Databricksデータインテリジェンスプラットフォームを使用して、すべての顧客にパーソナライズされた体験を提供

Skechersはeコマース業界の最前線に立ち、顧客の期待により良く応えるために超個別化された体験に焦点を当ててきました。パンデミック中の大幅な成長を受けて、Skechersはデータソースを一元化し、顧客関係の深い理解のために接続されたプロファイルを作成するための現代的なデジタル変革に乗り出しました。ブランドは、リソース効率的な方法でコンバージョンを促進するターゲット指向の推奨事項のための粒度の高いオーディエンスを作成することを目指していました。 ActionIQのCustomer Data PlatformをDatabricks Data + AI Platformと統合することで、Skechersはマーケターにデータと人工知能を提供し、クリックスルーレートが324％増加し、獲得コストが68％削減されました。

モダンなデジタル変革のための基盤を築く

靴の風景を再定義することがSkechersの成功にとって不可欠でした。革新的なデザインと顧客中心のアプローチを持つSkechersは、パーソナライゼーションを今日の消費者の進化する要求を満たすための重要な要素と見ています。パンデミックの勃発時に急速に拡大した中で、Skechersは、テックスタックと各種システム（電子商取引、サービス提供地点、運用、在庫など）での顧客データのアクセシビリティを最適化する機会を見つけました。180以上の国での国際データを管理するSkechersは、チャネル中心から顧客中心のアプローチに移行し、マーケターにデジタルと店舗の両方の体験で顧客に対応するための適切な洞察を提供することを目指しました。このデジタル変革は、収益を増加させ、平均注文値を上げ、マーケティング費用を最適化することが期待されました。

データエコシステムを統一することで、チームはマーケティングチームのキャンペーン実行に関して大幅なプロセス効率を解放することを計画しました。速度を向上させ、より洗練されたオムニチャネルのユースケース（リアルタイムのパーソナライゼーションや自動化キャンペーンなど）を実装するための大きな機会がありました。これにより、すべてのチャネルでシームレスなショッピング体験を提供できます。Skechersの以前のレガシーデータウェアハウジング環境は、新たに見つけたスケールに対応するように設計されていなかったため、リアルタイムで大量のデータを管理することがますます困難になりました。

これに対応するため、Skechersはデータ、分析、AIを一体化する統一的なlakehouseアーキテクチャを提供するDatabricks Data + AI Platformに投資しました。しかし、データ駆動型のキャンペーンを構築するためのマーケターを強化する包括的な顧客データプラットフォーム（CDP）も必要でした。これらの投資の目的は、顧客の包括的なビューを確立し、洞察を民主化し、Skechersがターゲット指向のオムニチャネルマーケティング戦略を通じて顧客獲得コストを削減し、顧客生涯価値を増加させる目標を支援することでした。

スケッチャーズのデジタルマーケティング担当シニアバイスプレジデント、トッド・ハリソンは次のように説明しています。「一度にすべての顧客データを集約した後、その情報をマーケターに素早く提供できる強力なソリューションが必要でした。これにより、彼らは適切なチャネルで適切なタイミングでパーソナライズされた体験を活性化し、調整することができました。ActionIQの組み立て可能なCustomer Data Platformは私たちにとってその解決策でした。これは単にキャンペーンの展開を加速するだけでなく、私たちのマーケティング支出を最適化するのにも役立ちました」

パーソナライズされたショッピング体験を作り出すための洞察を統一し、民主化する

SkechersにとってDatabricksは完璧な適合であり、Skechersのデータと顧客とのエンゲージメントをつなぐ接着剤として機能してきました。Databricksを基盤としてActionIQのCustomer Data Platformを使用することで、Skechersはデータ管理と分析能力を洗練させ、スケールに対応した未来証明のプラットフォームを構築することで大きな進歩を遂げました。

Skechersにとって、ActionIQのCustomer Data PlatformをDatabricks上に構築することを選択することは、別の魅力的な利点を提供しました。これにより、バッチ処理やリアルタイムのストリーミングを通じて多様なデータソースを統一する道が開かれ、Kafkaのような技術を使用してデータを管理可能なエコシステムに取り込むことが可能になり、データがレイクハウスアーキテクチャを通じて流れることが可能になりました。言い換えれば、スケッチャーズは、Databricks Data + AI Platformに保存されたデータによって支えられた、Customer Data Platformの360度の顧客ビューを活用することができました。「顧客の旅は現在、本質的により複雑であるため」とSkechersのデータ、分析、インサイト部門の副社長であるManish Agarwal氏は述べています。「この統合は、私たちが多くの顧客接点をよりよく理解し、洗練されたオムニチャネルの旅を組織化するためのさまざまな視聴者をテストし、正しい製品の推奨とインセンティブを正しい顧客に正しいタイミングで提供するのに役立ちます。」さらに、ActionIQをDatabricksでさらに運用化する能力は、Skechersが統合されたテックスタックを構築する意欲を高めました。それぞれのソリューションが最高の品種であることが求められます。

