130年の歴史を持つアメリカのブランド、カーハートがAIを活用して売上を伸ばす方法

戦略的利益のために AI を活用している企業の中に、アメリカの衣料品会社 Carhartt があります。 100年以上にわたり作業服や狩猟服を製造してきた同社は最近、それぞれ異なる流通チャネルを持つ3つの販売部門間の販売活動が十分に調整されておらず、効率的でない可能性があることに気付いた。

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より戦略的でデータ主導型のアプローチで販売見込み客を発掘するために、Carhartt は、Marketplace Sales Prospect Forecasting Module と呼ばれる AI を活用した販売最適化および見込み客発掘エンジンを開発しました。カーハート社は新興技術アプリケーション部門でフューチャーエッジ50賞を受賞したこのプロジェクトにより、同社の営業部門はより意図的になり、協調的な方法で市場に参入できるようになったと、カーハート社のビジネスインテリジェンスおよび分析担当ディレクターのジョリー・ヴィターレ氏は語った。

これらの部門には、12,000 の顧客小売店 (業界用語では「ドア」) と 800 を超えるパートナーで構成される Carhartt の卸売部門、米国内に 33 の小売店を持つ消費者直販ビジネス、急成長中の消費者直販 Web サイトが含まれます。カーハートは、ユニフォームや刺繍製品など、他の企業への直接供給も行っています。

「このプロジェクトは新しいアカウントを追加することではなく、アカウント内で最適化することです」とカーハートの最高情報責任者兼事業計画担当上級副社長のジョン・ヒル氏は語った。 「米国内に 2,000 以上の店舗を持つ企業の場合、カーハートの販売方法、製品構成、各店舗にどのような製品を置くかなどを最適化するにはどうすればよいでしょうか。このツールの初期段階では、こうした関係を最適化することがすべてです。」

大規模モデルに対応するために拡張を継続

消費者中心でデータ主導型の組織であるカーハートは、市場展開をどのように拡大するかについて戦略的に考えなければならないとヴィターレ氏は語った。さまざまなクライアントとさまざまな種類の消費者の独自のニーズを考慮すると、決定は調整される必要があります。そうしないと、ある部門の選択と変更が意図せず別の部門に悪影響を及ぼす可能性があります。

マーケット ディスカバリー エンジンのアイデアは、Carhartt が営業およびマーケティングのリーダーからなる部門横断的なグループを招集し、同社の市場開拓の調整問題を検討したときに生まれました。集計プロセスだけでは煩雑で制限があることは明らかであり、予測や外部要因などのデータもプロセスに組み込む機会があります。

チームは Carhartt の分析グループと協力し、ソリューションには過去の売上、計画された売上、流通範囲などのファーストパーティ データを考慮しながら将来の需要を予測する必要があると判断しました。チームはまた、会社を取り巻く世界がどのように変化し、それがカーハート製品の需要にどのように影響するかを考慮し、ソリューションは本質的に計量経済学的なものでなければならないと判断しました。

このプロジェクトの規模の大きさは恐ろしいほどです。マーケットディスカバリーの中核をなすカーハートの需要システムは、約 17 億 5,000 万件のレコードのデータセットを使用して、約 8,300 万のパラメータを持つ計量経済モデルを生成し、5 年前までの 10 の流通チャネルの郵便番号レベルの販売データを含みます。当初、モデルの計算を実行するには数日かかりました。

この課題に対処するために、チームはより大きな規模で考える必要がありました。このプロジェクトには、効率的に拡張できる分散型インメモリ並列コンピューティング機能が必要だったとVitale氏は説明した。チームは、アーキテクチャのベスト プラクティスの特定と実装にも重点を置き、Microsoft との既存のパートナーシップを活用して、Microsoft の Azure スタックにソリューションを展開し、オープン ソース サービスおよびデータベースと連携しました。

「市場には、このニーズに応えるソリューションが実際には存在していない」とヒル氏は語った。 「自分たちで構築する必要があります。私たちのエコシステムに接続できること以外に、活用できるものは何もありません。」

受け入れを確実にする

文化の変化もまた課題です。カーハートは、ビジネスリーダーが専門知識に基づいて意思決定を行ってきた長い歴史を持つ名門企業です。しかし、新しいエンジンでは、本質的にブラックボックスであるものを信頼する必要があります。

「私たちが行っていることのブラックボックス問題をどうやって分解し、もっと取り組みやすく理解しやすいものにするか。数学のすべてを誰かに教えることはできません。それは不可能なのです」とヴィターレ氏は説明した。

これに対処するために、チームはリスク スコアリングを導入し、可能な限り透明性を高めました。

「私たちは、人々が理解しやすいものを導入しようとしました。なぜなら、そこに障壁があると思ったからです」とヴィターレ氏は付け加えた。

現在、このツールは組織の運用上および戦略上のニーズに応えています。 「この新製品をこの新しいタイプの顧客にテストするには、どの流通チャネルが最適か」といった質問に答えることができます。また、営業担当者が地元の市場への次回の訪問を計画する際にタブレットに表示できる潜在顧客のリストを作成することもできます。

ヒル氏は、このツールはすでに収益の増加につながっていると語った。さらに重要なことは、それが同社の顧客満足度の向上に役立ち、アカウント担当者がアップセルキャンペーンに費やす時間を節約するのにも役立った、と彼は付け加えた。

「チームが成功している理由を考えてみると、組織内では制約や束縛を受けていないからだと思います」とヴィターレ氏は語った。 「彼らは現状に左右されることはありません。その信念を植え付けることが第一歩です。」