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Qlik ユーザー事例紹介 Urban Outfitters
- 2. 2 2 アジェンダ • Urban Outfitters様のご紹介 • 当時の課題 • アクティブインテリジェンス • データパイプライン：環境構成 • 導入後の成果 • 本日のまとめ
- 3. 3 Urban Outfitters 様について ■本部所在地：米国 フィラデルフィア ■創業：1970年 ■事業内容：小売業（アパレル） 全世界 650店舗 e コマース モバイルアプリ を展開 飲食業/ 家具/雑貨/ 書籍
- 5. 5 エンドツーエンドのデータパイプラ イン • アクティブインテリジェンス アクティブ インテリジェンス Free it (解放) Find it (発見) Understand it (理解) Action it (アクション) 生データ 情報に基づいたアクション
- 6. 6 メインフレーム Cloud Cloud リアルタイム チェンジデータ キャプチャー (CDC) エージェントレ ス データウェアハウ ス Qlik Replicate® Qlik Compose® etc. データマート 分析基盤 Qlik Sense® Enterprise SaaS ベストプラクティスによるDWHの自 動設計 自動抽出・ロード・ マッピング データ変換 鮮度の高いデータを分析 様々なデータソースに対応 アジャイルBI データソース アクティブインテリジェンスストーリー アクティブインテリジェンス データパイプライン データ統合 データアナリティクス ※イメージ図
- 7. 7 アクティブインテリジェンスストーリー アクティブインテリジェンス データパイプライン 当社のデータ戦略は、 クラウドの効率性と 拡張性を最大化し、 可能な限りクラウド間 の相乗効果を生み出す ことに重点を置いてい ます。 ジョン・ディバイン: CIO プレスリリース ケーススタディ ■クラウド DWH オンプレミスのデータソースから50GB/ 日 のデータを Snowflake クラウドにス トリーミングする Qlik Data Integration を提供 ■セルフサービスBI 複雑なレポートに代わる 240 以上の視覚的な ダッシュボードを開発 ■ニアリアルタイム分析 ダッシュボードは2分ごとに最新のデータに更新さ れ、迅速な意思決定を通知します
- 9. 9 アクティブインテリジェンスストーリー 店舗パフォーマンスの向上 お客様 の声 チャレンジ 解決 価値 • 650 店舗のさまざまなシステ ムとテクノロジーでサイロ化 されたデータ • データの利用はすべての従業 員ではなく、店長のみ許可 • 最新ではないデータに基づい た複雑な店舗レポート • コロナ禍におけるパンデミッ ク時の店舗休業管理 • 以前は別々だったシステムを 1つのプラットフォームに統合 • 全従業員用に対してのリアル タイムに近いデータアクセス • 店舗の業績、e コマースの販 売、運営、流通センター、サ プライチェーンのロジスティ クスに関する洞察を得るため に、240以上のアプリを開発 • 全従業員がデータにアクセ ス出来ることで、店舗内の 指標と、新しい購買パター ンに合わせることで、全店 舗のパフォーマンスが向上 • レポートを作成の時間を2時 間からすぐに作成できるよ うに削減 • オンプレミスのデータソー スを管理する費用を削減 データウェアハウス クラウド分析 セルフサービス分析 自習型トレーニ ング 「 Qlik Senseから商品の在庫、店舗の 購買パターン、例外分析、店舗ごとの売 上トップ 50 といった最新のデータを分 析することで、お客様の需要にいち早く 対応し、我々のブランドを供給すること において役に立ちました 」 ジョナ・マーシー: Director お客様 の声
Editor's Notes
- 本日のアジェンダはこちらとなります。 まずはUrban outfitters様のご紹介、そして当時の課題をお話させていただき、 弊社Qlikの最大の価値であるアクティブインテリジェンスを簡単に説明させていただき、 ご導入いただいた背景や環境、そして導入後の成果を説明させていただきます。
