ActionIQとDatabricksレイクハウスの統合方法 パート1：データ複製なしでパーソナライゼーションを実現

パーソナライゼーションのパラダイム: ビジネスのセルフサービスとデータガバナンスの両立

パーソナライゼーションはビジネスを変革し、ブランドとオーディエンスのつながり方を形作り、再構築します。その影響は業界全体に及んでおり、特に消費者の習慣が劇的に変化する競争の激しい小売市場では顕著です。McKinsey & Company の調査によると、ブランドはパーソナライゼーションによって収益が 40% 増加するという目覚ましい成果を上げています。パーソナライズされた体験への需要が高まり続ける中、顧客ライフサイクル全体にパーソナライゼーションを導入する企業は成功するでしょう。

パーソナライゼーションを実現する鍵は、組織が顧客データをどのように活用するかにかかっています。あらゆるタッチポイントからのデータを集め、サードパーティやパートナーのデータソースを通じて拡張された顧客の360度ビューは、マーケティングチームがターゲット顧客を特定し、そのニーズや関心に合わせてコンテンツやオファーを調整するために必要な情報を提供します。

しかし、360度のビューだけでは十分ではありません。マーケティングチームは、ワークフローを円滑にするローコードおよびノーコードのユーザーインターフェースへのアクセスを必要としています。この機能は、通常、顧客データプラットフォーム（CDP）を通じて提供され、顧客データを統合および管理する機能も含まれています。これらのデータ指向の機能は、Databricks Lakehouseのような統合データプラットフォームを通じて情報資産を管理するという、多くの組織が掲げる方針と矛盾しているように見えるかもしれません。しかしながら、これら2つのシステムの機能的な方向性が異なるため、組織は多くの場合、CDPとデータプラットフォームの両方を並行して実装する必要があります。

この並列実装の課題は、2つの別々のシステムを実装するオーバーヘッドにとどまりません。一方に必要とされる情報資産は、他方にも必要とされる場合がよくあります。CDPで業務を行うマーケティングチームは、さまざまなデータ処理や分析のニーズに対応するため、lakehouseで作業するデータエンジニアやデータサイエンティストに頼ることがよくあります。これはデータ複製につながり、環境の運用負荷を増大させ、顧客データの一貫したガバナンスと保護を複雑にします。

レイクハウスと ActionIQ のコンポーザブル CDP が生み出す相乗効果

現在ActionIQは、Databricksと統合するための複数のアーキテクチャオプションを提供しており、Databricks Lakehouseを利用する組織は、データバックエンドを統合しながら、パーソナライズされたエンゲージメントの促進に必要なユーザーエクスペリエンスへのアクセス権をビジネス部門に付与できます。ActionIQとDatabricks Lakehouseのさまざまな統合パターンに関する詳細については、このトピックに関する弊社の共同ホワイトペーパーをご覧ください。

ActionIQが他のCDPベンダーと一線を画すのは、ActionIQの HybridComputeテクノロジー を搭載した コンポーザブルCDP をDatabricksレイクハウス内で実行できる独自の能力です。CDPとレイクハウスがそれぞれ独立して実装されるバンドル型アーキテクチャとは異なり、この革新的なアプローチは2つのシステム間のより深い統合を実現します。これにより、組織はDatabricksレイクハウス内の情報を、あたかもActionIQコンポーザブルCDP内に常駐しているかのように活用できます。具体的には、CDPでのユーザーアクションがDatabricks Lakehouseへのネイティブクエリーのプッシュダウンをトリガーできるため、データをコピーしたり移動したりする必要がなくなり、データガバナンスとセキュリティの一貫した単一のポイントが提供されます。

ワークフローの例：小売ブランドがユーザーフレンドリーなUIで傾向モデルを実用化

企業がActionIQのコンポーザブルCDPをDatabricksレイクハウス環境に直接デプロイする方法を説明するために、シンプルなワークフローを想定しました。このワークフローでは、ある小売ブランドの顧客ロイヤルティデータを用いて、マーケティングチームが展開したいコンテンツや販促キャンペーンに沿って、さまざまな製品カテゴリーにおける顧客の購入可能性に基づいたスコアリングを行います。これらの傾向スコアは、0.0から1.0までの範囲の値をとり、顧客が今後30日以内に特定の製品カテゴリーから商品を購入する確率を表します。このスコアは計算され、Databricks Lakehouseにあるテーブルに記録されます(図1)。(Databricks内でこれらのスコアが具体的にどのように計算されるかについての詳細は、こちらのブログをご覧ください。)

この情報を使用して、マーケティングチームは、次の30日間にパンを購入する確率が高いものの、同期間にソフトドリンクを購入する確率は中程度である顧客をターゲットにすることを目指しています。彼らは、Eメールや有料メディアなどのアウトバウンドチャンネルを通じてこれらの顧客に働きかけ、両方の製品カテゴリの商品をまとめて購入するよう促すバンドルオファーを計画しています。ブランドのウェブサイト訪問者に対し、マーケティングチームはメインページで一貫したパーソナライズ体験の提供を目指しています。メインページでは、訪問者が最も購入する可能性の高い製品カテゴリをバナーで紹介します。

このデータを使ったマーケティングチームのワークフローを有効にするため、CDP管理者はActionIQのHybridComputeインテグレーションを活用し、ActionIQプラットフォームとDatabricks間にシームレスな接続を構成しました。同時に、Databricks の管理者は、ActionIQ からのクエリーを実行できるように、適切なオブジェクトに権限を設定しました。マーケティングチームは、これらの技術的な詳細を知る必要はありません。ユーザーには、プロペンシティスコアデータが ActionIQ のユーザーインターフェース内で単に顧客データのソースとして表示されます。（図2）

ActionIQ内では、マーケティングチームはITチームに頼ることなく、ノーコードUIを使用してオーディエンスセグメントを即座に作成できます。その後、ActionIQのドラッグ＆ドロップキャンバスを使用して複数ステップのカスタマージャーニーをマッピングし、顧客とエンゲージしたいすべてのアウトバウンドチャネル（この場合はEメールとペイドメディアチャネル）で、パーソナライズされた体験を簡単に編成できます。完了すると、特定のコンテンツやオファーが適切な顧客にターゲティングされ、アクティベーションをトリガーするために必要なステップが実行されます（図3）。

さらに、マーケティングチームはActionIQ Profile APIを活用することで、訪問者の購入傾向情報にミリ秒単位でアクセスし、ウェブサイトのメインページをリアルタイムでパーソナライズできます(図4)。

このアプローチの素晴らしい点は、最新の顧客データを使用してこれらの傾向スコアを継続的に導出する責任を持つデータサイエンティストとデータエンジニアが、各自の好みの環境で作業できることです。Databricks Lakehouseでデータが更新されるとすぐに、マーケティングチームは時間のかかる面倒なデータ複製プロセスがトリガーされるのを待つことなく、すぐにそのデータを利用できます。さらに、データガバナンスチームは、価値を提供するビジネス成果を可能にしながら、この機密データが一元管理されていることを確信できます。

パート 2 で実践

このハウツーのパート2では、Databricksレイクハウスへのネイティブクエリーのプッシュダウンを利用したHybridComputeを介し、ActionIQがDatabricksと統合する方法を、図解付きでステップバイステップでご確認いただけます。各ステップでは、まずコンセプトの概要を説明し、次に上記のユースケースに沿ってその実装を解説します。

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