業界の成果: ほとんどのリテールチームは、より深いパーソナライゼーションのための データを持っています。不足しているのは、それに対して大きな質問を、行動するのに十分な速さで投げかける能力です。
によって Sarah Duffy による投稿
ユースケース
顧客インテリジェンス & ロイヤルティ最適化
リテールパーソナライゼーションは、「X を購入した顧客は Y も購入した」というレベルから大きく進歩しました。現在、ほとんどのリテール組織にはロイヤルティプログラム、豊富な行動データ、そして何らかのレコメンデーションエンジンが存在します。基盤は整っています。次のフロンティアは、そのデータを迅速に行動に移せるインサイトに変えることです。セグメントレベルと個人レベルの両方で。Databricks Genie は、CX リーダーやマーチャンダイザーに統合された顧客データへのインスタントな自然言語アクセスを提供することで、リテールパーソナライゼーションを改善します。これにより、セグメントレベルの意思決定を遅らせるアナリストの待ち時間をなくします。
顧客セグメントは、多大な労力をかけて構築されます。しかし、その投資の真価は、ビジ ネスリーダーがそれらのセグメントを流暢に探索できるときに真に増幅されます。「過去 18 か月間に有料ソーシャル経由で獲得した顧客の間で、休眠顧客の再活性化率がどのように推移しているか？」のような質問に回答するために 2 日間かかるアナリストへのリクエストが必要な場合、インサイトが得られる頃には行動できる期間は狭まっています。
パーソナライゼーションを大規模に実現することは、ますますデータアクセスの機会となっています。適切な人々が適切な質問をし、その週の意思決定を形成するのに十分な速さで回答を得られるようにします。
Databricks Genie は、構造化データ (テーブル、ダッシュボード、ノートブックなど) と非構造化データ (ワークスペースファイル、Google Drive、Sharepoint など) の両方を含むエンタープライズデータに関する複雑な質問に回答するために設計された最先端のデータエージェントです。リテールでは、カスタマーエクスペリエンスリーダーが SQL の代わりに、プレーンイングリッシュで完全な顧客データ環境をクエリできるようになります。セグメントの行動、ロイヤルティプログラムのパフォーマンス、チャネルの好み、解約リスクに関する質問は、会話形式で行うことができ、回答は、事前に集計されたスライスではなく、顧客データの深さ全体に基づいています。
顧客事例
セブン-イレブン、Databricks でマーケティングイノベーションを推進
世界最大のコンビニエンスストアであるセブン-イレブンは、Databricks を使用して、すべてのキャンペーンでマーケティングを合理化およびパーソナライズしています。マーケティングチームは、Databricks SQL と Unity Catalog に支えられた、安全で統合されたプラットフォーム内で顧客オファーをローンチ、改善、測定します。AI/BI Genie による自然言語クエリは、ビジネスユーザーが SQL を記述せずにインサイトをアンロックできるようにし、チームが大規模にデータ駆動型の価値を提供する方法を変革します。
最も価値の高い顧客インサイトは、しばしばカスタマーエクスペリエンスリーダーが数週間も抱えていた質問に対する回答です。その質問が通常の作業日の流れの中で尋ねて回答できる場合、CX 戦略の質は変化します。Genie はデータサイエンスチームを置き換えるものではありません。CX リーダーが必要なインサイトを、必要なときに直接アクセスできるようにします。
DATABRICKS GENIE · 主要な差別化要因
データのために構築され、ルールによって管理され、あらゆるビジネスリーダーに対応します。
Q: リテール組織の誰が Databricks Genie を使用できますか？
A: 要するに、全員です。Genie は、マーチャンダイザー、カテゴリーマネージャー、ロイヤルティマーケター、CX リーダーなどの機能にわたるビジネスユーザーのためにデータ分析を民主化します。Genie は SQL スキルを持たないユーザー向けに設計されており、アクセスは Unity Catalog の権限によって管理されるため、各ユーザーは承認されたデータのみを表示できます。
Q: Genie はどのようなリテールに関する質問に回答できますか？
A: セグメントの行動、解約リスク、ロイヤルティプログラムのパフォーマンス、キャンペーンリフト、チャネルの好み、需要トレンド、在庫を考慮したレコメンデーションなど、接続されたデータソースから回答可能なあらゆる質問。
Q: Genie はデータサイエンスチームを置き換えますか？
A: いいえ。Genie はアナリストが対応する定型的なデータリクエストの量を減らし、データチームがモデリングや戦略的な作業に集中できるようにする一方で、ビジネスリーダーは運用上の質問をセルフサービスで利用できます。
Q: Genie はデータプライバシーと PII をどのように処理しますか？
A: Genie は Databricks の Unity Catalog ガバナンスフレームワーク内で動作します。PII アクセス制御はデータレイヤーで強制されるため、ユーザーは許可されていないフィールドをクエリすることはできません。手動でのデータフィルタリングは不要です。
Genie があなたのチームに何ができるかを見る
Databricks Genie は本日より利用可能です。業界の同業他社がどのようにそれを使用して、データへのアクセス方法とデータに基づいた行動方法を再考しているかをご覧ください。
(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
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