小売パーソナライゼーションは、「これを買った人はこれも買っています」という単純な推薦から大きく進化し、現在ではロイヤルティプログラム、豊富な行動データ、そして何らかのレコメンデーションエンジンを備えるのが一般的です。しかし、その基盤を活かす次のフロンティアは、データを迅速に実用的なインサイトに変換し、セグメントレベルおよび個人レベルで行動に移すことです。Databricks Genieは、CXリーダーやマーチャンダイザーに統合された顧客データへの即時かつ自然言語でのアクセスを提供し、セグメントレベルの意思決定を遅らせるアナリストの待ち時間を排除することで、小売パーソナライゼーションを向上させます。
顧客セグメントは多大な注意を払って構築されますが、その投資の価値が真に発揮されるのは、ビジネスリーダーがそれらのセグメントを流暢に探索できるときです。「過去18か月間に有料ソーシャル経由で獲得した離脱顧客の再活性化率のトレンドはどうなっているか？」といった質問に答えるのに2日間のアナリストリクエストが必要な場合、インサイトが得られる頃には行動の機会は狭まっています。大規模なパーソナライゼーションは、データアクセスの機会——適切な人が適切な質問をし、今週の意思決定に間に合う速さで答えを得る力——にますます依存しています。
Databricks Genieは、構造化データ（テーブル、ダッシュボード、ノートブックなど）と非構造化データ（ワークスペースファイル、Google Drive、Sharepointなど）の両方を含むエンタープライズデータに関する複雑な質問に答えるために設計された最先端のデータエージェントです。小売においては、顧客体験リーダーがSQLではなく平易な英語で顧客データ環境全体をクエリできるようにします。セグメント行動、ロイヤルティプログラムのパフォーマンス、チャネル選好、解約リスクに関する質問を会話形式で行い、事前に集計されたスライスではなく、顧客データの全容に基づいた回答を得られます。
例えば、世界最大のコンビニエンスストア小売業者であるセブン-イレブンは、Databricksを使用してすべてのキャンペーンにわたるマーケティングを効率化・パーソナライズしています。マーケティングチームは、Databricks SQLとUnity Catalogに支えられた安全な統合プラットフォーム上で、顧客オファーの立ち上げ、改良、測定を行います。AI/BI Genieを活用した自然言語クエリにより、ビジネスユーザーはSQLを書くことなくインサイトを得ることができ、チームが大規模にデータドリブンな価値を提供する方法を変革しています。
最高の顧客インサイトは、多くの場合、CXリーダーがアナリストのリソースを待つために何週間も温めてきた質問から生まれます。その質問を通常の業務時間内に問いかけ、回答を得られるようになれば、CX戦略の質は変わります。Genieはデータサイエンスチームを置き換えるものではなく、CXリーダーが必要なときに必要なインサイトに直接アクセスできるようにします。その主な差別化要因は、アイデンティティ解決クエリ、ライフサイクルステージの認識、キャンペーンデータ統合、プライバシーコンプライアンスです。
よくある質問として、GenieはSQLスキルを持たないユーザーを含むすべてのビジネスユーザーが使用でき、Unity Catalogの権限によってデータアクセスが管理されます。セグメント行動、解約リスク、ロイヤルティプログラム効果、キャンペーンリフト、チャネル選好、需要トレンド、在庫認識レコメンデーションなど、接続されたデータソースから回答可能なあらゆる質問に対応します。Genieはルーティンなデータリクエストの量を減らし、データチームがモデリングや戦略的作業に集中できるようにします。Data Governanceの枠組み内で動作し、PIIアクセス制御が適用されます。Databricks Genieは現在利用可能であり、企業はデータへのアクセスと行動の方法を再想像できます。