Amazon Web Services ブログ

Category: Industries

AWS サービスを活用して代替商品を提案するためのガイダンス

完璧な世界であれば、小売業者は決して在庫切れを起こすことはありませんが、予期せぬ需要により最善の状況にならない場合もあります。食料品店は平均して営業時間の 8.2% は在庫切れの状態になっており、さらにプロモーション品では 15% にもなるため、70 億ドルから 120 億ドルの売上機会損失の危機にさらされています。次善の策は、おそらく顧客のニーズを満たす同様の商品を提供することです。注文をピッキングする従業員に自動でおすすめの代替商品を提案することで、顧客体験を向上させ、売上減少を防ぐことができます。

2020 年、米国のオンライン食料品売上は 54% 増加し、その注文の半分以上において注文した商品の内少なくとも 1 つが在庫切れになっていました。その商品は売れずにスキップされて売上減少につながることもあれば、注文をピッキングする従業員が代替品を推測することもありますが、その代替品が顧客のニーズを全く満たしていないこともあります。いずれにせよ、顧客体験は悪影響を受け、企業ブランドは傷つきます。

より良いアプローチは、異なるブランド、色、フレーバー、サイズなどの類似の商品を推奨することです。これがインテリジェントに行われれば、良好な顧客体験が保たれ、問題は回避されます。大量の商品に代替ルールを作成することは非効率的で効果的ではありません。その代わりに、Amazon Web Services (AWS) はおすすめの代替商品を提案するソリューションを構築しガイダンスとして公開しています。

Amazon OpenSearch Service を使うと、在庫切れ商品からおすすめの代替商品を提案できます。商品名と説明は、テキスト埋め込みアルゴリズムを使用して数値ベクトルに変換され、OpenSearch Service の K 最近傍 (k-NN) インデックスに挿入されます。代替商品を要求する際、候補商品は OpenSearch Service の事前フィルタリングを使用して絞り込まれ、探していた商品からの数値表現の近さに基づいてランク付けされます。

自然言語処理で e コマースサイトにおける検索精度を向上させ収益改善に繋げる

このブログでは、なぜ小売業者がキーワード検索の品質のために機会損失してしまうのかと、どのようにして Amazon Web Services（ AWS ）が自然言語処理（ NLP ）を用いて、 e コマース企業の収益向上を支援できるのかを述べます。

産業変革の青写真:AWS IoT SiteWise による強力なデータ基盤の構築

AWS IoT SiteWiseは、産業機器から大量のデータを簡単に収集、整理、分析できるマネージドサービスです。2023年末に発表された新機能により、データをクラウドに取り込むコストの削減、プロジェクト期間の短縮、新たな産業用プロトコルへの対応、データへのアクセスの容易化が可能になりました。機器データのコンテキスト化により、事業運営の最適化と意思決定の改善が実現できるようになります。

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