[レポート]Developers.IO 2015 Business Dayを開催致しました!

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はじめに

2015年3月27日、Developers.IO 2015 Business Dayを開催致しました!

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会場はアマゾン データ サービス ジャパン株式会社様。

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会場はこんな感じです。

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実に100名以上の皆様にご参加頂きました。ご足労頂きありがとうございました!

セッション

開会のご挨拶

最初に弊社代表の横田よりご挨拶させて頂きました。

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デジタルマーケティング on AWS

アマゾン データ サービス ジャパン株式会社 - 今井 雄太 氏

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はじめに
 AWS→2006年にスタートし、サービス開始から9年。
 世界中に11のリージョン、日本では東京にリージョンがある。
  日本のお客様でも東京以外のリージョンも活用されている。
  AWSアカウントを取ればどこのリージョンでも使える(北京だけは例外)
 AWSは年商70億ドルのビジネス、コンピュータリソースを毎日追加している。
 AWSの強みは、できるだけ安く仕入れて大量に販売する、という小売業のノウハウ。
 お客様が利用すればするほど規模の経済でより安く提供できる。
  2006年以来47回の値下げをしている。
 AWSのサービス→
  去年まではサービスひとつひとつのアイコンを表示していた。
  現在は40以上のサービスがあり、グルーピングして表示している。
  アマゾン データ サービス ジャパン株式会社のSAはそれぞれのサービスの活用を伝えるのが仕事。

振り返り:デジタルマーケティング AWS in 2013
 インターネット、だけでなく、テレビやラジオなど様々なデバイスを活用するようになってきている。
 1to1マーケティング(CRM)からスタート。
  マスマーケティング(インターネット広告やO2O、インタラクティブキャンページなど)に変化。
  さらにソーシャルテレビ、セカンドスクリーン、が加わった。
  全体を統合されたデータ管理(Data Management Platform(DMP))からアプローチする。
 デジタルマーケティングでインフラに求められるもの。
  インターネットは1to1から利用が始まってマスに広がってきている。
  柔軟に利用可能なキャパシティ、高スループット&低レイテンシー...
  マスで利用される結果になった、膨大なデータを生み出すようになった。
   →ビッグデータ解析
  クラウドで広告配信ができるのか?という疑問に答える必要があった。
  テレビ放送時だけリソースを増やし広告配信するような柔軟なキャパシティコントロール。
 事例:AdRoll
  アメリカのDSP事業者。
  Amazon DynamoDBを利用。
  60billion requests/day
 DMP:Albertのアーキテクチャ
 DMP:adingoのアーキテクチャ
 Amazon DynamoDB、Amazon EC2、Amazon S3、Amazon RedshiftがAWSの回答。
 2013年のトレンド振り返り
  ビジネス:アドテク、O2O、DMP、ソーシャルTV、セカンドスクリーン
  テクニカル:Redshiftのリリース、Amazon DynamoDBの値下げ、Amazon EC2のインスタンス多様化(高性能タイプ)

