日本小売業のデジタルトランスフォーメーション -...

An IDC InfoBrief 小売業のデジタルトランスフォーメーション:オムニチャネル時代の顧客のために(日本) 1 An IDC InfoBrief Digital Retail Transformation for the Omni-channel Customer (Japan) PB

日本

IDC InfoBrief MAy 2017

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小売業のデジタルトランスフォーメーションオムニチャネル時代の顧客のために


消費者ニーズが変化し、小売業に新たなルールを求めている小売業は転換期にある。実店舗かオンラインかを問わず、小売業者は現在の厳

しい市況の中で、いかにして売上と利益を拡大しようかと苦心している。家賃の上昇、空き店舗、電子商取引との競争によって、小売業者と店舗運営事業

者は、新たな市場の現実に直面している。消費者はオンラインショッピングの便利さを求め、小売業者には自分のほしい物の在庫を期待し、きわめてパーソナライズされた購入体験を要求する。

本IDC InfoBriefでは、次世代テクノロジーとデータに基づく知見によって、小売業者が市場の破壊的変化に対して、どのように先手を打てるのかを検証する。


曖昧になる境界小売業のリーダーたちは、顧客との結びつきをかつてないほど強めるために、デジタルプラットフォームへの投資を強化し、オンラインとオフラインのカスタマーエクスペリエンスを集約しようとしている。

ソーシャルが創る親しみ日本のメッセージ交換アプリであるLINEは、パーソナライズされたカスタマーサービスを提供するために、幅広い小売業者が利用している。

モバイルエンゲージメント日本のココカラファインは、顧客に対してよりいっそうパーソナライズされたコミュニケーションを行うチャネルとしてスマートフォンアプリを活用している。また、スタッフにタブレットを与えて、店舗運営の効率を高めている。

オフラインの支払いを統合事業資金調達額で注目されたeコマースの新興企業OrigamiはOrigami Payアプリを提供し、実店舗でスマートフォンによる決済を可能にしている。

モバイルの活用無印良品（良品計画）などの小売業者は、パーソナライズされたお勧め商品情報を顧客のモバイルデバイスに提供し、カスタマーエンゲージメントを強化している。

スマートナビゲーションセブン銀行のスマートフォンアプリ、ATMナビは、最も近い店舗のATMまで分かりやすく道案内をしてくれる。


オムニチャネル：買い物体験の再定義

現在の買い物体験は、実店舗、モバイル、ソーシャルメディアと、さまざまなチャネルにまたがる。また、実店舗かオンラインかを問わず、消費者はチャネルにまたがって、シームレスかつ一貫性のある買い物体験を求めている。したがって、アジア太平洋地域の小売業者が、オムニチャネルの顧客の期待に応えられるように、商取引プラットフォームへ

の投資を最優先するのは当然のことである。

IDCの調査によると、買い物客はシングルチャネルの小売業者に比べ、オムニチャネルの小売業者に対

して30%多く支出している。

ビジネスにおける最優先事項

オムニエクスペリエンス、カスタマーエンゲージメント／エクスペリエンス

2019年には、APEJでDX（Digital Transformation）投資が倍増し、店舗への設備投資は削減される。APEJの主要

小売業者の20%は、カスタマーエクスペリエンス、プロセスの効率、在庫管理を向上させるために、オムニチャネルのデジタル

B2B2C商取引プラットフォームも採用する。

IT投資における最優先事項

eコマース／モバイル商取引プラットフォーム、 POS（Point of Sales）


モバイルデバイスを所持してモールを通過する人を々システムが個別に識別してプロモーションコードをサイネージ画面にその都度表示する。

スマートルーターがジェニファーの来店を検知する。彼女のスマートフォンに、試着したドレス固有のオーダーリンクが届く。リンクには有効期限がある。類似した購入者の行動に基づく、推奨アクセサリーの情報も届く。

このコンビニは、ジェニファーのスマートフォンによって、頻繁に立ち寄る場所として検知され、データはマスキング後に共通データハブに送信される。地元の小売業者はこのような施設のデジタル広告スペースに入札しており、広告の効果を常にモニターしている。

午前8時30分ジェニファーはショッピングモールを抜けて職場まで歩いていく。途中のデジタルサイネージでランチのプロモーションコードが光っていたため、スマートフォンで撮影する。

午後12時30分ランチのあと、ジェニファーはパーティドレスを表示しているデジタルサイネージに引き寄せられる。サイネージ上で仮想試着を行ってみた。さらに詳しく確認できるように店舗とカウンターの位置が画面に表示される。

午後5時30分帰宅途中、ジェニファーはコンビニに寄り、オンラインで注文しておいた食料品を受け取る。1日おきにこれを繰り返している。

午後9時30分オーダーリンクが期限切れになる前に、ジェニファーはワンクリックで、パーティドレスを購入する。チャットアプリに購入品の写真を投稿する。ジェニファーは購入先の小売業者に対して、（チャット）視聴者数の提供に同意する。

