D-Native on AWSの概要
- D-Native on AWSは、環境整備を待たずに、速やかにデータ活用によるビジネス効果を試すことができるサービスです。
- 利用者数の制限はございません。
サービス詳細
ご支援内容
- テンプレートを用いて、ビジネス効果の見極めまでフルサポート。
- 月額100万円×2か月間にて2時間のワークショップを10回提供します。
- ワークショップの内容は以下のテーマ一覧より選択して頂きます。
※例えばワークショップ10回を1つのテーマで深掘ることも可能です。
【参考】ワークショップのアウトプットイメージ
スキルレベル調査（事例）
ロードマップ（事例）
勉強会（事例）
相談会（事例）
課題ヒアリング（事例）
構想策定（事例）
システム構成
- お客様のみが接続できる専用環境をクラウドサービスであるAWSを構築し、データ分析ツールはDatabricks Lakehouse Platformの構成にて提供いたします。
- お客様はAWS のWorkspaces経由で同環境にアクセスし、データのアップロードから可視化・分析を行うことができます。
- 本環境は24時間365日利用可能です。
※AWS、Databricks Lakehouse Platformのサービスメンテナンスに伴う停止がある場合は事前にご案内します。
ユースケース
D-Native on AWSで提供できる分析テンプレート例です。
- 1LTV（顧客生涯価値）の測定
- 2カスタマーリテンションの可視化
- 3レコメンデーション
- 4きめ細やかな需要予測
1LTV（顧客生涯価値）の測定
顧客維持率を5%上げ収益性増への貢献。
もっとも価値があり、生涯使用期間が最も長い顧客を特定。どこにリソースを優先させるべきか、不採算顧客への支出を抑えるべきかを特定し、マーケティングprogramのROIを向上させる。
- お客様を知る
- 価値の高い顧客に収益性を高めるオファー提供方法を理解。
- 顧客獲得戦略を強化
- コンバージョン可能性が高い顧客をターゲット化。
- リテンション率の改善
- 再訪問する可能性の高い顧客の可視性を高度化。
- 過去の解約パターンを可視化
- 顧客がジャーニーのどこで解約（*1）するかを把握し顧客維持やオンボーディング課題解消に
- 取引シグナルから顧客寿命を推定
- BTYD（Buy ‘til You Die）では、最新購入日や購入頻度から顧客の生存分析を行う
- 顧客生涯価値の算出と5年間予測
- 顧客寿命と顧客の利用額から顧客生涯価値を算出しマーケティングプログラム精緻化
2カスタマーリテンションの可視化
ロイヤリティ評価を上げ保持率を高めることで、利益を増加。
顧客ライフタイムがどのように進むべきかを理解し、ライフタイムのどの段階で顧客が解約する可能性があるかを検討。リテンションを効果的に管理し解約率を低減することができます。
- 解約を防止
- どのお客様がサービスから離脱する可能性が高いのかを特定。
- 大幅なスピードアップ
- 大量データを処理、有用な顧客リストを迅速作成。
- 顧客の生涯価値を向上
- 顧客を維持するための価値をきめ細やかに特定。
- 過去の解約パターンを可視化
- 顧客がジャーニーのどこで解約（*1）するかを把握し顧客維持やオンボーディング課題解消に
- 取引シグナルから顧客寿命を推定
- 解約可能性（*2）と残存の顧客生涯価値により、優良顧客リテンションを優先的に行う
- 顧客生涯価値の算出と5年間予測
- ハイパーパラメータ調整で機械学習モデルを最適化（MyperoptやMLflowで簡略化）
*1：CRMデータ、ロイヤルデータ、クリックデータなど
*2：ロジスティック回帰モデルよりは、ニューラルネットワークや勾配ブースティング決定木が有効的
3レコメンデーション
オムニチャネル・パーソナライゼーションの提供による購買頻度の向上。
さまざまなデータソース（*1）をタイムリーかつ効率的に組み合わせ、顧客とのインタラクションを360度把握することで、オムニチャネル・パーソナライゼーションを実現します。
- 正確なオファー
- 膨大な量の詳細かつ頻繁に変化するデータを処理しオファー。
- 顧客360ビュー構築
- 全顧客接点を1つに統合し正確で的確なメッセージへ。
- トレンドに合わせた変化
- 変化するダイナミクスに基づきモデルを頻繁に変更。
- 取引データ、商品データなどを統合
- 取引データ（POSやクリック）、商品データ、個人データ（前述の生涯価値含む）などを利用
- 類似顧客を特定
