概要
ニューリテールシリーズの第 2 回オンラインセミナーです。 顧客中心のデータドリブンのニューリテールのコンセプトは、オンラインとオフラインを統合して、拡張されたオムニチャンネルのカスタマーエクスペリエンスとよりスマートなビジネスオペレーションを実現します。 このオンラインセミナーでは、Alibaba Cloud が起こした小売業界の変革と、そのソリューションがどのようにカスタマージャーニーのさまざまなタッチポイントでカスタマーエクスペリエンスを向上させ、ビジネスオペレーションの最適化を達成するかについてご説明します。

話者
Yang Kan | Alibaba Cloud
Yang Kan は、企業のデータ価値を向上させるデータインテリジェンスの専門家として10年の経験があります。 彼は現在、Alibaba Cloud のソリューションアーキテクトであり、顧客がデータインテリジェンスの機会を特定し、データインテリジェンスコンサルティングサービスを提供し、プロジェクトのデリバリーを管理するのを支援しています。 彼はAlibaba Cloud に入社する前に、さまざまなMNCでグローバル規模のデータインテリジェンス戦略とプログラム管理を行っていました。 ビジネスアナリティクスの修士号、エレクトロニクスの学士号を取得しています。
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トランスクリプト

こんにちは。オンラインセミナー 第2回 へようこそ。本日は従来型リテールをリテールクラウドに変革するジャーニーについてお話しします。プレゼンターは Yang Kan です。
こんにちは。このジャーニーではどんな進展があり、どんな利点や欠点があるのでしょうか?Yang Kan、お願いします。ありがとう、Tesvin。こんにちは。プレゼンターを務める Yang Kan です。プレゼンテーションの途中で質問があれば、スクリーンに入力してください。プレゼンテーション終了後に回答したいと思います。(質問用のスクリーンはリアルタイムの配信時のものであり、本録画版では利用できません)では始めましょう。

まずは、事業機会について見ていきます。従来型のリテール事業から次世代のクラウドに変革する中では、多くのことが実現でき、ビジネスを変革するための機会もあります。最初に取り上げるのはスマートサプライチェーン、クラウドロジスティクス、スマートマニュファクチャリング、チャネルディストリビューションです。
続いてオンラインとオフラインの融合、マーケティング、オペレーション、そして消費者を取り上げます。どの側面にも、自社や顧客への価値を高めるために実行すべきことは数多くあります。ニューリテールにはできることがたくさんあるようですが、これについて市場の心理はどうなのでしょう?
それはよい質問です。確かに新世代のリテールで行えることは多くあります。それらをすべて実行しようとしたら、かなりの労力を必要とするでしょう。では、市場がリテール事業のビジネス変革をどう捉えているかお話しします。グラフが示すように、市場におけるドライバーには 2 つの側面があります。カスタマエクスペリエンスの向上、そして業務の最適化です。小売業者の 50 %以上は業務の改善を望んでいます。その次に続くのはもちろん、事業や組織としての存続です。そしてさらによりよい商品/サービスへの転換や新たな収益源の開拓と続きます。すべて良いイニシアティブですが、カスタマエクスペリエンスの向上と業務の最適化の上位 2 つは不動です。
本日のウェビナーでは、それらをどう遂行するかについてお話しします。右側は本日のウェビナーで重点を置く 4 つの課題です。オムニチャネルエクスペリエンスの創出、店舗内のサポートエクスペリエンスの拡充顧客行動の予測分析、そしてすべてのチャネルでの一貫した情報管理です。
どうすればこれらを行えるのか説明してもらえますか?
簡単に言えば、オンラインとオフラインの両方で、顧客それぞれに独自のエクスペリエンスを提供することが必要です。その理由をお話しします。

