ActionIQとDatabricks Lakehouseの統合 パート1：データ複製なしでパーソナライズを実現

パーソナライズのパラダイム：ビジネスのセルフサービスとデータガバナンスのバランス

パーソナライズ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再構築します。その影響はあらゆる業界に及び、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において顕著です。McKinsey & Companyの調査によると、パーソナライズを導入したブランドは、収益が40%も増加することが示されています。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でパーソナライズを実践する企業が繁栄を遂げるでしょう。

パーソナライズを実現する鍵は、組織が顧客データをどのように活用するかにあります。あらゆるタッチポイントのデータから構築され、サードパーティやパートナーのデータソースによって拡張された「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カスタマイズするために必要な情報を提供します。

しかし、360度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、ワークフローを容易にするローコードやノーコードのユーザーインターフェース（UI）へのアクセスを必要としています。この機能は通常、顧客データの統合と管理機能も備えた顧客データプラットフォーム（CDP）を通じて提供されます。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向性と矛盾しているように見えるかもしれません。しかし、これら2つのシステムの機能的な役割が異なるため、組織はCDPとデータプラットフォームの両方を並行して導入せざるを得ないことがよくあります。

この並行導入における課題は、2つの独立したシステムを導入するオーバーヘッドだけにとどまりません。多くの場合、一方のシステムで必要な情報資産が、もう一方のシステムでも必要になります。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をサポートしてもらうために、レイクハウス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依存することがよくあります。これによりデータの複製が発生し、環境の運用負荷が増大するだけでなく、顧客データの一貫したガバナンスと保護が複雑になります。

レイクハウスとActionIQのコンポーザブルCDPの相乗効果

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います。これにより、Databricks Lakehouseを使用している組織は、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を促進するために必要なユーザー体験へのビジネスアクセスを提供できます。Databricks LakehouseとActionIQのさまざまな統合パターンの詳細については、このテーマに関する共同ペーパーをご覧ください。

ActionIQが他のCDPベンダーと異なるのは、ActionIQのHybridCompute技術を活用し、Databricks Lakehouse内からコンポーザブルCDPを実行できる独自の能力にあります。CDPとレイクハウスを個別に導入す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。It allows organizations to leverage information in the Databricks Lakehouse as if it were resident from within the ActionIQ composable CDP. Specifically, user actions in the CDP can trigger native query pushdown to Databricks Lakehouse, eliminating the need to copy or move data and providing a single, consistent point of data governance and security.

ワークフローの例：小売ブランドが使いやすいUIで傾向モデルを実用化

組織がDatabricks Lakehouse環境内にActionIQのコンポーザブルCDPを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てみましょう。このワークフローでは、小売ブランドの顧客ロイヤルティデータを使用して、マーケティングチームが展開したいコンテンツやプロモーションオファーに合わせ、さまざまな商品カテゴリのアイテムを購入する可能性に基づいて顧客をスコアリングします。これらの傾向スコア（値は0.0から1.0の範囲）は、顧客が今後30日以内に特定の商品カテゴリから購入する確率を表します。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。）

この情報を利用して、マーケティングチームは、今後30日以内にパンを購入する確率は高いものの、同期間中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ます。チームは、メールや有料メディアなどのアウトバウンドチャネルを通じてこれらの顧客にアプローチし、両方の商品カテゴリのアイテムをまとめて購入することを促すセットオファーを計画しています。また、ブランドのウェブサイトへの訪問者に対しては、メインページで一貫したパーソナライズされた体験を提供し、その訪問者が最も購入する可能性の高い商品カテゴリを紹介するバナーを表示することを目指します。

このデータを使用してマーケティングチームのワークフローを可能にするため、CDP管理者はActionIQのHybridCompute統合を活用し、ActionIQプラットフォームとDatabricksの間のシームレスな接続を設定しました。同時に、Databricks管理者は適切なオブジェクトに権限を設定し、ActionIQから送信されるクエリの実行を許可しました。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。彼らににとって、傾向スコアデータはActionIQのユーザーインターフェース（UI）内で顧客データソースとして表示されるだけです（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マルチステップのカスタマージャーニーをマッピングし、顧客にアプローチしたいすべてのアウトバウンドチャネル（この場合はメールや有料メディアチャネル）にわたって、パーソナライズされた体験を簡単にオーケストレーションできます。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ットされ、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、訪問者の購買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き出す責任を持つデータサイエンティストや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の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活用できます。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実現しながら、この機密データが中央の場所から管理されているという安心感を得ることができます。

パート2で実践してみましょう

ハウツーのパート2では、Databricks Lakehouseへのネイティブクエリプッシュダウンによって実現される、HybridComputeを介したActionIQとDatabricksの連携方法について、ビジュアルを交えてステップバイステップで詳しく説明します。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おける実装方法について解説します。

コンポーザブルCDPが顧客データ運用のスケールアップにどのように役立つか、詳細にご興味がありますか？ ActionIQチームにお問い合わせください。

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(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事