- 協調フィルタでは、例えば類似ユーザーの行動から推奨エンジン作成
- 推奨エンジンの構築
- 顧客ベースや商品ベースなど幾つかよく使われる推奨エンジンパターンあり
*製品間の取引、人口統計、嗜好情報、クリックストリーム、デジタルジャーニー、マーケティング分析データ
4きめ細やかな需要予測
需要予測の精度向上。
因果関係を考慮したきめ細かな予測を大規模に実行。Databricks Lakehouse Platformはレガシーソリューションの技術的な限界を克服し、厳しいサービスウィンドウの中で明細レベルのデータに対する完全な予測を実行
- 精度の向上
- 細かい粒度（日次、店舗、SKU)レベルの予測を、短時間で実行。
- 大幅な処理性能向上
- サービスウインドウ内で、1日に膨大なモデル反復を実行。
- スケーラブルな分析環境
- テクノロジー制限による分析深度の妥協を排除。
- 需要実績・在庫のムダを把握
- 安全在庫と需要実績から店舗毎SKU毎の在庫のムダを可視化（時間軸は商品特性に依存）
- きめ細かな需要予測モデル構築
- 多様なデータ（*）を用い細かい粒度（日次、店舗、SKU）レベルで予測を実行
- 需要予測モデル活用と監視
- 自動発注などにより需要予測モデルを活用しつつ、状況変化によるモデル制度を監視
*取引ログ、POS・出荷販売データ、在庫データ、プロモーション、天候などの因果関係のあるデータセット
ご利用にあたって
- D-Native on AWS にて提供される環境及び支援内容をご確認ください。
- お申込みご希望の場合は「お問合せ先」よりご連絡下さい。ご利用開始にあたって必要書類をご提示させて頂きます。
- ご請求書は2ヵ月の契約期間後に発行します。
- 利用者数の制限はございません。
- 月額100万円に含まれるものは、500GBデータを1日1回処理する程度を想定しています。複数名が利用することで処理量が増える場合は、月額100万円を超える可能性があります。
- 本サービスの利用開始日は毎月1日もしくは16日のいずれかで、終了日は末日です。
- 本サービスで提供する環境は、AWS、Databricks Lakehouse Platformにより構成されます。
- 各サービスの利用条件はAWS、Databricks Lakehouse Platformそれぞれの利用規約に準じます。
サービス窓口
- 問い合わせ窓口
ご契約後に専用窓口（メールアドレス）をご案内させて頂きます。 - 営業時間
平日9-17時に問い合わせ対応いたします。
サービス提供期間中は、原則当社主体で打ち合わせの準備や実施のやりとりをさせていただきますが、それ以外にお客様が環境を利用される際に不明点や不具合がありましたらお問い合わせください。
よくあるお問い合わせ（FAQ）
Q. D-Native on AWSで利用する分析ツールはDatabricks Lakehouse Platform以外も利用可能でしょうか？
A. 本サービスはDatabricksのご利用が前提となっております。他の分析ツールをご希望の場合は個別対応、お見積となります。
Q. スタート前に、やりたい分析を実現するために何か月かかるかを見積いただくことできますか？
A. お問合せ先にてご相談下さい。個別対応させていただきます。
Q. AWS以外の構成でも実現できますか？
A.
個別ご相談となりますが、対応可能ですのでお問合せ下さい。
また、本サービスはデータ活用支援のエントリーモデルとして展開させて頂いてますが、本格的なデータ活用支援に向けた伴走支援もご用意しております。
参考リンク：D-Native正式版のサイト https://www.ctc-g.co.jp/solutions/d-native/
Databricks社について
データブリックスは、グローバルで唯一のデータ＆AI企業です。Comcast、Condé Nast、H&M、そしてFortune 500の50%以上を含む7,000以上の世界のリーディング企業が、データブリックスのレイクハウス・プラットフォームを活用し、データ、アナリティクス、AIなどのデータプロジェクトに取り組んでいます。データブリックスは米国サンフランシスコに本社を構え、世界中に営業拠点を有しているグローバル企業です。Apache Spark™、Delta Lake、MLflowのクリエーターによって創立され、企業のデータチームが抱える、世界の最も困難な課題を解決するサポートをしています。その他のデータブリックスの詳細に関しては、Twitter、LinkedIn、Facebookをフォローしてください。
