小売大手のWalmartは、売上を伸ばし、顧客体験（CX）を高めるために、OpenAIのジェネレーティブAIである「GPT-4」を利用した独自のプラットフォームの開発に全力を注いでいる。
この発表により、Walmartは小売業界の舞台で、この革新的な技術がより広範な小売業界にとってどのような意味を持つかを知ることになる。他の大手小売企業も参入するのだろうか？GPT-4とその関連技術は、カスタマーエクスペリエンスの未来にどのような影響を与えるのだろうか？
Walmartは4月の初めに、マーケティング改革の一環として、ウェブサイトとモバイルショッピングアプリの最新のデジタルデザインを発表した。新しいデザインは、より大きく、より光沢のある写真、動画、ソーシャルメディアからインスピレーションを得たコンテンツで、同社はより多くの購入につながることを期待している。
Walmartは、Text to Shopなどの既存のサービスを強化するために、小売業特有のスケールで大規模言語モデル（LLM）内の自然言語理解（NLU）が変化をもたらす可能性に着目している。この機能は、顧客が必要な商品名をテキストまたは音声で入力することで、Walmartの商品をカートに追加することができるというもの。同社は、これらのLLMをプラットフォーム基盤として、商品と顧客が望むインタラクション方法について独自に構築したモデルを使用している。
Walmartによる顧客獲得の成否は、他の小売企業の追随に直接影響を与えるかもしれない。いずれにせよ、重要なのは顧客のインサイトを収集することだと、グローバルリサーチ会社Sago（旧Schlesinger Group）のCEOであるReed Cundiff氏は述べている。
「オートメーションは私たちの日常生活に欠かせないものとなり、気づかないうちにタスクを簡略化してくれている。AIの応用に関する消費者とのエンゲージメントの一部として、技術に関する教育がある」とCundiff氏は語る。
AI導入への消費者心理
しかし、消費者がAIをどのように感じているかを理解することは、AI以外の選択肢よりもAIを採用するよう明示的に求めているブランドにとってことさらに重要だ。AIが水面下の材料に過ぎないのであれば、消費者の感情はそれほど重要ではない、とCundiff氏は述べる。
例えば、ワープロツールは高度な文章解析により、文法の提案や「next word（次の単語）」機能を提供し、消費者の生活をより快適にしている。AIや機械学習の基盤については、誰も問い合わせなどしない。
「チャットボットのように、消費者にAIとの直接的で明確な対話を求める場合、フィードバックの収集がより重要になる。採用の障壁や橋渡しを理解し、未踏の領域や、消費者がAIの介入を避けたいと思う『譲れない一線』を特定するのに役立つ」とCundiff氏は説明する。
Walmartは近年、会話型コマースを推進し、ソーシャルメディア重視の小売業を目指す中でAIを導入している。このプロセスにおいて、同社は近年、商品提案や在庫管理など、ビジネスのさまざまな分野でAIを導入している。eコマースプラットフォームVtexのアナリストであるJordan Jewell氏は、「AIをコマース戦略としてさらに活用することは、非常に自然なことだ」と述べている。
「同社は最近、よりソーシャルメディアプラットフォームらしく感じられるよう、自社ウェブサイトを刷新した。そのため、よりソーシャルで会話のような感覚を有するさまざまなAI搭載体験を導入することは、顧客のためにショッピング体験をパーソナライズすることでエンゲージメントを促進し、顧客との信頼を築く良い方法になるかもしれない」と同氏は語っている。
小売りAIの移行をリードする
Jewell氏は、この変化が他の大手小売企業の販売戦略におけるソーシャルメディアの活用方法に絶対的な影響を及ぼすとみている。AmazonとWalmartは、eコマース分野で長い間首位に立っているため、長期的には、他の小売業者がAIにさらに投資するように影響を与えるかもしれないと同氏は予測している。
