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Bayard:SASからDataikuに移行して先進的データスタックを実現

Bayardは、SASからDataikuに移行することで、自動化、モニタリング、可視化の機能を強化し、最終的に効率と生産性を向上させました。

-42%

キャンペーン構築に費やした時間

 

Bayardは、B2B(店舗、キオスク、学校など)とB2C(定期購読者)の両方の事業を展開するフランスの中規模出版社であり、常に最新の書籍や出版物で顧客をターゲットにし、育成するビジネスを運営してきました。

子供向けの雑誌『J’aime Lire』や大人向けの新聞『La Croix』など、さまざまな読者層を対象とした多数のタイトルやコレクションがあるため、これは非常に時間のかかる複雑なプロセスでした。そこで、データアナリストとサイエンティスト8人で構成されるデータチームは、2021年にDataiku導入による重要なデータ変換の取り組みを迎え入れました。

採用、生産性、その他の向上

Dataikuに切り替えた後、Bayardのフルタイムの求人応募者数は15人(SAS使用時)から200人以上(Dataiku使用時)に増加しました。

20件以上のキャンペーンの自動化により、チームがキャンペーン構築に費やす時間が42%短縮され、その結果、価値の高いMLプロジェクトに多くの時間を費やすことができるようになりました。自動化はチームの生産性を高め、価値の高いプロジェクトに費やす時間を増やすことができます。

Bayardのデータチームでは、作業を再利用できるようになったことで問題が減少し、アラートメッセージによって反応性と生産性も向上しました。

Dataikuを導入するまでデータチームはMLを活用したことがなかったため、この移行でまったく新しい領域が開かれました。Dataikuの可視化機能は、ガバナンスとデータ品質の必要性に対するチームの意識向上に大きく役立ちました。これが新しいガバナンスプロセスの開発につながりました。

どのようにしてこれを実現したのかについては、以下のBayardのデータ変換の取り組みの詳細をお読みください。

Bayardのデータチーム変革:Dataikuの導入

Bayardのデータチームは、同社のアナリストとデータサイエンティスト全員で構成され、中央ITチームの一部となっています。そのため、さまざまなアナリストやデータサイエンティストがどの市場をターゲットにするかに関係なく、簡単にベストプラクティスを浸透させ、一貫性を確保することができます。

4年前、チームは新しいリーダーシップを迎え、それに伴い、全面的なモダナイズへの取り組みを開始しました。クラウドに移行し、Dataikuなどの新しいツールや、新しい採用戦略、調査や顧客分析などの新しい機械学習(ML)トピックを導入しました。

大きな飛躍:SASからDataikuに移行

Bayardは、競争力を維持するために、モダナイズを進めて市場標準に合わせる時期が来ていると判断しました。具体的には、視覚的で、マルチユーザーで、集中管理され、技術チームが導入しやすいツールを見つける必要がありました。実際、Bayardのチームには、SQL、Python、またはSASしか知らないメンバーもいました。そのため、これらのいずれかに特化していない、全員が使えるツールが必要でした。市場ベンチマークを行った結果、オープンソースとDataikuのどちらかを選ぶことになり、Dataikuがプラットフォームとして選ばれました。

Dataiku Academyを利用することで、データチームはスムーズにスキルアップし、新しいメンバーも簡単にオンボーディングできました。新メンバーは最初の丸1週間、ツールを完全に理解するための製品オンボーディングに専念しました。

全面的な刷新

Bayardはこの移行期間を機に、データベース全体をアップグレードし、データスタックをOracleからAWSに移行しました。また、データベース全体を見直し、新しいデータエンジニアリングチームを創設しました。

この変革の取り組みは1年半に及びましたが、Dataikuへのプロジェクトの移行は非常に迅速に進みました。プロジェクトを管理し、チームがベストプラクティスや新しい発見を共有できるように毎日チェックするDataiku担当主任を採用したことで、一層迅速になりました。また、問題に直面した人をすぐにサポートするためのコミュニケーションヘルプチャネルも用意しました。Bayardは、移行を支援するLincoln Groupの専門コンサルタントの協力も得ました。

Bayardは2023年2月にこの変更を正式なものとし、SASの使用を終了してDataikuの使用を開始することを決定しました。チームは当初、自動化の変更によって少しペースダウンを感じましたが、ベストプラクティスの共有が習慣化すると、プロセスが大幅にスムーズになったと全員が感じるようになり、不安は消えました。このようなビジュアルツールへの移行は、チームを納得させ、不安を取り除くのに大いに役立ちました。

非常に良くなっていることを誰もが知っています。データの問題について議論する時間は減り、後戻りしたいと言う人はチームに1人もいませんでした。 Claire Utiel氏 Bayard、データおよびCRM

Dataikuの活用:自動化、モニタリング、可視化

今でもチームの主要なDataikuユースケースは、以前から行っている通常のターゲティング活動です。ただし、Dataikuは自動化機能によってこれらの活動をスピードアップさせました。Bayardは現在、大規模なマーケティングキャンペーンの一環として、ターゲティングとEメールを自動化しています。例えば、Bayardは、支払い方法や定期購読の有効期限が近いことを購読者に通知する処理を自動化しました。

自動化と同様に重要なのが、Dataikuを使用して実現されるモニタリング機能です。データチームはDataikuのモニタリング機能を活用して、すべての自動化が計画どおりに行われていることを確認します。例えば、Eメールが配信されなかった場合のアラートメッセージを設定しています。

Bayardのデータチームは、Dataikuを使用して、発見したことを簡単にチームと共有できるシンプルな可視化も利用しています。DataikuからTableauにデータセットを取り込み、視覚的でわかりやすいダッシュボードを表示します。これらの取り組みは、ビジネスリーダーに多大な自律性と透明性をもたらし、データに基づく意思決定を支援します。

チームはDataikuによって効率を高め、これまで以上にMLを活用して、より幅広いプロジェクトに取り組むことができるようになりました。その他のユースケースとして、顧客理解、ML調査、顧客ポートフォリオのセグメンテーション、デジタル利用のセグメンテーション、各種商品の親和性スコア、クロスセルなどがあります。

私たちのチームの柱は共有であり、替えがきかない人がいてはなりません。Dataikuがこれを可能にしていると考えています。 Claire Utiel氏 Bayard、データおよびCRM

BayardとDataikuの次の取り組み

BayardはDataikuの導入によってすでに目覚ましい改善を実現しましたが、同社の取り組みはここで終わりではありません。データチームはDataikuを活用したデータリネージュの改善に取り組んでおり、定期的なターゲティングのためのDataikuアプリを構築してデータアナリストの生産時間を最適化することを計画しています。

民主化と透明性の精神に基づき、Bayardは、データガバナンスチームで働くデータスチュワードやハイブリッドプロジェクトマネージャーのプロファイルのためにDataikuライセンスを増やしたいと考えています。彼らはデータセットを探索し、視覚的なダッシュボードを作成できるようになります。これはSASでは不可能だったことです。

このツールの長所は、コミュニティーを築くことです。以前は、発見したことやベストプラクティスを共有していませんでした。今では、データチーム内とチーム外の両方で、より大きな組織との明確なコミュニケーションチャネルを習慣化し、用意しています。 Claire Utiel氏 Bayard、データおよびCRM

Heraeus: LLMで販売見込み客パイプラインを強化

Heraeusの事業会社20社はそれぞれ、見込み客の特定と選別に独自のプロセスを使用しています。HeraeusがどのようにDataikuの大規模言語モデル(LLM)を使用してこれらのプロセスを支援し、その結果、時間を節約して、販売転換率を高めたのか、ご紹介します。

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