これからの話:デジタルマーケティング AWS in 2015
 2015年は?
  データ。データを活用したマーケティング、収集されたデータを見るためのTableauといったBIツール。
  DMP in action、DMPをどう使うのか、どう活用するのか?が今のトレンド。
   多数のDMP企業の買収があり、DMPを利用した事業が本格化している。
    OracleがBlueKaiResponsysを買収したり、e.t.c...
  DMP
   ユーザの行動データ(ファーストパーティーCookie、サードパーティーCookie、オフラインデータ、購買データ)を
   DMPに格納しインターネット広告やCRM、コンテンツ最適化などに活用する
  データ活用の3つのステップ
   収集→前処理→利用。
   収集と前処理までが2013年のトピック、利用が2015年のトピックになってきている。
  ビジネス面でのトレンド
   デバイス/チャネルの多様化
    マルチデバイス、IoT、PCやスマホ以外のデバイスが多種多様→データ量がどんどん増えている。
   データ利用のリアルタイム化
    よりリアルタイムな活用に興味が移ってきている。
   DMPの活用の自動化が重要になってきている
   IDのフラグメンテーション、という課題
    行動データやデバイスが多種多様になることで、どうやって名寄せさせるか?が問題になっている。
    DMPが名寄せをソリューションとして売りにしてきている
  テクニカル面でのトレンド
   ラムダアーキテクチャ
    リアルタイムなデータ利用を可能にするためのパイプライン
   YARN
    データ基盤と計算リソースの分離
   データサイエンスと組織
   Netflixの事例
    非常にうまくいっている事例
    視聴の75%はユーザ側の検索ではなくレコメンディーション
   ラムダアーキテクチャ化
    ユーザーごとにログを集計して興味分野を分析
    リアルタイム性の導入
     データは地区的に流れ、短時間周期でデータを更新
     Amazon Kinesisを導入することでリアルタイムに速報値の取り込み
     Amazon Kinesisにより疎結合される
   YARN(Yet Another Resource Negotiator)
    Hadoop2で採用されたリソースマネージャ
    Hadoop1まではHDFSの上にMapReduceがあった
    HDFSの上にYARNが入り、その上にImpala,Sparkなどが入る
   データサイエンティストの採用の難しさ
    求められるものが多い(ビッグデータ、統計、ビジネス的経験/知見)
     こんな人いない
    データサイエンスはバーティカルなチームでやるのが○
    あくまでバーティカル(小さく)
     ビッグデータやデータサイエンスのような単位でチーム化すると
     ビジネスチームから文脈のない依頼がきてモチベーションが下がる
     PipelineのAPIを書くビジネスチームに開放し、柔軟性の恩恵をユーザーに
   データの量、流速が変わった、データを何に使うのかは変わっていない

AWSの柔軟性をうまく活用し、データPipelineを作る。AWSは小さなチームを最大限にレバレッジする。

東急ハンズアプリとオムニチャネルの関係

株式会社東急ハンズ - 長谷川 秀樹 氏

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通販チャネル、オムニチャネルの視点で話します
 オムニチャネルは最近できた単語
 東急ハンズアプリはオムニチャネル戦略の一部
 アメリカは名前を付けるのが得意、日本は苦手。
 オムニチャネルも一緒。概念は昔からあるが、命名されたことで盛り上がってきた感じ。
 ネット予約→店舗で購入、や、店舗でデバイスでネット上の商品を紹介される、など
  IT技術を使って販売チャネルを拡張
  店舗側ではネットに対しての抵抗があったりするが、基本的には昔ながらの電話がネットに変わっただけ
 ソーシャルマーケティング
  当時オムニチャネルは概念はあったけど用語はなかった
  2009年ごろ、TwitterとFacebookを開始
  他の企業アカウントと絡むことで東急ハンズの知名度を上げるために役立った
 コレカモ.net
  ほしい商品を投稿するとハンズの在庫情報がわかるサービス。
  形態素解析で商品をお勧めしてくれる。
  2010年3月スタート。
  様々な形でメディア露出。
 クリスマスのiPhoneアプリ。

EC事業開始時の背景
 2009年当時→EC事業は赤字。
 売り上げの伸び悩み、コスト効率の悪さ...
 コンサルティング観点で検討
 売り上げを伸ばす
  →実店舗より商品数が多くないと負ける、品揃え拡大
  →楽天やAmazonなどの外部チャネルの活用
 赤字を減らす
  →大きなところから潰す、専用倉庫を廃止して店舗を物流化し、物流費用を削減
  →二重業務の廃止、登録業務などを店舗側に一緒にやってもらう
   →店舗側の作業が増えるため抵抗もあったが価値を提供することで納得してもらった
    →渋谷店と新宿店は2/3の商品が重複していないが、写真付きデータを登録することで
     他店舗の売れ筋商品を確認できる、というメリット
 結果、黒字転換
  一時的に売り上げ減少・赤字拡大したが、店舗物流化により赤字削減、黒字化
 ネットでも通販でも購入する顧客は10%→現在は30%以上。
 オムニチャネルパターン
  取り置き(ネット注文、店舗で受け取り)
  店舗承り(店舗で在庫がないものを受けてネット通販)

東急ハンズアプリ
 店内でガシガシ使えるスマホアプリ
 店内での買い物を、もっと便利に楽しく
 会員番号のバーコードはトップページ
 バーコードスキャンのボタンもトップ
 反則的な要素は不要

4月1日にUBERを超えるサービスをリリースします!

