「2023年の小売り向けデータストリーミングの状況」

2023年小売データストリーミング状況

このブログ記事では、2023年の小売業におけるデータストリーミングの状況について探っています。オムニチャネルの顧客体験の進化、ハイブリッドなショッピングモデル、ハイパーカスタマイズされた推薦には、最適化されたエンドツーエンドのサプライチェーン、洒落たモバイルアプリ、ソーシャルコマースやメタバースのような先駆的なテクノロジーとの統合が必要です。データストリーミングは、リアルタイムでスケールに関係なくデータを統合・相関させることを可能にします。ウォルマート、アルバートソンズ、オットー、AO.comなどの顧客のストーリーを含め、小売業界のトレンドを調査し、データストリーミングがビジネスの促進要素としていかに役立つかを見ていきます。完全なスライドデッキとオンデマンドビデオの録画も含まれています。

小売業界における革新には、コスト削減、顧客体験の向上、顧客の維持と収益の向上を目指すいくつかの破壊的なトレンドが影響を与えています：

研究者、アナリスト、スタートアップ、そして何よりも、実際のプレーヤーによるラボと最初の現実の展開が、小売業界におけるいくつかの新しいトレンドを示しています：

  • ハイブリッドなショッピングモデル（最新のものを参照）とデジタル化、オムニチャネル
  • 生成型AIと自動化による既存のビジネスプロセスやイノベーションの改善（McKinseyの記事で議論されているように）
  • ソーシャルプラットフォームを使ったライブコマースは、中国やアジアだけでなく、Grand View Researchの分析によると、ショッピング体験を変えています

これらのトレンドの目標と影響を探ってみましょう。

デジタル化とオムニチャネルを備えたハイブリッドなショッピングモデル

オムニチャネル小売業の機能は、顧客体験を大幅に変革・向上させます。 モバイルアプリにより、シームレスなハイブリッドな店内体験や場所に基づいた体験が可能になります。顧客は「オンラインで注文して店舗で受け取る」といった選択肢をますます利用しています：

出典：ガートナー

イノベーションのための生成型AIと自動化

生成型AIと自動化により、より生産的になり、市場投入を早め、顧客により良いサービスを提供できるようになります。McKinseyの記事では、NLP（自然言語処理）やChatGPTなどの大規模な言語モデル（LLM）を使用したさまざまな技術のユースケースが探求されています：

  • マーチャンダイジングと製品：カスタマイズ
  • サプライチェーンと物流：サプライヤとの交渉支援
  • マーケティング：個別のオファーの生成
  • デジタルコマース：仮想的な商品試着のカスタマイズ
  • 店舗運営：シミュレーションを通じた店舗レイアウトの最適化
  • 組織：自己サービス化およびサポートタスクの自動化

ライブコマースによるショッピング体験の変革

ソーシャルプラットフォームを使ったライブコマースは、注目の商品の即時購入と観客参加を組み合わせることにより、ショッピング体験を変えます。コロナ禍がこのトレンドを加速させました。ライブコマースは中国で生まれましたが、ファッション、おもちゃ、車、デジタル商品など、あらゆる業界で西部にも広がっています。Grand View Researchのチャートには、北米におけるソーシャルコマースの成長が示されています：

以前、Apache Kafkaが小売業とショッピングメタバースをどのように変革するかを探求しました。データストリーミングとKafka、Flinkなどのテクノロジーとの関係を調査しましょう。

小売業におけるデータストリーミング

ハイブリッドなショッピングモデル、場所に基づいたサービス、高度なロイヤリティプラットフォームなどのトレンドを採用するには、小売業界の企業が適切なタイミングで適切なコンテキストで情報を提供し、相関させることが必要です。リアルタイム、つまりミリ秒、秒、または分単位で情報を使用することは、後でデータを処理するよりもほぼ常に優れています（後でとは何を意味するのかに関わらず）。

データストリーミングは、リアルタイムメッセージングの強力さをスケールに関係なく組み合わせ、真の切り離し、データ統合、データ相関の機能を提供します。Apache Kafkaはデータストリーミングのデファクトスタンダードです。