該当の小売業者が写真の視聴者数と彼女の購買履歴を確認し、小売業者からジェニファーに追加ポイントを付与する。このすべてがジェニファー固有のロイヤルティアカウントに対して、自動かつ瞬時に更新される。

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コグニティブコンテキスト

デジタルサイネージ

拡張現実スマートルーター

店舗に関する知見

クリックアンドコレクト

データハブデジタル広告

ワンクリック商取引

モバイル決済

スマートロイヤルティ

夢中になるような顧客体験の創出

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有効化技術


イノベーションによる差別化小売業者が次世代テクノロジーを利用して、ビジネスの

未来にどのように取り組んでいるか、いくつか実例を紹介する。

エンゲージメント

インタラクティブキオスク近接度により変化する

メディアスペース

ユースケースネスレは中国で700を超えるインタラクティブキオスクを通

じて、1日に1万5,000人の顧客とつながっている。

利点と利益• 従来のメディアスペースに比べて

コンバージョンレートが3倍増• 顧客とのインタラクション

顧客の獲得

インテリジェントサイネージすべてのデバイスがオンボードに

ユースケース台湾のセブン-イレブンでは、

デジタルサイネージを使用してPOSを統合し、顧客と活発なインタラク

ションを実現している。利点と利益

• 20％：メッセージから購買へのコンバージョンレート• デジタル広告の収入

顧客の維持

単一レコメンダー強力なインフラストラクチャ

ユースケース日本のDMM.comは、ビッグデータによるリコメンド基盤を使用して高度に多様化した顧客のニーズを

予測している。利点と利益

• 統合行動分析• リアルタイムパフォーマンス

フルフィルメント

インテリジェントな在庫管理オムニチャネルの必須要件

ユースケースフランスのスーパー

マーケット、Intermaché は棚にセンサーを設置し、物理在庫を追跡している。

利点と利益• 棚在庫の透明性

• 補充の効率

ユースケース日本のあきんどスシローは、すし皿に無線自動識別（RFID）タグを取り

付けて、注文を追跡している。利点と利益

• 年に10億皿のすしを取り扱う

• 販売状況から明確な知見が得られる

課題デジタルブランディング、消費者に対する知見、測定可能な消費者とのエンゲージメント

課題販売促進に対する知見、価格の最適化

消費者とのエンゲージメント小売業のオペレーション


インテリジェントな小売業の知見に見る可能性小売業者がカスタマーエンゲージメント、ロイヤルティ、フルフィルメントはもとより、運営や業績を向上させるには、質の高いカスタマーデータの知見が必要である。

アジア太平洋地域の小売業者は、2017年の最も競争力が得られるテクノロジーとして、ビッグデータおよび解析（BDA）を挙げているが、その技術の導入にはまだ至っていないという企業が大部分である。アジア太平洋地域の小売／卸売業界は、BDAの成熟に関して、ほとんどがいまだ初期段階である。

BDAとコグニティブコンピューティングを上手に活用する小売業者は、以下のことが可能である。

消費者の購買行動の理解

パーソナライズされたプロモーションの実施

斬新なマーケティング

戦略の立案

来店者数の動向分析

棚在庫の最適化

カスタマーロイヤルティ

の確立

収益性の改善

アジア太平洋地域（日本を除く）に関するIDCの調査によると、卸売／小売業はBDA成熟の第2段階にある。

個人依存限定的導入標準基盤化定量的管理継続的革新第 1 段階第 2 段階第 3 段階第 4 段階第 5 段階BDAの成熟


小売業者に必要なガイダンス2018年までに、モバイル、クラウド、BDA、IoT（Internet of Things）といった

第3のプラットフォームテクノロジーを上手に利用する挑戦者によって、市場上位20社のうち、3分の1が破壊的な影響を受ける。後れを取った小売業者にとって、店頭をデジタル化する責任は、ブランドオーナーにある。

IDCは以下に小売業者に対する提言を示す。

カスタマーエクスペリエンスをデジタル化し、顧客との接点に投資する

データに基づく知見を追求し、取るべきアクションに注力する

センサーデータ、IoT、コグニティブ（認知）

コンピューティングに基づくビジネス分析を活用する

認知インターフェースと機械学習（マシンラーニング）を利用して、データに隠れていたパターンを明らかにし、具体

的な行動指針を得る

カスタマーエクスペリエンスを変換し、利益回収までの所要時間を最小限に短縮する

ためのデジタルツール（スマートキオスク、デジタルサイネージなど）に投資する

パフォーマンスと拡張性の改善に向けて、それぞれのエッジデバイスに応じて状況把握が可能なソリューション（コネクテッドシェルフ、

スマートインベントリーなど）への投資を進める

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Sources:IDC’s Market Analysis Perspective, Asia/Pacific Omni-channel Adoption in Retail 2016IDC’s APEJ Big Data and Analytics MaturityScape Benchmark Survey, 2016IDC Worldwide Retail IT Spending Guide 2015-2016IDC FutureScape: Worldwide Retail 2017 Predictions – APEJ Implications

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