ShopGrok はオーストラリアの新興企業で、小売および消費財市場セクターに消費者インサイトとデータ分析サービスを提供しています。

ShopGrok の顧客は、市場インサイト、価格と品揃えの最適化、こうした情報に基づくプロモーション活動、価格設定、製品提供に関する効果的な意思決定を行うために、当社の製品を使用しています。

現在、当社の顧客の多くはオーストラリアとニュージーランドに拠点を置いています。オーストラリアでは、トップ 20 の小売業者の少なくとも 4 分の 1 に当社がサービスを提供しています。また、いくつかの大規模なグローバルマーケットプレイスにもサービスを提供し、在庫と価格設定の最適化を支援しています。また、当社はかなり急速な成長を遂げているため、今後数年間のうちに他の市場にも参入し、製品のスケーラビリティを向上させたいと考えています。このようにして、より多くの顧客に効率的な方法でサービスを提供できます。

通常、当社製品のコアユーザーは、小売業におけるカテゴリマネージャーと呼ばれる人たちです。実店舗の棚や eコマースストアに並べる商品を選定し、その商品の価格設定を行う人たちです。一般に、こうした人々は自分たちの市場や顧客をよく理解しています。ただし、データに関しては助けが必要です。そこで、当社は、顧客がテクノロジーやデータの専門家でなくても実際にインサイトを素早く得られるよう、実務者向けのツールを構築しました。

一般的な小売業者の場合、商品数は 2 万点から 10 万点ほどでしょう。しかし、その中で顧客の価格感覚にとって本当に重要な製品は、おそらく 100〜200 点しかありません。当社が目指しているのは、顧客の売上と消費者のロイヤリティの両方を高めることのできる、競争力のある価格を設定することです。その秘訣は、価格競争力を持ちつつ、製品マージンや売上マージンの健全性を維持することです。したがって、これは非常に微妙なバランスであり、市場で起きていることについてのインサイトをリアルタイムで提供することで、顧客が最適化を実行し、データに基づいた意思決定を行えるよう支援するのです。

当社は、創業してまもなく 4 年になります。私自身は、小売業が専門です。オーストラリア最大のスーパーマーケット、Woolworths で価格戦略と価格分析の責任者を 3 年間務めました。その前は、McKinsey で経営コンサルタントとして働いていました。そのため、価格戦略、価格分析、そしてデータエンジニアリングが当社のコアコンピテンシーになっています。

当初は、私が小売業向け eコマースサイトのウェブデータ収集プラットフォームを構築していただけでした。当時、公開されているウェブサイトにアクセスするのは非常に簡単でした。しかし、この 4 年間で、公開されているウェブデータを取得することがどんどん難しくなりつつあることに気付きました。ですから、当社のコアコンピテンシーに集中するため、効率的な方法でこの作業を手伝ってくれるパートナーを探す必要があります。当社のコアコンピテンシーとは、単なるウェブデータの収集ではなく、データのマッチング、モデルの構築、インサイトの構築、分析の構築のことです。顧客が当社に期待しているのは、このことなのです。

1 年半ほど前から、当社はネットワークにアクセスするためだけに Bright Data を使い始め、徐々に製品を追加してきました。当社には大規模なデータセンター、多くのデータセンターZone、レジデンシャルZoneがあり、さらにWeb Unlockerも使用しています。

Bright Data にはさまざまなレベルの製品があり、当社にとってコスト効率に優れていることがわかりました。ウェブサイトに応じたスケールアップやスケールダウンも簡単に行えます。一部のウェブサイトでは、ウェブアンロッカーなどの複雑なツールを使用する必要がありますが、データセンターの IP を使用するだけで済む場合もあります。そして、複雑さのレベルごとにオプションが用意されているため、それらを構成し、監視し、コストを追跡するのは非常に簡単です。Bright Data のおかげで、ウェブデータ収集のセットアップと監視システムの構築に費やす多くの時間、労力、マンパワーを節約できました。これらの作業のほとんどを Bright Data が担ってくれています。

商品・価格データの収集は、外から見ているだけではわからないことがたくさんあります。多くのウェブサイトで、郵便番号を使用した極めてロケーションベースの方法で、現在価格が設定されています。当社が使用している Bright Data ネットワークは、各地域にマイクロジオグラフィック的な焦点を当てることで、さまざまな地域の地理的位置に基づく価格を取得できます。特に Bright Data が役立つユースケースは、オーストラリア国内の州または他国のいずれかの特定の地域を実際にターゲットにする場合です。

データの観点から言えば、当社はソースからデータの取得を試みます。ウェブサイト上の API であるかどうかにかかわらず、できるだけ多くのデータを取得するよう努めています。以前はプロセスが遅かったため、サマリーデータの取得を試みただけだったとしても、今では、大半の公開ウェブサイトで、より効率的な方法で公開データにアクセスできるため、より多くのデータを取得し、それを使ってより多くのインサイトを生み出すことができます。たとえば、商品名や価格だけでなく、原材料や商品の仕様、原産国、栄養成分など、さまざまな情報を把握できます。また、価格設定の面では、現在の価格だけでなく、「以前の価格」、「現在の価格」、「キャンペーン価格」なども取得しています。そのため、従来よりもはるかに多くの情報にアクセスできるようになりました。そうすることで、顧客にはるかに優れたインサイトを提供することができます。

Bright Data の利用体験は素晴らしいものでした。カスタマーサービスの対応は大変良いもので、問い合わせにいつでも気持ちよく対応してくれます。

今後は、使用されているさまざまなネットワークに関する非常に正確な情報を管理できるよう、さらに制御能力の高いプロキシマネージャーソリューションを検討しています。近い将来、それを導入して、さらに制御能力を高めるつもりです。また、Bright Data には、当社がまだ試したことのないさまざまな製品があります。いずれは、データコレクターなどを試してみたいと思っています。

ウェブデータは、ほぼすべての業界で成功するために不可欠ですが、小売業出身の私にとっては絶対に欠かせないものです。今日の小売業では、価格設定は非常に透明化されており、消費者はその商品を販売しているどの小売業者の商品価格でも簡単に見つけることができます。それで、顧客向けに販売している特定の商品が考慮集合内に入っていないなら、つまり価格が一定の許容範囲内になければ、顧客に購入してもらうことはできないのです。

小売業の売上高においてロイヤリティは過去最低水準であり、現在は価格設定が小売業の基礎となっています。 ですから、商品販売の他の面を整える前に、価格設定を正しく行う必要があるのです。

データ量については、多いに越したことはありません。現在、価格設定は非常に動的になってきており、たとえば当社の顧客がよくアクセスする Amazon は、特定の商品について 1 日に最大 10～20 回も価格を変えていることが分かっています。ですから、Amazon のような存在に追いつかない限り、取り残されてしまうことになります。