アスクルが過去の様々なデータをもとにコンピューターが自動学習して分析し、効果的と思われる販促施策などを予想する、「機械学習」を活用した施策を強化し、効率的なマーケティング施策の展開や商品の購買率アップなどに成果を上げている。各施策の効率や精度を高めることができる機械学習だが、それを活用できる人員が不足していることから支援ツールの導入や人材教育の強化を進め、さらに機械学習を駆使した施策の効果を高め、課題解決や事業拡大につなげていきたい考え。
アスクルでは販促キャンペーンや事業所向け通販事業における販売代理店の営業支援、物流センターにおけるレイバーコントロール(人的資源の効率運用)など各種施策を実施する際に、以前から過去のデータやビッグデータを使った分析・統計などデータを活用してその効率や精度を高める取り組みを進めてきたが、今後さらにデータの力で各種施策の精度を高めていこうと機械学習を含めたデータ活用を推進することにした。
データ活用を行いやすくするため、また、各種データ量の増大などに対応するため、データ環境を刷新。オンプレミスから、クラウド(Google Cloud Platform)に移行した。
さらに機械学習の活用を強化すべく昨秋から機械学習自動化機能を持つAIプラットフォーム「DataRobot(データロボット)」を導入した。「(各種施策の効率・精度を高めることができる)機械学習を特にマーケティング施策でターゲットや対象商品の選定などに活用したいという社内案件が非常に増え、やらねばならないことが数多あるが、(専門部署であるデータサイエンス統括部の)人的リソースは限界でとても自前での取り組みでは追いつかなくなっていた」(ASKUL事業本部・町田賢一データサイエンス統括部長=
写真)ためだ。
町田統括部長によると、「機械学習は『モデル(入力データに対して結果を導き出す仕組み)』を作ることが手間だ。予想させたい内容と、その内容を特徴づけるデータを準備してモデルを作り、その後、1つ1つアルゴリズムを変えながらモデルの精度を見ていくという時間のかかる作業」で、機械学習に精通した知識を持つ人材が一定数いない限り、多くの案件を自前で処理するには限界が出てくる。
それが「DataRobot」の場合、「管理画面で『特徴量(分析対象データの中の予測の手掛かりとなる変数)』と『目的変数(予想したい変数)』さえ入力すれば、『モデル』を大量に作成し、かつ精度の高いものを表示し、自分たちで選ぶことができ時間がかからない」(町田統括部長)ことと、「ノンプログラミングででき、特徴量データを準備でき、ある程度、機械学習を分かっている人ならば利用できる」(同)という機械学習に携われる人員を増やすことができることなどから、「DataRobot」を導入することに決めたという。
データサイエンス統括部で機械学習を携われる人員が従来の4～5人から12～13人に増え、処理できる案件も従来に比べ、3～4倍となり、「モデル」の作成が容易になったことでより多くの案件で効率・制度の高い施策が打てるようになった。それにより、「案件によって当然異なるが、1購入あたりの顧客単価を引き上げることを目的としたキャンペーンの場合、機械学習によって例えば、これまでは選定していなかったより反応しやすいターゲットを選定できるようになり、その結果、引上額の増分が5%程度上昇した」(同)と大きな成果が出始めた。
機械学習の本格的な活用が始まった現状、最も改善に向けて注力している施策の1つが、主力事業である事業所(BtoB)向けオフィス用品通販で取り扱う購入頻度の低いロングテール商品の購入率向上のための商品情報拡充だ。同社では特に伸びシロが多いとみられる医療機関や介護施設、製造業などを戦略業種とし、そうした顧客事業所向けの商品を中心に取扱商品数を現状の倍となる1800万アイテムまで増やし、また、その中で在庫商品数も現状の4倍となる33万アイテムまで増やして売り上げ拡大を図る考え。そうした施策の効率を高めるには、増やした商品のコンバージョンレートアップが必須となる。「お客様が『この商品を買おう』と思ってもらうための1つの要素が”商品情報”。どんな情報がコンバージョンレートに影響を与えるのか」(町田統括部長)を機械学習で探っている。
このほか、営業利益率アップのため、変動費を抑え配送効率を高める1回あたりの注文における購入個数を増やすための施策、1to1マーケティングにおいてそれぞれのターゲットにとって最適で無理なく購入額を引き上げるための施策などを進めているとし、それぞれで成果が出つつあるようだ。
今後はさらに機械学習を含めたデータを活用した効果的な施策の立案・実施が可能になるよう人材教育にも注力していく。アスクルでは昨秋から、従業員を対象にデータやテクノロジーの事業への活用方法を教える「アスクルDXアカデミー」を開始。データ活用初心者向けにSQLデータの活用方法や社内の各種データを分析できるような手法をデータサイエンス統括部の部員らが講師になって1期2カ月間にわたってオンラインで教えるもの。これまでに3期を実施して全社員のうち、13%が学び、「各事業部でデータを活用した施策が現場でできるようになってきた」(同)という。同試みを継続してさらに学習済みの社員を増やし、事業施策にデータ活用を落とし込める人材を社内に増やしていきたいという。さらに、「DataRobot、機械学習を使うことができるようにするカリキュラムも考えたい」(同)とし、機械学習を用いた施策の立案・実施を社内に広げていきたい考え。