「しかし、短期的には、ソーシャルセールスツールへの投資が増加するだろう。これは短期間で簡単に実施できるためだ。大手の小売業者は皆、FacebookやInstagramを利用している。それでも、AIモデルを導入し、管理するバックエンドの能力を全員が備えているわけではないため、そこに長期的な投資が行われるだろう」と同氏は付け加えた。
Product-to-Consumer（P2C）プラットフォームProductsupの共同設立者兼最高イノベーション責任者であるMarcel Hollerbach氏は、「大型店舗のリーダーたちが後押しすることで、他の小売業者がジェネレーティブAIを採用・開発することに強い影響を与える」と断言している。今はまだ、ChatGPTやその導入など、いくつかのことが不確かであるため、誰もがジェネレーティブAIの競争に完全に参加することをためらっているのだ。
「ジェネレーティブAIの導入がどのようなものになるかを理論的に説明するのではなく、ほとんどの小売業者は最初の素晴らしい事例を待っているのだ」と、同氏。
Walmartのような大型小売店がAIを採用し、開発し、その利用を発表すれば、この技術の関連性は著しく加速するとHollerbach氏は推論する。Walmartがそれを実行し、成功すれば、迷いは焦りへと変わっていく。
「顧客のニーズやプロセスへの対応が急がれることで、ビジネスの効率化だけでなく、収益性も向上するだろう」と同氏は述べた。
軌道に乗るまでに時間がかかる性質を有している
現在、AIはあらゆる業界で活況を呈しているが、Hollerbach氏によると、一部の傍観者は、ジェネレーティブAI機能の開発と習得には、数年とはいわないまでも、数か月かかることを忘れがちだという。ジェネレーティブAIの採用と開発の勢いが鈍いのは、そもそも軌道に乗るまでに時間がかかるプロジェクトだからである。
「AIの開発は光速で進んでいるように見えるが、これは小売業における全体的な採用や勢いの増加において、その弊害となり得るものだ。なぜなら、実際の導入が行われる前に把握すべき多数のロジスティクスがまだ存在するため、小売業の勢いはAIの勢いと一致しないためだ」と同氏は指摘した。
また、突然の急激な変化は、すべての顧客が覚悟していることだ。小売業はこのことを念頭に置いている。
「競合他社が何をしているかを見たり、顧客満足を確保したりと、小さな動きから始めなければならない。ジェネレーティブAIの開発と採用は、スライド式になっている」と、Hollerbach氏は述べる。
mコマース（モバイルコマース）におけるモバイルメッセージングの強化
ジェネレーティブAIは、モバイルメッセージング戦略を大幅に増幅させることができる。サービスとしてのチャットコマースプラットフォーム企業Clickatellの最高製品兼技術責任者であるJeppe Dorff氏によると、それは顧客体験を強化し、パーソナライズを改善し、コンテンツの最適化を提供し、オペレーションと内部データの合理化に役立つさまざまなツール、機能、ベクトルを提供することができるという。
ジェネレーティブAIは、ユーザーの行動やチャット履歴、購買・消費パターンなどの事例に基づくデータを用いて、消費者が成功するための最短経路を特定する。また、パーソナライズされた意図をもって消費者に対応し、カスタマイズされた製品推奨を提供することができる。
「ジェネレーティブAIは、企業が特定のセグメントに最適な次のアクションを特定し、リテンション（既存顧客の維持）を促進し、顧客獲得を加速させるのに役立つ。私たちは、ブランドのアップセル、クロスセル、顧客満足度の大幅な向上を目の当たりにしているが、まだ表面化したに過ぎない」と、Dorff氏は語る。
もう一つの利点は、ブランドと消費者の間に確立されたつながりを利用して、より優れたパーソナライズされたマーケティング能力を育成するジェネレーティブAIの能力だ。この高度な相互作用こそ、新しい技術がまさに刺激的で、消費者とブランドの双方にとって非常に有益なものになるところであると、同氏は述べる。
AIは、ブランドのERP（企業資源計画）、CRM（顧客関係管理）、OMS（注文管理）システムから、消費者に関連する既存のデータに直接対応する情報にアクセスできる。個々の消費者の意図、感情、エンゲージメントのパターンから学習することで、AIは、よりパーソナライズされた顧客獲得とリテンションのキャンペーンを作成し、圧倒的に共感できる方法で消費者に対応することができるようになる。