新世代のリテールでは、革新的であること、顧客に向き合うこと、オンラインとオフラインをシームレスに統合したエクスペリエンスを提供することが求められます。オンラインリテールにはさまざまな利点があります。まず、時間やスペースの制約がありません。そのため消費者はいつでも、どこででも商品の閲覧や検索を行うことができます。他の消費者のレビューを読むこともできます。レビューは、その商品を購入したいかどうかを判断する際の重要な参考材料となるものです。また、デジタルテクノロジを用いることで顧客情報の収集と分析も非常に容易になりました。クリックスルー率やコンバージョン率、ページビューイング、顧客のWebページでの滞在時間まで把握できます。これらはすべて、顧客を理解するための重要なタッチポイントです。
オフラインに戻りましょう。オフラインリテールでは、顧客は商品に直接触れることで よりよいエクスペリエンスを得ることができます。たとえば実際に商品を試してその機能を確かめ、その場にいる店員にアドバイスを求めることもできます。店員は顧客に即座に対応し、その商品がどのようなものかを正確に説明することができます。しかし、オフラインにはいくつか課題もあります。特に従来型のリテール事業には課題がありますが、ここ何十年かの AI 技術やモバイル技術のイノベーションによりオフラインでのデータ収集が可能になりました。次のスライドが示すように、オフラインのシナリオにおいて、顧客とのタッチポイントやデジタルタッチポイントを創出する方法は多くあります。

Alibaba Group には Smart Shelf という製品があります。Smart Shelf では、オフラインの店舗環境で商品をデジタルフォーマットで陳列することで、商品をデジタルで顧客に紹介することができます。これにより、顧客の特性に基づいて商品を推奨するパーソナライズされたレコメンデーションを行うことが可能になるのです。では、顧客が洋服やアクセサリー、靴などを購入しようとしたときに、試着を希望した場合はどうすればよいでしょう?
そこで役立つのが Tmall Magic Mirror という製品です。これを使用すれば、顧客は試着室に行く必要はありません。Magic Mirror の前に立ち、試着したい服を選びさえすれば、 Magic Mirror が顧客の画像を取り込んで服を重ねます。試着室に入って着替え、また外に出て鏡の前に立ち確認する、という手間がなくなるのです。Magic Mirror を使えば即座に服を着用することができるため、同時に多くの選択肢を試して検討することができます。
すごいですね。
はい、非常に面白いものです。言うまでもなく、顧客をより詳しく知り、好みを理解するためのデバイスもあります。顧客が望むサービスを自身で選択し、そのサービスを即座に受けることができるよう、オフラインリテール店舗に導入できるさまざまなセルフサービスキオスクもあります。これも、顧客をよりよく知るためのデジタルタッチポイントです。さらに Wi-Fi などを使った最新の位置情報に基づくサービスもあります。
顧客が店舗内のどこにいるか、店舗内のどのセクションにどのくらいの時間立っているか、Wi-Fi にログインしているか否かを正確に知ることができるものです。これもオフラインリテール環境でのもう 1 つのタッチポイントとなり、顧客がどのような種類のカテゴリーを好むか、特定のカテゴリーをどの程度好んでいるかを把握できます。
最後になりましたが、同じく重要なものに顔認識技術があります。これは VIP を識別するために利用できます。顧客が店舗に入った際、VIP であるかそうでないかを把握するものです。これにより、適切なサービスの提供が可能となります。

こうしたテクノロジを使用することによって、顧客がショッピングモールに足を踏み入れたときから、商品を購入して店舗を出るまで、すべてのステップであらゆるタッチポイントが創出されます。顧客がショッピングモールを訪れ、店舗に入ると、Wi-Fi や位置情報に基づくサービスを使って行動データを追跡します。顧客がセルフサービスキオスクやクラウドパートナーショップの使用を選択した場合は、ショッピングガイドのデータやインタラクティブなマーケティングデータが作成されます。店舗の陳列棚に並ぶ商品を見て回っている顧客の好みを収集するにはTmall Magic Mirror が役に立ちます。
顧客がレジで支払いを済ませるとき、小売業者はレシートのデータ、注文データ、支払いデータを収集することができます。そして在庫データが更新されます。当然のことながら、小売業者は商品カタログを作成しています。このカタログを使って、オフラインリテールにすべてのチャネルのデータ収集バリューチェーンが構築されます。

