流通・小売業界 クラウド活用支援

対策と効果

【対策】

• BigQueryで顧客データを管理
  顧客購入データ（取引日、購入金額、POSデータ、会員情報等）を一箇所に集約。オンプレミスからの自動同期パイプラインを構築。
• RFM分析で優良顧客の定義
  Recency（最新購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの軸で顧客を分類し、各セグメントの特徴を明確化。

【効果】

　
• 顧客データ統合とRFM分析で顧客理解を深化
  BigQueryとRFM分析により、優良顧客を定義し、顧客セグメントごとの購買傾向や購入履歴、行動パターンを可視化。
• 休眠顧客の掘り起こし施策を確立
  最終購入日、購入頻度などのデータに基づき、休眠顧客を特定し、ターゲットを絞った施策を実行することで収益機会を拡大。
• データ駆動型PDCAでLTV最大化
  顧客データを活用した施策実行・効果測定・改善のPDCAサイクルを高速化。LTV最大化に向けた戦略を迅速に実行・検証できるようになった。

効果

• 詳細な商品情報とAIアシスタントで購買意欲を向上
  Vertex AIによるレコメンドとAIチャットで購買を支援。関連性の高い商品を提示し、店舗購入に関する疑問を解消することで、購買意欲を向上。
• オンラインから店舗への誘導を最適化
  Google Maps Platform連携のAIチャットで来店を促進。最寄り店舗の在庫情報や営業時間、アクセス方法を案内することで来店機会が大幅に増加。