不動産・住宅情報サイト「HOME'S」のデジタルマーケティング事例

株式会社ネクスト - 菅野 勇太 氏

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 不動産・住宅情報サイト「HOME'S」を運営されている株式会社ネクスト様で、キャンペーンや来店トラッキングなどを活用したデジタルマーケティング事例をご紹介頂きました。

「POCKET PARCO」カードとアプリを組み合わせた個客マーケティング

株式会社パルコ - 林 直孝 氏

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1969年、渋谷PARCOからスタート。全国にPARCOZERO GATEを展開。
オムニチャネルプラットフォームショッピングセンター=24時間PARCO
店舗とWebを活用した、「接客」を基盤としたオムニチャネルを進めている
具体的な戦略
 ショップブログページを基点とした商品/接客情報拡充
  PARCOがテナントから情報をもらって公開するのではなく、
  テナントが直接情報発信する仕組み
  情報の鮮度、量を改善
 WEAR(ファッションコーディネートアプリ)によるWeb接客(他社プラットフォームとの連携)
  ショップブログと連携した来店促進
 PARCO SHOW WINDOW
  テナントのECサイトと連携、情報を統合
  写真や商品情報が充実、いつでも買えるを実現
  テナント側のECサイトで購入された場合にはアフェリエイトで収入を得るスキーム
 PARCO DIgital Information Wall "P-WALL"
  商品画像をタッチすると商品情報や販売フロア、関連商品を表示
 ショップブログを基点としたオムニチャネル化
  ショップブログから取り置きし店頭購入、あるいは通販し自宅へ配送が可能に
  PARCOのテナント店舗の売り上げになる
  カエルパルコ
 スマートフォンアプリ POCKET PARCO
  PARCO各店サイトのスマホによる閲覧率=77%
  スマホではWebブラウザよりアプリ利用のほうが2.5倍多い
  カエルパルコとの連携
  ブログ記事やショップをクリップすることが可能
  チェックイン機能、チェックインでコインが貯まる。
  福岡店舗で先行導入し、アプリ登録したハウスカード顧客の1客単価が、未登録のハウスカード顧客の159%
今年のテーマ
 ICTを活用したサービスの進化スピードの加速
 アプリ会員化、カード顧客化を促進
 組織改編し3つの宣伝部門を2部門に再編
 ICTの活用と次世代マーケティングを進めていく
 テナントスタッフのブログ/アプリ/SNS活用でWeb接客の機会を拡大
 カエルパルコの拡大
 POCKET PARCOの拡大
 ビッグデータ活用による24時間PARCO化

Tableauを活用したデジタルマーケティングのデータ分析

Tableau Japan - 並木 正之 氏

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お客様がこれまでとは違うあちこちの場所にいる。店舗、ネット、マルチデバイス...
そのお客様と近づく、繋がる、そのためにビッグデータが必要になる
AWSは最新の技術が破壊的な価格で短期間に簡単に使える、あとはアイデア次第。
Tableauはその手助けになる。

Tableauは分析の専門家ではない方にも自分の力でデータを見て理解し役立てるためのお手伝いをしている。
スタンフォード大学にいた3名の創業者、1人はCGでアカデミー賞をもらったメンバー。
 データをグラフィカルに操作することで理解できるのではないか?
2005年、バージョン1リリース。200の組織に使ってもらい、2014年には26000社まで利用が増えた。
Gartnerの2010 Magic Quadrant - Business Intelligenceで、Tableauはまだニッチだった。
 その後チャレンジャーからリーダーへ。2014年にはトップリーダー。
 他のテクノロジーベンダの旬が過ぎ、BIが注目される時代になった。
データに対して細かな集計をするのではなく、地域ごとの分布などを、対話的に行える。
プログラムを組むことなく見せたいようにビジュアライズ化が可能。
こういったことが、データ分析の専門家じゃなくても、研修を受けるだけで誰でも可能になる。
(Tableauのデモ)
Tableauのビジョン。自分で分析をやりたくなる種。
 すべての人が、意識せずに使える洗練された道具を作りたい。
 統計の知識がなくても、手を動かすだけで高度なことができること。
  変革を作るリーダーを生み出す。
  アーリーアダプターとマジョリティの壁を取り払う。
 ITによって能力を増幅する。CGも電話もそう。
ぜひTableauをダウンロードして試してください。無料のビデオトレーニングもあります。
そしてハンズオントレーニングを試してください。