それはオフライン店舗の顧客に役立ちますね。しかし、私たちの顧客理解にはどう役立つのですか?
オフライン店舗においてオンラインの E コマースからデータを収集すると、それはビッグデータの基盤となります。このビッグデータから多くの貴重な資産、つまりデータ資産を取り出し、顧客にパーソナライズされたサービスを提供することができるのです。次にお見せするのは、私たちが行っている 360 度顧客特性解析です。

これは私たちが作成している全体的な顧客プロファイルです。パイの上部をご覧ください。顧客のメンバーシップ情報、購買行動や嗜好から、身体的属性が抽出されています。 顧客の年齢、性別、体重、身長など、さまざまな属性を知ることができるのです。
それだけでなく、社会的属性も探ります。たとえば家庭の状況、社会的地位、友人、家族、気に入っている場所など、さまざまです。こうした情報を創出した後、続いて顧客の関心事や好みの分析を行います。関心事や好みとは、商品やサービスの購買履歴からライフスタイルや支出パターンを知ることです。次に、顧客が購入する傾向のあるカテゴリーや業界に関する消費の好みに進みます。このような 360 度顧客特性をもとに、パーソナライズされたショッピングエクスペリエンスの提供を可能にする、さまざまなデータがあります。

では、このような顧客プロファイルをどう活用しているか、例を挙げてご説明します。
Taobao と Tmall では、オンラインでパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために利用しています。つまり、顧客によって閲覧するページが異なるためトップページで検索する必要がなく、ウェブページを閲覧しさえすれば、興味を持ちそうなさまざまな商品が提示されます。その中には、誰もが購入している人気商品やその顧客の好みに合うような発売されたばかりの新商品、中国の春節、クリスマスなどの季節商品、また顧客が興味を持ちそうな販促用の商品も含まれています。
Alibaba Retail Cloud は新技術を活用し、オンラインとオフラインの両方で新しいショッピングエクスペリエンスを提供しているのですね。しかし今、それは小売業者にとってどんなメリットがあるのですか?
小売業者がどんな方法で顧客にユニークなデジタルエクスペリエンスやパーソナライズされたエクスペリエンスを提供しているかお話ししましたが、小売業者が業務をさらに最適化し、コスト削減や効率化を図る上で役立つさまざまなイノベーションもあるのです。 典型的な例として、従来型のサプライチェーンからインテリジェントサプライチェーンへの転換を挙げることができます。従来のサプライチェーンの管理方法においては、まずカテゴリーマネジャーがメーカーやブランドと話し合うことから始まりました。そして生産能力を確保し、次の四半期に向けて商品を発注し、経験に基づいて販売予測を立て、すべての倉庫に商品在庫を仕入れ、需要に基づいて商品在庫をスーパーマーケットやショッピングモールに移すというやり方でした。
現在は、消費者の分析データに基づき、消費者を以前よりもはるかに詳細に把握しています。消費者の行動からサプライチェーン全体を進展させることができます。まず、今お話ししたように、オンライン店舗とオフライン店舗からデータを収集し、顧客の行動を分析します。そうすると消費者の行動と購買パターンによって格段に正確な販売予測が可能になります。そしてその正確な販売予測に基づき、在庫の最適化と商品設計を行うことができます。これによってバリューチェーン全体を効率化し、サプライチェーンのプラニングを大幅に容易にします。

これまで販売予測を行うときは、トレンドやランダム性に従い、また過去のサイクルに従って販売を予測する時系列分析など、伝統的な方法を使用する傾向がありました。しかし機械のテクノロジを使用することで、遥かに多くの要素を網羅します。たとえば、過去 2 年間のデータを見て、時間や場所別に過去 2 年間に発生したすべての事象を単独に分析し、そうした事象が売上に与えた結果を確認します。それを学習パターンとして利用し、はるかに多くの属性や多くの要素を考慮することで、そのモデルを販売予測に役立てられるよう調整します。

