情報系のほうはリプレースではなく、マーケティングの新規プロジェクトで AWS クラウドを匯入しました。2013 年 12 月から、EC サイトの「無印良品ネットストア」と実店舗の「無印良品」の両方の顧客行動をビッグデータから分析する DWH システムを Amazon Redshift 上で構築しています。

當社では、ネット/リアルを問わずお客様が無印良品に関わる時間と體験を"顧客時間"と呼んでおり、より良い顧客時間をお客様に提供するために必要なことを導き出す基盤として、データを重視しています。今回、當社が目指したのは、従來からの POS データの集計や分析に加え、スマートフォンアプリの「MUJI passport」やオンラインショップ「MUJI.net」、さらには Facebook や Twitter などのソーシャルメディアから得られるデータまでも統合し、分析するシステムでした。膨大なデータを橫串で分析し、行動と購買の関係をつきつめ、ひとりひとりのお客様の姿を浮かび上がらせるようなプロファイリングを行うところをゴールに、システムの検討を行いました。

オンプレミスの DWH を新規に匯入しようとすればハードウェアを含め數千萬円～數億円ものコストがかかることがわかりましたが、マーケティング施策で數千萬円～數億円の予算を DWH に投入することは現実的ではありませんでした。そうした狀況にあって、クラウド上で低コストな従量課金でのビッグデータ分析を可能にする Amazon Redshift は非常に魅力的でした。実際にビッグデータ分析を試すのにも Amazon Redshift だと部長決済で十分なコストで実現できました。構築に時間もかからないので、PoC の期間も短くでき、限られた予算で億単位のデータをマネージできる Amazon Redshift はまさに今回の目的に合致した DWH でした。

當社では現在、Amazon Redshift 上で年間約 9 億件の Web ログ、4 億 7,000 萬件の購買データを処理していますが、十分なパフォーマンスが出ています。利用が進むにつれ、データを処理するための最適なパターンが見えてくるので、処理時間がより短くなるという効果も出ており、大変満足しています。DWH 上では會員情報を含まないデータ形式で処理することで、社內外から寄せられるセキュリティに関する懸念に対応しています。

Aamzon  Redshift の匯入を開始してから約 1 カ月のうちに、データ分析をもとにしたマーケティング施策をいくつか打ち出すことができ、実店舗への來店者數増や売上増といった効果が確認できるまでになりました。このように早く結果を出すことができ、仮に失敗してもすぐに次の手を打てるということは、大きな経営効果だと感じています。