Google Cloud でショッピング体験をパーソナライズ化した事例: ホーム・デポ

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こんにちは、クラウドエース編集部です。

人々の「買い物」という体験はこの数年でオフラインからオンラインに急速にシフトされつつあります。これにより個人情報や購買履歴、行動履歴や位置情報などさまざまなデータに基づいてパーソナライズドされたショッピング体験が実現可能となりました。

本記事では、ホーム・デポが Google Cloud を活用して人々のシッピング体験の変革に成功した事例について取り上げご紹介させていただきます。
もし、この魔法のような顧客体験と、それを実現する Google Cloud に興味を抱き、自社で導入を検討したいと思われましたら、記事下部にある資料をぜひダウンロードくださいませ。もちろんホーム・デポのような大規模事業者でなく、多店舗展開をしていないような小規模な事業者であっても驚くほど低コストでの導入とメリットの実現が可能です。

会社紹介

(画像は ホーム・デポ公式twitterより参照)

ホーム・デポ(以下、同社)は、年間売上高20兆円(1,510億ドル)以上を誇る世界最大のホームセンター運営企業です。同社はアメリカ・カナダ・メキシコで2,300以上の実店舗および自社ECサイト「HomeDepot.com」を運営しています。

導入背景

同社のお客様の多くは、実店舗とオンラインの両方で買い物をします。そこで、実店舗とオンラインをシームレスにつなぐショッピング体験を提供するために、パーソナライズドマーケティングに注力しました。具体的には、メルマガや商品レコメンドといったマーケティング手法を取り入れました。

同社がパーソナライズドマーケティングを実現する上で課題となったのは、下記2点でした。

  • お客様の実店舗における購入履歴を追跡することが困難である。
  • オンプレミスのデータセンターを利用していたため、ハードウェアとソフトウェアの維持に多大な資金が必要。

導入内容

同社は、マーケティング改善のため、従来のシステムの書き換えおよび Google Cloud Platform の導入を実施しました。具体的には、Google Cloud Platform の BigQuery、Dataflow、DataProc、Cloud Storage、Cloud Composer、Google Kubernetes Engine、Vertex AI を導入しました。

導入プロダクト詳細

  • BigQueryとDataflow を活用し、自社データと外部データを分析用データレイクに統合。
  • BigQuery ML を活用し、店舗とオンライン両方をカバーした顧客プロファイルを作成。
  • データ処理のオーケストレーションには Cloud Composer を活用し、データ保存には Cloud Storage を活用。
  • DataProc と Google Kubernetes Engine を活用し、特殊なデータを加工し、新しいマーケティングキャンペーンを迅速に実施。
  • 継続的インテグレーション/継続的デリバリー(CI/CD)アプローチを用いて、毎週複数のシステム変更を導入。
  • Java のフレームワーク「MapReduce」で記述された分散処理プログラミングモデルと、「Pig Latin」で記述された分散処理コードを Dataflow と BigQuery に移行。
  • BigQery ML と Vertex AI で開発した分析モデルを活用し、お客様を詳細な顧客セグメントに分類。

導入結果

同社は、Google Cloud Platform を導入した結果、時間的・金銭的コストの削減とマーケティングの高度化に成功しました。

  • BigQuery、DataFlow、Cloud Composer、Dataproc、Cloud Storage の機能を組み合わせることで、お客様の購買認識率(お客様と購買履歴の紐付け率)が向上し、全ての購買の75%以上を特定することが可能になりました。
    • 既に購入された商品広告の削除や、最近購入された商品に対応した広告の提供が可能になり、そこで浮いたマーケティング費用を新たなマーケテイング施策に投資可能に。
  • Google Cloud Platformを導入する前は、お客様と購買履歴を紐付ける処理に約 3 日間かかっていたが、導入後は 24 時間以内に処理が可能に。
  • 顧客セグメントを詳細に分類したことで、お客様の求めているもの(例:キッチンのリフォーム、地下室の仕上げ等)を具体的に認識可能に。
    • お客様1人1人のニーズを反映した購買体験を提供。
  • データ保存に使用されるコンピュート・リソースが大幅に削減されたことで、クラウド使用コストが削減。
  • DataFlow に搭載されたデータパイプラインを監視する機能によって、障害・遅延に対してより俊敏に対応可能に。
  • データフロープロセスを BigQuery ML に移行したことで、コストが大幅に削減され、プロセスの可視性が向上。

まとめ

本記事では、ホーム・デポがどのようにして Google Cloud Platform を活用し、パーソナライズドマーケティングを推進したかについて記載しました。Google Cloud を導入することで、同社は、顧客が多くの選択肢を持つ業界でも競争に勝つことができる体制を整えました。顧客のニーズを最優先することで、プロジェクトが発生するたびに、トップを走り続けることができるのです。

今回のホーム・デポのようにパーソナライズドされた購買体験を顧客に提供することでより長期的な利益を実現したいと考える小売業界の経営者様やご担当者様、ぜひそのお手伝いを Google Cloud と弊社クラウドエースにお任せください。
Google Cloud が日本に参入した当時から今でも専業で、お客様に Google Cloud の導入や開発支援を行う弊社クラウドエースは国内のシステムインテグレーターの中でも圧倒的なノウハウと技術力を保有しており、小売業界における実績も豊富にございます。

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