Yang Kan、その予測をどう使うのですか?
正確な販売予測が得られたら、次のステップで在庫の最適化を行います。これは、業務コストと運転資本を大幅に削減するステップです。過去のデータや販売予測、現在の在庫分析を使用することで、ABC 分析、在庫回転率分析、在庫シミュレーションを行い、動きが遅くなっている商品はどれか、陳腐化した商品はどれか、安全在庫が必要な商品はどれかを把握することができます。それをもとにして、カテゴリーごとにさまざまな戦略を適用できます。そして Alibaba Cloud の高性能コンピューティングプラットフォームを使い、在庫業務をシミュレートして、サプライチェーンの先進的アラート機能を確認できます。
ケーススタディとして、Tmall のウェブサイトでTmall の事業にこれを行いました。最適化した結果、在庫率は全体として 22.6 %低下しました。rate of the shorts は 2.2 %で、同時に予測精度は 80 %に達しました。予測精度はおよそ 20 %向上し、こうした数値の改善が業務コストの大幅な削減につながっています。
それでもまだ、店舗では商品在庫の確保が必要なんですね。
そうです。
そうなると店舗の立地場所が重要ですね。
店舗の立地場所と顧客のニーズをマッピングする、良い方法はありますか?
鋭い質問ですね。確かにあります。ビッグデータのテクノロジを使用すれば、それは可能です。店舗の適切な立地場所の選択と、店舗の品揃えの最適化をサポートするため、私たちは多くの小売業者に対してこれを行っています。

今日の位置情報に基づくサービスでは、Wi-Fi 技術や通信事業者の情報、さらには Alibaba Group のカウンターマップなどの地図データも利用することができます。どのような顧客なのか、そしてその顧客はいつ、どのような場所にいるのかを把握できるのです。こうした情報により、どのような顧客がいつ、どこに生じているかを把握し、それに応じて店舗を調整することができます。
それに基づき、通り過ぎる顧客数、店舗を訪問する顧客数、購入を行う顧客数を投入することによって、店舗のトラフィックを計算してモニターすることも可能です。統計はすべてチェックされるので、店舗の立地場所を最適化し、より良いサービスを行い、店舗の効率化を図ることができます。店舗の在庫を効率化できることは言うまでもありません。

これが、店舗の選択と立地場所の最適化の一般的な流れです。ここでも顧客プロファイルから始め、続いて時間と場所にしたがって顧客セグメンテーションを行います。事業を順調に展開できる立地場所の候補について、現地分析を行います。その上で場所を決定し、店舗を建設します。

その後、Alibaba Retail Cloud は各店舗に、その小売業者のビジネスをモニターし、リアルタイムデータをライブスクリーンに表示するサービスも提供します。ライブスクリーンはタッチスクリーンデバイスで表示されるため、顧客はよりインタラクティブな方法で情報を検索することができます。小売業者や店舗オーナーも、このスクリーンによって、達成した収益の額、顧客プロファイル、販売予測、在庫の状況を知ることができます。
リテールの状況について、洞察に富む説明をありがとうございました。Alibaba が小売業者をグローバルなスペースで新たな段階へと進展させていることは間違いありませんね。 Tesvin、ありがとう。皆さんもご視聴ありがとうございました。Alibaba Retail Cloud が導入したこのソリューションによって、小売業者が次世代のビジネスへ移行するのをサポートできると確信しています。

Q&Aセッション

では、Q&A の時間です。皆さんが入力してくださった質問すべてに回答したいと思います。プレゼンテーションのご視聴ありがとうございました。続いては私 Yang Kan が、質問にお答えします。