- Urban Outfitters様は1970年に誕生し、アメリカのフィラデルフィアに本社を持つ衣服メーカーになります。 日本にはまだ上陸されていませんが、ネットショップやECサイトなどで見たことがあるかもしれません。 ブランドとしては流行に敏感な若者をターゲットにされており、モバイルアプリやe-コマースにも非常に力を入れています。 また、独自のブランドを活用して衣服の他に飲食業や家具、雑貨、ブライダル、書籍など多角経営を展開されており、 それぞれの顧客が何を求めているのかを研究し、時代に沿った新しい市場に挑戦している企業様になります。 店舗としては北米、ヨーロッパの全体で、650を超える店舗があり、アメリカでは非常に知名度の高い会社様となっています。
- さて、ここからがUrban Outfitters様の課題、そしてQlikがどのようにご活用いただいているかという内容になってきますが、まず当時の課題がこちらになります。 ちょっと文字の箇条書きで恐縮でございますが、ビジネス課題とシステム課題を記載しています。 まずビジネス課題ですが、先ほどもご説明したようにUrban Outfitters様は非常に多くの店舗をお持ちです。 650を超える店舗の責任者は店舗の売上データをレポートとして提出する必要がありましたが、店舗ごとに導入しているシステムが異なること、 最新のデータを参照することが出来ていないことがあり、レポート作成に非常に時間がかかっていたことが問題でした。 店舗の運営を見ながらレポートを作成しなければいけないので、責任者に対する負荷もかかっており、従業員満足度の点からも問題視されていました。 また、提出されたレポートも時間がかかることから、経営層が参照するデータも最新ではなく、数字のずれなども目立っていたことも当時の課題でした。 他にも他店舗の売上や収益性の高い商品の組み合わせなど、店舗スタッフが参考にしたい情報やデータが共有できないといった点も課題でした。
- そんな中、QlikはUrban Outfitters様の課題に対してアクティブインテリジェンスを訴求しました。 既にご存じの方もいらっしゃるかもしれませんが、Qlikが提案しているデータ活用を一本のパイプとして見立て、データソースからデータ分析、 そして実際のアクションまでを一気通貫でご提供することがこのアクティブインテリジェンスの価値となっています。 今回のUrban Outfitters様の問題は、正にこのデータパイプラインがなく、複数のデータソースから、 ばらばらの情報をそれぞれの店舗が独自にデータ分析の結果を提出していたことでした。 そこでQlikはサイロ化していた生データを統合し、DWHに集約させることでデータを解放し、 全員が同じ分析プラットフォームで決まった形でデータ分析の結果、レポートを提出できるよう提案しました。
- イメージ図になりますが、全体の構成はこのようになっております。 Qlikのデータ統合、データアナリティクスをご導入いただき、DWHはSnowflakeを採用しています。 データソースをQlik ReplicateというDBを複製する製品を通じてばらばらだったデータソースを集約し、 Qlik ComposeによってDWH、Snowflakeの設計、抽出、ロード、マッピング、そしてデータ変換を自動化しています。 そして変換された最新データを分析ツールであるQlik Senseに接続することで、分析ユーザは常に最新のデータを参照することが出来る仕組みとなっています。
- 今度は先ほどお見せしたアクティブインテリジェンスのデータパイプラインに沿ってQlikが提供した内容を説明いたします。 まずデータ統合の領域ですが、オンプレミスのデータソースから今日のデータをSnowflakeにストリーミングする仕組みです。 1日のデータは約50GBとなっており、これが自動的に集約されデータ分析ツールであるQlik Senseにロードされています。 ロードされたデータをもとにこれまで作成していたレポートから、より視覚的でわかりやすいダッシュボードを作成し、全従業員が参照できるようにしました。 初めはKPIに関するダッシュボードだけでしたが、多店舗の売上推移やお客様に刺さりやすい商品の組み合わせなど、 データが統合されたことで運営に必要な情報やデータ、サプライチェーン周りに関するダッシュボードも作成され、現在では240以上のダッシュボードが作成されています。 また、ダッシュボードのデータは2分ごとに最新のデータに更新され、経営層は迅速な意思決定が出来る環境になっています。 Qlikの提案内容をご検討いただいた中で、Urban OutfittersのCIOであるジョン・ディバイン様からは、 アクティブインテリジェンスによってオンプレミスのデータをクラウド化することにより、今まで出来ていなかったデータ戦略がクラウドによってどこまで展開できるか、 がポイントだったと仰っていました。