アスクルでは販促キャンペーンや事業所向け通販事業における販売代理店の営業支援、物流センターにおけるレイバーコントロール(人的資源の効率運用)など各種施策を実施する際に、以前から過去のデータやビッグデータを使った分析・統計などデータを活用してその効率や精度を高める取り組みを進めてきたが、今後さらにデータの力で各種施策の精度を高めていこうと機械学習を含めたデータ活用を推進することにした。
データ活用を行いやすくするため、また、各種データ量の増大などに対応するため、データ環境を刷新。オンプレミスから、クラウド(Google Cloud Platform)に移行した。
さらに機械学習の活用を強化すべく昨秋から機械学習自動化機能を持つAIプラットフォーム「DataRobot(データロボット)」を導入した。「(各種施策の効率・精度を高めることができる)機械学習を特にマーケティング施策でターゲットや対象商品の選定などに活用したいという社内案件が非常に増え、やらねばならないことが数多あるが、(専門部署であるデータサイエンス統括部の)人的リソースは限界でとても自前での取り組みでは追いつかなくなっていた」(ASKUL事業本部・町田賢一データサイエンス統括部長=写真)ためだ。
町田統括部長によると、「機械学習は『モデル(入力データに対して結果を導き出す仕組み)』を作ることが手間だ。予想させたい内容と、その内容を特徴づけるデータを準備してモデルを作り、その後、1つ1つアルゴリズムを変えながらモデルの精度を見ていくという時間のかかる作業」で、機械学習に精通した知識を持つ人材が一定数いない限り、多くの案件を自前で処理するには限界が出てくる。
それが「DataRobot」の場合、「管理画面で『特徴量(分析対象データの中の予測の手掛かりとなる変数)』と『目的変数(予想したい変数)』さえ入力すれば、『モデル』を大量に作成し、かつ精度の高いものを表示し、自分たちで選ぶことができ時間がかからない」(町田統括部長)ことと、「ノンプログラミングででき、特徴量データを準備でき、ある程度、機械学習を分かっている人ならば利用できる」(同)という機械学習に携われる人員を増やすことができることなどから、「DataRobot」を導入することに決めたという。
データサイエンス統括部で機械学習を携われる人員が従来の4～5人から12～13人に増え、処理できる案件も従来に比べ、3～4倍となり、「モデル」の作成が容易になったことでより多くの案件で効率・制度の高い施策が打てるようになった。それにより、「案件によって当然異なるが、1購入あたりの顧客単価を引き上げることを目的としたキャンペーンの場合、機械学習によって例えば、これまでは選定していなかったより反応しやすいターゲットを選定できるようになり、その結果、引上額の増分が5%程度上昇した」(同)と大きな成果が出始めた。
機械学習の本格的な活用が始まった現状、最も改善に向けて注力している施策の1つが、主力事業である事業所(BtoB)向けオフィス用品通販で取り扱う購入頻度の低いロングテール商品の購入率向上のための商品情報拡充だ。同社では特に伸びシロが多いとみられる医療機関や介護施設、製造業などを戦略業種とし、そうした顧客事業所向けの商品を中心に取扱商品数を現状の倍となる1800万アイテムまで増やし、また、その中で在庫商品数も現状の4倍となる33万アイテムまで増やして売り上げ拡大を図る考え。そうした施策の効率を高めるには、増やした商品のコンバージョンレートアップが必須となる。「お客様が『この商品を買おう』と思ってもらうための1つの要素が”商品情報”。どんな情報がコンバージョンレートに影響を与えるのか」(町田統括部長)を機械学習で探っている。
このほか、営業利益率アップのため、変動費を抑え配送効率を高める1回あたりの注文における購入個数を増やすための施策、1to1マーケティングにおいてそれぞれのターゲットにとって最適で無理なく購入額を引き上げるための施策などを進めているとし、それぞれで成果が出つつあるようだ。
今後はさらに機械学習を含めたデータを活用した効果的な施策の立案・実施が可能になるよう人材教育にも注力していく。アスクルでは昨秋から、従業員を対象にデータやテクノロジーの事業への活用方法を教える「アスクルDXアカデミー」を開始。データ活用初心者向けにSQLデータの活用方法や社内の各種データを分析できるような手法をデータサイエンス統括部の部員らが講師になって1期2カ月間にわたってオンラインで教えるもの。これまでに3期を実施して全社員のうち、13%が学び、「各事業部でデータを活用した施策が現場でできるようになってきた」(同)という。同試みを継続してさらに学習済みの社員を増やし、事業施策にデータ活用を落とし込める人材を社内に増やしていきたいという。さらに、「DataRobot、機械学習を使うことができるようにするカリキュラムも考えたい」(同)とし、機械学習を用いた施策の立案・実施を社内に広げていきたい考え。