Q)では、インターネットで寄せられた最初の質問です。中国国外で Magic Mirror が使える製品はありますか?
A)まず最初に、Magic Mirror は Alibaba Group 独自の製品です。ソフトウェアとハードウェアのソースを導入して、この製品を作りました。この製品にご興味があれば、世界の主要地域にある Alibaba Cloud の新世代リテールデモンストレーションセンターにお越しください。ウェブサイトから営業部門にお問い合わせいただくと、実際の機能をデモンストレーションセンターにてご覧いただけます。Magic Mirror について検討したい場合や購入を希望する場合も、この方法で進めることができます。
Magic Mirror が搭載される製品についてお尋ねですが、よい質問です。つまり Magic Mirror でどのような製品が利用できるのかということですね。基本的には現在、ほとんどの E コマースの SKU がMagic Mirror で利用できます。Magic Mirror の製品カタログはどんどん拡大しています。これはエコシステムとなり、利用可能な製品はさらに増えていくでしょう。

Q)それでは、2 番目の質問です。Image Search の製品について詳しく説明してください。どのようにして E コマースプラットフォームに導入するのですか?
A)Image Search 製品はさまざまなことを容易にする、非常に面白いアプリケーションです。これはクラウドサービスとして提供されるため、従量課金制で加入を申し込むことができます。これを店舗に導入したい場合、つまり画像データベースが店舗にある場合は、当社の営業担当とのセッションのアポイントメントを取り、話し合ってみてください。この製品をどのように店舗に導入して、画像データベースをどのようにオフラインで稼働させるかを検討することができます。よろしいでしょうか。

Q)では 3 番目の質問です。顧客にレコメンデーションできるシステムはオフライン店舗でどのように機能するのですか?
A)これはよい質問です。多くの顧客から尋ねられる質問でもあります。レコメンデーションのシステムは、ビッグデータを基盤として機能します。そのため、顧客の行動や顧客の嗜好に関するデータが必要で、それに基づいてこのシステムを構築します。ここで問題となるのは、顧客の行動データをどのようにして収集するかです。オンラインビジネスではこれまでも容易に行うことができましたが、現在ではオフラインビジネスでもそれを行う方法があります。第 1 に、既にメンバーシップデータや購入履歴を入手しているはずです。メンバーシップアプリケーションがあれば、メンバーはアプリで商品を検索したり閲覧したりできるため、より好都合です。モバイルのメンバーシップアプリケーションの購入履歴や閲覧履歴はビッグデータの中核となる重要な基盤です。
次に、オフラインの位置情報に基づくサービスを導入することもできます。たとえば iBeacon や Wi-Fi は、オフラインの実店舗において、顧客が入店した時間や、どこにどのくらいの時間滞在したか、どのカテゴリーでの買い物に最も長く時間を費やしたか、といった顧客の行動を追跡する上で役立ちます。
こういった情報によって、オフライン店舗で顧客がどのように行動したかを把握できるのです。これはメンバーシップアプリケーションと位置情報に基づくサービス、室内の位置情報に基づくサービスが基盤となります。そしてオフラインの顧客から顧客プロファイルが作成されます。商品カタログ、つまりデジタル商品カタログを通じて、メンバーシップアプリケーションやオフライン店舗に導入可能なクラウドシェルフで、おすすめの商品を提案することができます。

これまでに寄せられた質問は以上です。他に質問がないようでしたら、本日オンラインセミナーをお聞きくださった皆さんに感謝の言葉を述べたいと思います。ご存知のように、これはオンラインセミナーシリーズの 1 つで、第2回 です。次回のウェビナーは来週の同じ時間、GMT+8 時間のシンガポール時間午後 2 時に始まります。(上記の予定はリアルタイムの配信時のもので、本動画は録画版となります)
次のセッションでは、オンラインコマースの小売業者とオフラインの小売業者の両方を含む、多くの顧客へのニューリテール導入の成功事例を紹介します。多くの興味深い事例についてお話しする予定です。また、このウェビナーの録画版がまもなくオンラインで公開されます。(本動画は録画版となります)録画版をご覧になりたい方は、当社のウェブサイトをチェックしてみてください。では、ご視聴いただきありがとうございました。また次回お目にかかれることを楽しみにしています。