デジタルマーケティング向けプラットフォームについて

クラスメソッド株式会社 - 横田 聡

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Developers.IOのファンの方いらっしゃいますか?
 ファンとどうやって繋がっていくのかを最近よく考える
クラスメソッドの事業はクラウドとモバイルに詳しくなって顧客ビジネスに貢献すること。
最近の実績
 ビッグデータ分析基盤構築
  カスタマーストーリーというブランド
  TableauとAmazon Redshiftの組み合わせ
  18ヶ月で30プロジェクト
  DWHの導入を時間をかけず1〜2ヶ月で早く導入し、改善を繰り返し、お客様の業績に貢献する。
  改善を常に続けるための基盤を提供。
  企業の内外のデータを分析し、顧客理解を深め、素早い分析と仮説検証を繰り返す。
  社内横断的なデータ収集の協力体制と自動化を行う。
 データ収集の壁をいかに超えるか
  効率的にデータを収集し、データ分析そのものに注力してもらう
 顧客を知ることができる

顧客を知るだけではファンになってもらえない。そのあとの施策が重要。
 ファンとの関係は3種類
  今も現在もファン、お互いによく理解しあってる
  昔ファンだった、何かのきっかけで使わなくなった
  よく知らない、そもそも出会ってない
 接点を増やしてライフタイムバリューを増やしたい。
 なので、顧客とつながるプラットフォームを作りました。

客との接点を最大化する
 接点は小売だけじゃない。検索エンジン、SNS、通販、Amazon...
 O2O
  オンラインからオフラインへ。オンラインで買ってお店に取りに行く。オムニチャネル。
  オフラインからオンラインへ。お店で調べてオンラインで買う。
  オンラインからロッカーにお届け(Amazon Locker)
 毎日肌身離さず持ち歩くものから接点を増やす。
  肌身離さず持ち歩くものとは?→お財布とスマホ。
  デジタルマーケティングのためにはスマホを活用するのが早い。

カスタマーストーリーのリニューアル
 CSモバイル
  モバイルアプリの総合プラットフォーム
 CSデータ
  Excelでデータを定義しCSVをAmazon Redshiftにアップロード
 CSビデオ
  ビデオプラットフォーム
 CSコンテンツ
 CSコネクト
 カスタマーストーリーのインフラ面
  AWSによってセキュリティ耐障害性・可用性を確保

アプリ運用とインフラ運用
 アプリ運用
  A/Bテストによる最適化
  UX改善
  端末テスト
 インフラの安定運用
  プッシュ通知で一斉アクセスで落ちたり...
  プッシュ通知は応答が多い。目の前でスマホに通知があると多くの人が開いちゃう。
  サーバに負荷が掛かるから施策を打てない...クラウドネイティブな設計で解決しましょう。
 AWSの40以上のサービス→それぞれ存在する意味がある。
 AWSを利用しサービス全体を考える。
 お客様との関係性を強化するために。お客様が増えた時にインフラが足を引っ張ってはいけない。

まとめ
 データ分析基盤によってお客様を理解できる。
 つながりを増やしてファンになってもらう。
 肌身離さず持ち歩くスマホの活用が鍵。
  今後はApple WatchやIoT端末がキーになるかも?
 スマホアプリは運用が大事。
 インフラはクラウドネイティブに設計する。
 Developers.IOの今後にご期待ください!

まとめ

以上、Business Dayのレポートでした!