1.パーソナライゼーション：消費者のロイヤリティをつかむ鍵

調査結果

PwCの調査によると、世界中の消費者の約半数（48%）が、企業に自分たちのニーズを理解してほしいと考えていることがわかりました。さらに、消費者の40%以上が、パーソナライズされたエクスペリエンスに対して追加料金を支払うことに前向きです。

課題

パーソナライゼーションは、あったらいいなではなく、今やなくてはならないものになりました。小売業界のリーダーは、AIを活用したアナリティクスを活用して、個々の顧客に響くパーソナライズされた体験を提供する必要があります。

AIは購入履歴、閲覧パターン、好みなどの顧客データを分析することで、パーソナライズされた商品の提案やプロモーションオファーを生成できます。このレベルのカスタマイズは、消費者の期待を満たすだけでなく、ロイヤリティを深め、リピート購入の可能性を高めることにもつながります。

対応策

小売業界のリーダーは、既存の販売プラットフォームとシームレスに統合するAI主導の顧客関係管理（CRM）システムに投資しています。これらのシステムは、パーソナライゼーションプロセスを自動化し、カスタマーサービスを改善します。データに基づく豊富なインサイトにより、すべての顧客とのやり取りにおいて十分な情報が提供できるようになります。

たとえば、大手ファッション小売業者は、AIを活用することで、顧客の過去の購入履歴や現在のトレンドに基づいたコーディネートを提案できます。これにより、ショッピング体験が向上し、コンバージョン率が上がります。 MicroStrategy ONEが、どのように顧客データのパターンをリアルタイムに分析し、提供するかをご紹介します。

2.在庫の最適化：効率的な需要供給

調査結果

PwCの調査によると、45%の消費者が品切れに不満を感じており、このことが売上損失やブランドロイヤルティの低下につながる可能性があります。

課題

顧客の需要を満たし、ロイヤリティを維持するには、効率的な在庫管理が不可欠です。小売業者は、AIを活用したアナリティクスによって需要を正確に予測し、人気のある商品の在庫を常に確保する必要があります。これには、販売傾向、季節的変動、および経済的変化や気象パターンなどの外部要因の分析が含まれます。

対応策

AI主導の在庫管理システムを実装し、 在庫のリアルタイムなインサイトを提供して、 将来の需要を予測します。たとえば、食料品チェーンは、祝日や悪天候時に特定の商品需要の増加をAIで予測し、それに応じて商品を補充することができます。これにより、在庫切れを防げるだけでなく過剰在庫も削減するため、コストの節減と顧客満足度の向上にもつながります。

3.運用効率の向上

調査結果

PwCによると、消費者の52%が、より迅速でより効率的なサービスを期待しています。この期待に応えることは、競争力を維持するために不可欠です。

課題

小売業のリーダーは、効率化への高まる需要に応えるために、業務を合理化する必要があります。AIを活用したアナリティクスは、サプライチェーン管理、価格設定戦略、従業員割り当てにおける非効率性を特定できます。それによって企業は、運用効率を改善するデータ主導の意思決定を下すことができます。

対応策

AIを使用してサプライチェーンデータを分析し、遅滞を引き起こす可能性のあるボトルネックを特定します。さらにAIは、競合他社の価格設定、市場の需要、顧客の行動などの要因を考慮して、価格設定戦略を最適化できます。たとえば、小売チェーンは、需要と在庫に基づいてリアルタイムに価格を調整するダイナミックな価格設定戦略を実装し、競争力を保ちながら収益性を最大限に高めることができます。

4.戦略的な意思決定のための予測分析

調査結果

PwCの調査によると、小売業界のエグゼクティブの49%が、今後5年間で成功するためには予測分析が非常に重要であると考えています。

課題

予測分析によって、小売業界のリーダーは、十分な情報に基づいた先見性のある意思決定を下すことができます。AIは履歴データを分析しパターンを特定することで、将来の傾向と結果を予測し、競争相手の一歩先を進み続けるために必要なインサイトを提供します。

対応策

戦略立案プロセスに予測分析を組み込みます。たとえば、AIを使用して、新商品発売に対する消費者の需要を予測したり、売上に影響するであろう新たに出現した市場傾向を特定したりすることができます。小売業界のリーダーは、予測分析を使用してマーケティングキャンペーンを最適化し、最適なチャンスに最適なリソースを確実に割り当てることもできます。MicroStrategy ONEのアナリティクスが、意思決定に必要な予測情報をどのように提供するかをご覧ください。

5.データ主導型カルチャーの醸成

調査結果

PwCによると、データドリブン文化を確立している企業は、収益性の面で競合他社よりも2.6倍高いパフォーマンスを発揮しています。

課題

AIを活用したアナリティクスがその潜在能力を最大限に発揮するためには、データ主導型の文化を醸成する必要があります。つまり、適切なテクノロジーに投資するだけでなく、ビジネスのあらゆる側面でデータに基づいた意思決定をすることが求められます。

対応策

小売業界のリーダーは、組織のすべてのレベルで、データリテラシーとトレーニングを優先することが必要です。AIを活用したアナリティクスを従業員がそれぞれの日々のタスクで活用できるようにすることで、より多くの情報に基づいて意思決定を下し、継続的な改善を実行できます。

たとえばデパートでは、データを可視化して得られるAIによるインサイトを活用して、顧客対応をカスタマイズするよう販売スタッフを教育し、全体的なショッピング体験を向上させ、売上を増加することができます。

AIを活用したアナリティクスを活用し、現代の消費者の需要を満たす

小売業界を取り巻く環境は日々進化しているため、ビジネスリーダーは、 AIを活用したアナリティクスを活用し、 現代の消費者の需要を満たすことが必要です。カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズ、在庫管理の最適化、運用効率の向上、予測分析の活用をすることで、売上を増やし、長期的な消費者のロイヤリティを築くことができます。

PwCのGlobal Consumer Insights Survey 2023の調査結果では、AIをビジネスインテリジェンス戦略に統合することの重要性が強調されています。AI/BIツールのメリットを活用した小売業者は、AIモデルやデータアナリティクスから得られる貴重なインサイトをもとに、競争優位性を高めることができます。

これらのテクノロジーを導入することで、今後の競争市場で成功するための有利な立場を確保できます。

小売事業におけるAIを活用したBIソリューションの詳細については、 MicroStrategy ONEのアナリティクスプラットフォームがAIとBIをどのように組み合わせているかをご覧ください。