この記事は、2025/4/7に公開された「Use AI to Unearth Trends in Customer Loyalty Program Data」の翻訳です。
Cloudera Data Visualization と Cloudera AI で、BI ワークフローに AI を導入
小売業界や消費財業界の方であれば、顧客データが宝の山であることはご存じでしょう。組織にとっては、顧客データを活用して顧客の行動に関する洞察を引き出せるかどうかが、販売やマーケティング活動を迅速化し、強化するための鍵となります。
例えば、美容ブランドであれば、ロイヤルティプログラムのデータを分析することで、上位の顧客が探し求めているスキンケア製品、リップグロスの色、フレグランスなどを把握できます。また、食品小売業者であれば、食物アレルギーや食事制限があると思われる顧客を特定できます。どちらの小売業者も、こうしたデータを活用することで、より関連性が高く、的を絞ったデジタルクーポンを配信できるようになります。
もちろん、どれほどデータが豊富にあっても、組織がそのデータを実用的な洞察に変えられなければ意味がありません。また当然ながら、顧客データの活用にあたっては、絶えず進化するデータプライバシー規制に対処しながら、セキュリティを確保する必要があります。
Cloudera の人工知能 (AI) とビジネスインテリジェンス (BI) のソリューションは、こうしたデータ活用の取り組みに変革をもたらし、小売業界のあらゆる組織が自社のデータセットを迅速かつ安全に分析し、最終的に ROI を大幅に向上させて、すべての顧客の生涯価値を高められるよう支援しています。
この記事では、Cloudera AI と Cloudera Data Visualization という2つのソリューションを詳しく見ていきます。これらは、小売業者が大量のロイヤルティプログラムデータを細かく分析し、顧客の購買嗜好や取引履歴のパターンや傾向を特定できるよう支援するもので、いずれも堅牢なセキュリティ機能とガバナンス機能に支えられています。
Cloudera AI を活用してプライベート AI を導入
Cloudera AI は、組織がデータを統制しながら、AI のイノベーションを活用できるように設計されています。
Cloudera AI Inference サービスを利用すれば、AI モデルを本番レベルの環境で大規模にデプロイし、セキュリティを損なうことなく優れたパフォーマンスを実現できます。すべてのモデルのエンドポイントが組織のセキュリティ境界内にあるため、組織独自の顧客ロイヤルティデータなど、自社のデータが外部に漏れることは決してありません。Cloudera を使えば、プライベート AI を企業全体に導入し、BI やデータ分析のワークフローなどで活用できます。
Cloudera Data Visualization の AI Visual のご紹介
Cloudera Data Visualization は、インタラクティブなダッシュボードやカスタムアプリケーションを作成できる強力な BI ツールです。ビジネスアナリストやデータサイエンティスト、業務担当者がデータから洞察を引き出す際の最初のツールとして活用できるよう工夫されています。
Cloudera Data Visualization の AI Visual は、BI ワークフローに AI を組み込みます。ダッシュボード内の検索拡張生成 (RAG) 機能を活用することで、ユーザーは従来の分析作業と並行して AI ドリブンな洞察を引き出したり、大規模なデータセットに対して自然言語でクエリを実行したり、会話の文脈を定型レポートに反映させて動的な意思決定を支援したりできます。
小売業者が AI Visual を活用する方法
Cloudera Data Visualization の AI Visual は、コーディングのスキルがなくても非常に簡単に構築できます。Cloudera Data Visualization のドラッグアンドドロップ式のダッシュボードビルダーを使って、購入商品や使用されたプロモーションコードなどのフィールドを表示するように AI Visual を設定できます。
![この Cloudera Data Visualization アプリケーションのスクリーンショットは、ユーザーが測定結果の列を [Embedding Context] シェルフにドラッグして AI Visual を設定している様子を示しています。](/content/dam/www/marketing/blog/b03/2025/april/b03-data-viz-blog.gif)
図1: Cloudera Data Visualization のドラッグアンドドロップ式のビジュアルビルダーで、[Embedding Context] シェルフに列を追加している様子。
ダッシュボードを公開する前に、そのダッシュボードに表示されるウェルカムメッセージ、AI モデルに送信されるプロンプト、および応答ごとのトークン制限をカスタマイズできます。これらの設定により、応答の長さを管理したり、パフォーマンスを最適化したり、コストを統制したりできるだけでなく、この強力な AI 分析ソリューションの活用方法をビジネスユーザーにわかりやすく示すことができます。
公開後は、音声またはテキストを使ってデータについて質問することで、AI Visual と対話できます。特定の商品カテゴリーで、ロイヤルティプログラムの新規会員の購入パターンを知りたい場合は、このセグメントのトレンドについて AI Visual に尋ねるだけで、顧客が好む配送方法、購入頻度、割引やプロモーションコードの利用状況に関連する主要なデータポイントが、応答とともに返されます。このようなデータから得られた洞察は、小売戦略をすばやく簡単に最適化するのに役立ちます。
図2: 公開された Cloudera Data Visualization ダッシュボードの AI Visual に、「バックパックを最近購入した新規会員にはどのような傾向が見られますか」と尋ねている様子。
また、Cloudera Data Visualization は、ユーザーからの質問を利用してダッシュボード上にスマートフィルターを自動作成します。例えば、ユーザーがバックパックについて質問すると、関連する製品を含むレコードが表示されるように他のビジュアルもフィルタリングされます。これにより、モデルの回答の精度を視覚的に検証できるだけでなく、関連するデータポイントを探すために何度もメニューを操作することなく、データからさらに深い洞察を得ることができます。
Cloudera Data Visualization でのモデルプロファイルの構成
Cloudera Data Visualization 8.0.0リリースでは、認証方法を選択して、さまざまなサービスプロバイダーのモデルに接続できます。具体的には、Amazon Bedrock、OpenAI、および Microsoft Azure OpenAI のモデルを標準でサポートしているほか、Cloudera プラットフォーム上で Cloudera AI Workbench と Cloudera AI Inference サービスを通じてホストされているモデルに対して、JWT 認証をシームレスに利用できます。
また、Data Visualization の単一のインスタンス内で、複数のモデルプロファイルを簡単に構成して保存し、選択したモデルに合わせて AI アプリケーションをスムーズに調整できます。そのため、ほとんどのアプリケーションに対しては信頼できる既製のモデルを使用し、特定のダッシュボードに対しては実験的に調整したモデルを使用するといったことも可能です。
Cloudera でデータから深い洞察を獲得
Cloudera を利用すれば、小売業者は顧客データを細かく統制して、洞察を獲得できるようになるため、ロイヤルティプログラムデータ、購入嗜好、取引履歴などのデータセットの解析に必要な時間が短縮されます。
これまでは、ソーシャルメディアやインフルエンサーマーケティングキャンペーン、E コマースや実店舗での販売、サプライチェーンの運用といったさまざまなソースからのデータを、アナリストが何日もかけて分析する必要がありましたが、今では Cloudera のデータと AI ソリューションを活用することで、効率的かつスマートに業務を進めることができます。
小売業界と消費財業界のデータアナリストに、新たなレベルの生産性をもたらしましょう。Cloudera AI と Cloudera Data Visualization を利用すれば、かつてないスピードでデータを分析し、洞察を獲得できます。
ご利用にあたっては、まず以下の方法をご検討ください。
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