AIを顧客体験に生かすAGCOの挑戦
農機大手がAWS「Redshift」「SageMaker」で顧客体験向上 導入時の苦労は?
農業機器大手のAGCOは「Amazon Redshift」「Amazon SageMaker」などのAWSサービスを利用して、AIベースの新しいマーケティングツールと顧客向けポータルの開発を進めている。競合がひしめく市場で勝ち残るためだ。
AGCOは1990年の創業から30年近くにわたって農業機器を製造し、世界中の流通業者と農家に販売してきた。
年商95億ドルのAGCOは成功を収めてきた。そして今、激しい市場競争を勝ち抜くために人工知能(AI)やビッグデータの波に乗ろうとしている。IoT(モノのインターネット)技術に加え、分析のバックエンド刷新に大規模な投資をしている。
AGCOが取り組んでいる最大のプロジェクトの一つが、新たな顧客向けポータルの構築だ。このポータルは顧客体験の向上に向けて、AI技術を利用している。これを使って新しいデータソースからマーケティングの洞察を得るとともに、顧客がAGCO製品の情報をより簡単に入手できるようにすることを目指している。
AIによる顧客体験の向上
AGCOのアーマド・ハイダー氏(リードエンタープライズデータサイエンスアーキテクト)は「農業はデジタル的に進化していくとわれわれは考えた」と語る。実際、同社はそうしたニーズへの対処に動き出している。2017年ごろから新しい「顧客体験プラットフォーム」の構築を進めており、現在、欧州と中東の一部の国でパイロットプロジェクトを始めている。
この顧客体験プラットフォームは、多くのデータソースと、機械学習用や分析用のツールおよびサービスを組み合わせたシステムだ。ツールの中にはTableauのビジネスインテリジェンス(BI)製品やOracleのデータベース管理システム(DBMS)「MySQL」ベースの製品、ビッグデータ処理のオープンソースソフトウェア「Apache Spark」ベースの製品などが含まれる。
顧客体験プラットフォームの大部分は、Amazon Web Services(AWS)が提供するさまざまなサービス(以下、AWSサービス)に支えられている。このプラットフォームはAWSで稼働し、データウェアハウス(DWH)サービス「Amazon Redshift」やオブジェクトストレージサービス「Amazon S3」を使用する。また機械学習モデルの構築とデプロイにおいて、機械学習サービス「Amazon SageMaker」に大きく依存している。
ハイダー氏はこれらのAWSサービスが「かなり効果的に機能している」と語る。顧客体験プラットフォームのツールとデータソースは全て、比較的簡単に集約や相互連携ができたという。
AWSサービスのカスタマイズと活用で直面した課題
AWSサービスの多くは、AGCOのニーズに合わせてすぐにカスタマイズすることはできなかった。少なくとも、同氏とそのチームが数年前に使い始めたときはそうだった。そのせいで苦労したと、ハイダー氏は振り返る。
例えば、ハイダー氏のチームはSageMakerの使用に当たって、独自のモデル管理コンポーネントを作成してSageMakerに組み込まなければならなかった。この管理コンポーネントに相当する機能は、その後の更新時にSageMakerに標準機能として追加された。だが、AGCOは当初、このコンポーネントの作成に時間、労力、費用をかけざるを得なかった。
顧客ニーズを的確に把握
顧客体験プラットフォームのAI機能が完成すれば、顧客向けポータルをこれと連携させることができるとハイダー氏は語る。これにより、ネットワークに接続したAGCO製機器向けに同社がパートナー企業と開発した新技術を使用して、農家が農業車両をより簡単に管理したり、栽培データを転送したり、製品関連のパーソナライズされたお薦め情報を入手したりできるようになる。
流通業者は新たなCRM(顧客関係管理)ツールと強化されたマーケティング分析機能を利用できることになり、顧客をセグメント化し、顧客ニーズへの理解を深め、よりニーズに合った売り方ができるようになる。
ハイダー氏の説明によれば、顧客体験プラットフォームはさらに、アルゴリズムを使用して「農家が次に機器セットを購入するのはいつか」「どんな種類の機器を購入しそうか」を予測することさえできるようになる。AGCOはこの顧客体験プラットフォームを「顧客との関係を最適化する方法を理解する」ために利用することを計画している。
AGCOは近い将来、機能を完備した新プラットフォームのパイロットプログラムを展開する見通しだ。同社はその結果を評価した上で新プラットフォームを手直しして、パイロットプログラムをより幅広い地域で展開するつもりでいる。
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