“以前はマーケティングクラウドに焦点を当てていました。ActionIQをスタックの中心に置くことで、私たちはDatabricksからの多数のデータソースを統合し、マーケターがそれにアクセスして自分でオーディエンスを作成し、オムニチャネルの旅を作成することができます。“私たちはすぐに統合モデルに移行することを楽しみにしています。”とAgarwal氏は述べています。

Delta Lakeを使用して、Databricksのデータ管理レイヤーで、Skechersはupserts（つまり、顧客プロファイルの更新と挿入のプロセスを統合するデータベース操作）のような問題に対処しました。また、ダウンストリーム分析のためのより高性能で信頼性のあるパイプラインからも利益を得ました。これにより、Skechersは顧客データをより効率的に管理し、コンピューティングコストを削減し、ターゲットマーケティング戦略のためのより正確な洞察を得ることができるようになりました。これは重要な進展であり、複数のタッチポイントでの顧客とのインタラクションのダイナミックで正確なビューを維持するためには、効果的にアップサートを管理することが重要です。今では、靴小売業者は、より洗練された顧客の行動と好みの理解を活用し、それをよりパーソナライズされた顧客の旅、より賢いオーディエンスのセグメンテーション、そして改善されたコンプライアンスに翻訳することができます。Agarwalは次のように詳述しました。「米国の顧客向けにオーディエンスリストが作成されている場合、一般データ保護規則（GDPR）とカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）のため、ヨーロッパのショッパーをターゲットにしたくありません。DatabricksとActionIQのおかげで、私たちはそのガバナンスを維持し、ユーザーベースを分割することができました。つまり、私たちは適切な人々をターゲットにしています」

投資回収率を向上させるためのマーケティング効率の改善

Skechersのデータ管理インフラストラクチャにDatabricksを戦略的に統合することは、同社のデータ駆動型の卓越性を求める旅路において重要なマイルストーンを印象付けました。ActionIQもまた、オーディエンスのセグメンテーション、推奨事項、全体的なマーケティング戦略の洗練において重要な役割を果たしました。このパートナーシップにより、Skechersはデータアーキテクチャを最適化してアクセシビリティとスケーラビリティを確保するだけでなく、データ品質と有益な洞察を保証し、強力なマーケティングアプローチを実現しました。

Databricksが提供する高度なデータ処理と分析能力は、ActionIQの洗練されたオーディエンスセグメンテーションとターゲティングツールと組み合わせて、驚くべき結果をもたらしました。これには、キャンペーンのリードタイムが2〜8週間から4〜10日に短縮されたことが含まれます。ライブキャンペーンでは、ActionIQのオーディエンスに対するクリックスルーレートがSkechersの第一パーティのオーディエンスリストに比べて324％増加し、クリックあたりのコストが68％削減され、Skechers Plusメンバーや以前の購入者を対象とした広告費のリターンが28％改善されました。Agarwal氏が強調したように、「現在、任意の機械学習ユースケースを実行するために必要なデータの80％はDelta Lakeに存在しています。これにより、私たちはCustomer Data Platformの採用を迅速化し、6〜9ヶ月でマーケティングイニシアチブに価値を提供し始めることができました」

Skechersは、予測される未来の価値と活動レベルに基づいて顧客を評価し、セグメント化するために、顧客生涯価値と活動比率のスコアリングを活用しました。これは、彼らの「Lapsed Customer」メールキャンペーンを刷新する努力において重要でした。ActionIQのCustomer Data Platformを使用すると、AIによるマーケティングの継続的なテストプラットフォームを通じて、リピート購入とエンゲージメントを増加させるためにリスクのある顧客をより効率的にメールでターゲットにすることができます。オンライン取引のパフォーマンスを測定すると、ActionIQの「At-Risk」キャンペーンは、コンバージョン率が65％増加し、クリックスルーレートが65％上昇し、千回の視聴あたりの収益が55％増加するという、測定可能な改善を見ました。さらに、すべての3つのメールタッチで収益とオンライン注文が増加しました。その結果、Skechersは今後、At-Riskキャンペーンをコントロールとして実装し、次のイテレーションで異なるオファー（つまり、％オフ対$オフ）をテストする予定です。

今後、DatabricksとActionIQは、マーケティングの勝利の初期の低い果実を超えて、Skechersをほぼリアルタイムの顧客データ活性化の未来に推進する準備が整っています。この先見の明のあるアプローチは、ビジネス成長、運用効率、そしてより良い顧客エンゲージメントを促進することを目指しています。Skechersがこれらの技術を活用するというコミットメントは、Databricksの洗練されたデータと人工知能の能力をこの変革的な旅の中心に置くことで、同社のeコマースにおける戦略的方向性を再形成するというコミットメントを強調しています。

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