Dorff氏は、「ブランドのドメイン内に存在する過去の取引データを、消費者とブランド間の動的なメッセージ交換に活用することで、チャットコマースにおけるAIは、動的なコンテンツ、リアルタイムのカスタマージャーニーを作成し、個々の消費者だけでなく、蓄積した消費者層についても、将来の消費者の行動、好み、トレンドを事前に十分に予測することができる」と説明した。
人間とAIのパートナーシップによる最適なインサイト
AIと人間のインサイトのバランスを取るには、「バランス」というよりもそれが「パートナーシップ」であることに焦点を当てる必要があると、Cundiff氏は注意を促している。これは、製造業が何百年もの間、人と機械のパートナーシップとして運営されてきたことと似ている。
「人間と機械の役割を最適化してコラボレーションすることは、常に最高の結果を生み出してきた。機械が最も得意とする、人間が及ばないスケール、スピード、精度の総当たり計算のために使うことが重要なのだ」と同氏は語った。
人間的な要素に頼りすぎて、機械とコラボレーションする機会を放棄すると、私たちは行き詰まってしまう。そして、その関係は、今日のビジネスのペースに必要なスピードとスケールを欠くことになると、同氏は警告している。
インサイトを収集するために機械の役割を強調しすぎると、データセットのバイアスを見逃すことがよくある。また、機械に入力する以外の、ビジネス上の問題を形成する外的要因や、分析からインサイトに至る概念の飛躍も見逃しがちだ。
「そこで、人間の出番だ。人間は、インサイト収集プロセスやリサーチプロセスのフロントエンドとバックエンドの管理に、機械では再現できないレベルの概念的・創造的思考をもたらす」と、同氏は付け加えた。
「ブランドボイス」に大きく左右される
ジェネレーティブAIがモバイルメッセージ戦略にどのような影響を与えるかは、これから導入しようとする企業の最大の懸念事項のひとつだ。しかし、ブランドは「ブランドボイス（企業が世界に示す個性）」を失うことなく、これを行うことができるとDorff氏は断言する。
ブランドボイスは、マーケティングからオペレーションに至るまで、あらゆる場面で重要だ。それは、ブランドが消費者と関わる方法を規定するものだ。
「ブランドボイスの導入は、AIそのものを作るよりも難しいことだ。ブランドとコミュニケーションにとって、慎重な計画と、ボイスを考慮する新しい方法が必要だ」と、同氏は強調する。
歴史的に、「ボイス」は、人間が監視付きで表現され、不変でありながら計画的で調整可能なものであった。しかし、AIを使えば、計画されたキャンペーンやウェブサイトのリリースを超え、リアルタイムにモニタリングせずとも、ボイスが表現されるようになるだろうと同氏は指摘する。
話し言葉に至るまで「ボイス」とは何かをトレーニングし、定義することが必要になる。アルゴリズムにブランドボイスとは何かを正確に教えるには、高頻度のレビューと、常にリアルタイムでモニタリングすることが不可欠だ。
ブランデッドコンテンツのためのAI育成
新しいコンセプトのひとつは、ブランデッドコンテンツ（従来の広告とは違う形で、商品・ブランドを広めたり、企業イメージを高めたりするコンテンツ）でモデルをトレーニングし、すべてのデジタルチャネルのコミュニケーションデータをモデルに送り込み、時間をかけて「デジタルボイス」を洗練させていくことだ。Dorff氏によれば、このアプローチは、既存のマーケティングや音声作成プロセスとほぼ並行して実行されるようなものだという。
場合によっては、マーケティングキャンペーン開発にAIを導入し、モデルとブランドのコラボレーションを実現することで、学習プロセスを向上させることも考えられる。重要なのは、AIそのものではなく、ブランドが歩んでいる道程だ。
「これらは、一夜にして実現するものではない。メッセージング・チャネルに適切なオーケストレーション・プラットフォームとデータコレクターがなければ、これらのことは実現しないのだ」とDorff氏は述べている。
※当記事は米国メディア「E-Commerce Times」4/20の公開の記事を翻訳・補足したものです。