“小売業におけるApache Kafkaのユースケース”は、業界固有の視点でデータストリーミングを始めるための良い記事です。

これはただの一例です。データストリーミングは、小売業界のサプライチェーン全体でApache Kafkaエコシステムやクラウドサービスと共に使用されています。

データストリーミングによるイノベーションのための小売業におけるクラウドの採用

Forresterは、「The State Of Cloud In Retail, 2023」という研究で、小売業におけるクラウドの導入状況を分析しました。

クラウドは、革新のための弾力的なスケーラビリティと短いマーケット参入サイクルを提供します。データストリーミングインフラストラクチャは、重要なSLAを持つフルマネージドのSaaSとして利用できるため、クラウド上で新しいリアルタイムアプリケーションを構築することは非常に簡単です。

Nuulyの革新的な衣料品レンタルサブスクリプションサービスは、その一例です。これは通常のeコマースモデルとは大きく異なり、リアルタイムイベント駆動型アーキテクチャが必要です。彼らはConfluent CloudとKafkaをビジネスの中枢神経系として使用しています。これには、顧客向けアプリケーションから配送センターのオペレーションまで、技術的な観点からさまざまな要素が含まれます。データストリーミングSaaSがベースにあるため、ビジネスロジックに集中でき、全体のビジネスケースはわずか6ヶ月で開発・製品化されました。

ソフトウェアが小売業を変革し、リアルタイムデータがイノベーションを可能にする

CBINSIGHTSは、小売業のサプライチェーンの最適化や顧客エクスペリエンスの向上を目指したさまざまなユースケースを探求しました。

次のセクションでデータストリーミングのアーキテクチャトレンドと顧客ストーリーを見ると、ほとんどの現代的な小売業のユースケースにはリアルタイムデータの統合と処理が必要とされていることが分かります。

小売業では、コスト、柔軟性、セキュリティ、レイテンシの観点から、さまざまなエンタープライズアーキテクチャのトレンドが適用されています。現在、お客様の間で特に注目されている3つの主要なトピックは次のとおりです。

  • エッジデータのリアルタイムなクラウド同期
  • オムニチャネルでのアップセルやクロスセル
  • 拡張現実、ライブコマース、またはメタバースなどの新しい小売業のコンセプトと戦略

データストリーミングを活用した小売業のユースケースについて、もう少し詳しく見てみましょう。

小売店舗とクラウドの両方でデータストリーミングを活用したハイブリッドアーキテクチャ

ほとんどの小売業者は、モダンなeコマース、CRM、マーケティング、ロイヤリティ、および支払いプラットフォームを構築するために、クラウドファーストの戦略を採用しています。ただし、場所に基づいたサービス、ハイブリッドショッピングモデル、その他のリアルタイムアナリティクスシナリオなどのユースケースでは、エッジコンピューティングがより重要になっています。

マルチクラスターソリューションを必要とするApache Kafkaのアーキテクチャパターンや、それに関連する要件とトレードオフを実際の例を交えて紹介するブログもあります。このブログでは、災害復旧、アナリティクスのための集計、クラウド移行、ミッションクリティカルな展開、およびグローバルKafkaなどのシナリオについて探求しています。

データストリーミングのエッジデプロイメントには独自の課題があります。別のブログ記事では、エッジでのKafkaのユースケースをカバーし、エッジデータストリーミングのインフラストラクチャチェックリストを提供しています。

ハイパーカスタマイズされた顧客体験

お客様は、ウェブブラウザやモバイルアプリなどのデバイス上や、銀行支店などの人間とのインタラクションで、素晴らしい顧客体験を期待しています。データストリーミングは、適切な時期と適切なコンテキストでリアルタイムおよび過去のデータを関連付けることで、コンテキストに特化したオムニチャネルの小売体験を実現します。

「Apache Kafkaによるリアルタイムなオムニチャネル小売業および顧客360」では、さらに詳細な内容が説明されています。しかし、1つは明確です。ほとんどの革新的なユースケースでは、過去のデータとリアルタイムデータの両方が必要です。データストリーミングでは、アペンドオンリーのコミットログとイベントの再生性のおかげで、過去のデータとリアルタイム情報を関連付けることが可能です。また、コンピュートとストレージを分離するためのクラウドネイティブなティアードストレージKafkaインフラストラクチャにより、このようなエンタープライズアーキテクチャはスケーラブルで費用効果が高くなります。

記事「Apache Kafka、KSQL、およびApache Flinkによる詐欺検出」では、リアルタイムアナリティクスにおけるストリーム処理について詳しく説明し、組み込み機械学習を使用した実例や実世界の事例もカバーしています。

