します。 このような商品のレコメンデーションが適切に行われれば、買い物がスムーズになるだけでなく、ユーザーは小売店によって認識され、理解されていると感じることができます。 商品のレコメンデーションを生成するための様々なアプローチがありますが、現在使用されているレコメンデーションエンジンのほとんどは、小売業者固有の大規模なデ
Databricksの小売業向けデータ・インテリジェンス・プラットフォームがNRF 2024に登場！
NRFでDatabricksのエグゼクティブ/ソートリーダーとのミーティングをリクエストしてください！ 毎年1月、世界中の小売企業のリーダー数千人が、ニューヨークのジャビッツ・センターに集い、リテールズ・ビッグ・ショーに参加します。NRFは、リーダーたちが同業者からソート・リーダーシップを聞き、パートナーと会い、イノベーションの世界で最新かつ最高のものを目にする機会です。 私たちは、AIがあらゆるところに活用されることを期待しています。すでに多くの企業が、パンフレットだけではわからない顧客のマインドシェアを獲得するために、製品名をAIに適した名前に変更し始めています。しかし、クリエイティブなブランディングだけでなく、AIを単なるコンセプトから製品化することにも課題があるのが現実です。 そのため今年は、画期的なデータ・インテリジェンス技術を中心に多くの議論が交わされることが予想されます。適切なデータ・プラットフォームがあれば、AIは在庫プランナーから商品プランナーまで、あらゆる役割に真に民主化することができます。