- 最終的な成果としてQlikのアクティブインテリジェンスをご導入いただいたことにより、店舗のパフォーマンスを向上させることが出来ました。 今まで店舗ごとにばらばらだったシステムは統合され、レポート作成にかかっていたリソースやコストが削減され、 店舗ごとに提出していたレポート作成の時間は2時間削減することが出来ました。 これによって店舗の運営に集中することが出来るようになり、店舗のパフォーマンスが向上しました。 そしてレポート作成にかかっていたストレスも緩和され、従業員満足度も上昇したしたと声をいただいております。 また、テクノロジーディレクターのポール・リゲル様からもお客様の声としていただいておりますが、 各店舗の従業員が1つのプラットフォームを通じて全店舗のデータを入手し、データに基づいて行動できるようになったことで、 店舗ごとの売上も上昇しています。
- こちらは本日ご紹介のまとめとなっております。 Qlikのアクティブインテリジェンスをご導入いただいたことにより、 サイロ化されていたデータが統合され、ばらばらだった店舗ごとのシステムを1つの分析プラットフォームに統合しました。 結果として、全従業員がデータにアクセス出来る環境、そして他店舗の情報共有が出来るようになったことで、店舗のパフォーマンスが上昇しました。 当初の課題であったレポート作成においてもすぐに作成できるようになり、従業員の満足度も上がり働き方改革の一つとして成功。 オンプレミスからクラウドに移行したことで、インフラの管理、保守費用などといったコストを削減することが出来た事例となっております。 また、これまでオンプレミス環境であったときには出来なかった商品の在庫、店舗の購買パターン、店舗ごとの売上分析がクラウド化することによって出来るようになり、 Urban Outfittersのブランドをお客様に提供することにおいて非常に役に立ったという事例でございました。 以上が本日の事例の紹介となっておりますが、最後に同じ業態である流通小売業界の昨今のトレンドに対してQlikがどのように活用いただけるかご説明させていただきます。
- こちらが流通小売業界の最新トレンドとなっています。 1つ目は消費者の変化になります。 SNSやインターネットにより、消費者の情報収集能力は飛躍的に上昇しました。 結果、ものを購入するときに比較する要素や能力が増え、簡単に購入決定を下さいようになりました。 また、購入に使用するデバイスやチャネルも多様化してきたこともあげられます。 そういったデジタル消費者分析という点では、ウェブサイトの訪問者の閲覧行動と、属性情報や購入パターンと組み合わせたり、 ウェブサイトに訪問した閲覧行動を属性情報や購入パターンと組み合わせることで、 顧客行動をより的確に把握し、マーケティングキャンペーンの効果を向上させることが出来ます。 2つ目に俊敏なサプライチェーンマネジメントがあります。 注文から納入までの迅速な出荷、および対応が必要となり、返品があった際には柔軟に対応しなければならず、 配送と返品のコストをコントロールする必要が出て来ました。 注文を受けてから数時間以内に商品を発送、また返品があった場合にも同様に対応しなければなりません。 そういったシステムのデータ、在庫フローや店舗内でのフルフィルメント、商品ロジスティクスやベンダー契約の情報を取り込み、 全体を把握することで、サプライチェーンの効率を向上させることが出来ます。 3つ目に小売店からの脱却があります。 従来、店舗はただ物を売る場所でしたが、最近では顧客エンゲージメントの発信源として生まれ変わりつつあります。 よって小売りの迅速化が求められ、これまで以上に在庫を厳密に管理する必要があります。 また、店舗そのものをサプライチェーンのハブとして活用する傾向も出て来ました。 今回のUrban Outfitters様の事例もそうだったのですが、昨今の小売業は店舗を単なるものを販売する場所ではなく、 顧客エンゲージメントの発信源として捉えるようになってきています。 店舗から発生した売上情報だけでなく、店舗ごとの購買パターンやトレンド、返品情報など、様々な情報/データを店舗から吸い上げ、統合し、 分析することでより店舗の存在価値を上昇させることが出来るようになります。 Urban Outfitters様の事例でも店舗のデータを活用することで、ブランドの活性化に成功しています。 以上が本日のご説明となっております。 是非、Qlikのアクティブインテリジェンスをご検討いただき、最新のデータに基づいた意思決定を加速させ、 御社のDX推進の一翼を担えればと存じますので、お問い合わせをいただければと思います。 ご清聴ありがとうございました。