ソーシャルプラットフォームとデータストリーミングによるライブコマース

ライブコマースには、エンドツーエンドでの素晴らしい顧客体験が必要です。ほとんどのアクションとデータの関連付けはリアルタイムで行われる必要があります。データの関連付けには、ソーシャルプラットフォーム、ライブコマース販売プラットフォーム、およびその他のバックエンドプロセスやアプリケーションへの接続性が必要です。

ソーシャルコマースでは、適切なタイミングで正しいアクションが求められます。要件には以下が含まれます：

  • ショー中にお客様と対話する。
  • 販売が必要な商品をおすすめする。
  • コンテキストに応じた価格設定を提供する。
  • すべて自動化されています。リアルタイムで行われます。スケールに対応。

以下は、Kafkaとそのエコシステムによって動作する分散型でスケーラブルなリアルタイムライブコマースインフラの例のアーキテクチャです。

メタバースと暗号プラットフォームを活用した新しい支払いやソーシャル機能により、将来のライブコマースプラットフォームには大きな影響があります。これは別のトピックですが、ほとんどの暗号プラットフォームはApache Kafkaを中心にデータストリーミングで動作しています。

小売業におけるデータストリーミングの新しい顧客ストーリー

小売業界では非常に多くのイノベーションが起こっています。自動化とデジタル化により、製品やサービスの検索と購入方法、パートナーや顧客とのコミュニケーション、ハイブリッドショッピングモデルの提供などが変化しています。

ほとんどの小売企業は、ITインフラの運用ではなく、タイムリートマーケットの改善、柔軟性の向上、ビジネスロジックへの集中を目指すため、クラウドファーストのアプローチを採用しています。

以下は、各業界の世界中の小売企業の顧客ストーリーのいくつかです。

  • Walmart: リアルタイムアプリケーションとバッチアプリケーション間でのデータの一貫性を保ちつつ、倉庫から小売店舗への補充のためのサプライチェーンの最適化
  • Albertsons: スケーラブルなサプライチェーン、改善された顧客体験、新しい小売メディアネットワークを備えた中央統合データハブとロイヤリティプラットフォームによる顧客の獲得
  • AO.com: (オンライン)店舗内での顧客がいる間にリアルタイムのクリックストリーム分析を行い、ハイパーソナライズされた小売体験を提供
  • Otto: ドメイン駆動設計によるデータ交換により、真の非連携、より短いタイムトゥマーケット、マルチクラウドエンタープライズアーキテクチャ内でのデータプライバシー（GDPR）の遵守
  • BigCommerce: クラウドネイティブのeコマースプラットフォームで、マーチャント向けのクラウド上のサービスと分析、アドバイスを提供
  • WhatNot: ソーシャルライブオークションプラットフォームで、対話型の販売とメタバース/拡張現実の機能を備えています

さらに学習するためのリソース

このブログ投稿は始まりに過ぎません。小売業界におけるデータストリーミングについて、以下のオンデマンドウェビナー録画、関連するスライドデッキ、およびその他のリソース（ユースケースに関するクールなライトボードビデオも含む）でさらに学習してください。

オンデマンドビデオ録画

このビデオ録画では、FinServ業界のデータストリーミングのトレンドとアーキテクチャについて探求します。 主な焦点はデータストリーミングの事例研究です。 以下のオンデマンド録画をご覧ください。

スライド

スライドで学習したい場合は、上記の録画で使用されたデッキをご覧ください：

スライドデッキ：2023年の小売業のデータストリーミングの状況

小売業におけるデータストリーミングの事例とライトボードビデオ

2023年の小売業におけるデータストリーミングの状況は魅力的です。 新しいユースケースや事例が毎月登場します。これには、組織全体でのデータガバナンスの向上、リアルタイムでのロケーションベースのサービスやモバイルアプリからのデータの収集と処理、新しいビジネスモデルのためのオープンAPIを使用したデータ共有とB2Bパートナーシップなど、さまざまなシナリオが含まれます。

データストリーミングの価値を簡単かつ効果的に示したライトボードビデオを録画しました。これらの5分間のビデオでは、データストリーミングのビジネス価値、関連するアーキテクチャ、および顧客のストーリーについて探求します。 近々リンクを更新し、各ストーリーやライトボードビデオについて個別のブログ投稿を公開します。

これは始まりにすぎません。毎月、異なる業界のデータストリーミングの状況について話し合います。最初は製造業、2番目は金融サービス、次に小売業、電気通信業、ゲーム業界などです…

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