イントロダクション
スリーナス・レディ:
皆さん、Intentwiseのウェビナーへようこそ。IntentwiseのCEO兼共同創設者のSreenath Reddyです。Intentwiseのプロダクトマネージャー、Kenton Snyderも参加しています。
これは私が最もワクワクしているテーマの一つです。Intentwiseを立ち上げる前、私は大手コンシューマー向けインターネット企業で10年近くデータチームを率いていました。何世代にもわたるデータスタックを経験してきましたが、今日のようなペースで変化が起こるのは初めてです。
今日お話しするのは 電子商取引データスタックがどのように進化し、2026年に向けて成功するブランドが何をすべきか.
従来のデータスタック（そしてそれがなぜ壊れているのか）
ほぼ 30 年間、従来のデータ スタックは同じ基本構造に従ってきました。
- データストレージ – BigQuery、Redshift、Snowflakeなどのデータベース、さらにはスプレッドシート
- 報告ツール – Looker、Tableau、Power BI
- ダッシュボード – 特定のビジネスユーザー向けに構築
このモデルでは、 専門知識は人々の頭の中にあるダッシュボードはその専門知識をハードコードして表現したもので、その出力は人間が解釈します。
この構造はほとんど変わっていませんが、現在、電子商取引では極度の圧力にさらされています。
電子商取引データが特に難しい理由
のようなマーケットプレイス アマゾンとウォルマート 膨大な量のデータを生成しますが、次のような問題があります。
- 小売、広告、Amazon Marketing Cloud (AMC) に分散
- つなぎ合わせるのに時間がかかる
- 実用的な洞察に変わるまでに時間がかかる
チームはダッシュボードの作成に膨大な時間と費用を費やしているにもかかわらず、 盲点、遅れた洞察、不完全な可視性.
その上に、 チャネルは今や深く相互接続されている:
- TikTokの活動がAmazonの売上に影響を与える
- Amazon広告はDTCのパフォーマンスに影響を与える
- ファーストパーティデータがAMCとDSPに流入
今日のほとんどのチームは データは豊富だが洞察力に乏しい.
AIがデータスタックをどのように変革しているか（すでに）
AIはデータスタックの仕組みを根本的に変えつつあります。そしてこれは未来の話ではなく、既にその変化は始まっています。
変更点：
- 従来のBIツールは、 AI駆動型開発ツール
- 静的ダッシュボードは、 インタラクティブで実用的なアプリケーション
- 建設時間は数か月から 日
静的なダッシュボードという概念は事実上消滅しました。それに代わるものとして、次のようなアプリケーションが登場しています。
- インタラクティブかつ協調的である
- コンテキストを提供する
- 洞察から直接アクションを起こす
- 非常に速く構築できます
新しいデータスタックの実際の動作例
製品例外監視
あるクライアントが、次のような商品レベルの例外を示す毎日のフィードを要求しました。
- バイボックス損失
- 在庫の問題
数時間で実用的なプロトタイプを納品し、数日以内に生産を開始しました。
広告監査
次のようなユースケースがあります:
- キーワードまたはASINが不足しています
- ブランドキーワードに過剰に投資する
アイデアから実稼働までには 1 週間もかからず、結果はダッシュボードではなくアプリケーションのように見えました。
CLTVとプロモーション効果分析
BFCM 期間中、ブランドは次のことを理解したいと考えました。
- CLTVの変化
- プロモーション期間中の獲得コストと非プロモーション期間中の獲得コスト
この分析は数日で作成され、3 か月、6 か月、12 か月の CLTV を並べて表示します。
洞察から行動へ
ファネルのドロップオフを表示するだけでなく、ユーザーは次のことができるようになりました。
- 放棄率の高い製品を特定する
- すぐにオーディエンスを作成
- アプリケーションから直接キャンペーンを有効化
これは、 受動的な報告から能動的な実行へ.
今後の予定: エージェントデータスタック
2026 年を見据えると、次の大きな変化は次のようになります。
ドメイン専門知識は人からシステムへと移行します。
現在、パフォーマンス不足の診断には人間による分析が必要です。近い将来には、
- AIエージェントがパフォーマンスを積極的に分析します
- システムは診断する 現在も将来も、 何かが変わった
- 推奨事項とアクションは自動的に実行されます
将来のスタックには以下が含まれます。
- 統合されたデータ基盤
- 埋め込まれたドメイン知識
- インタラクティブなアプリケーション
- 分析、予測、行動するAIエージェント
これはSFではありません。今後6～12か月以内に実現します。
ブランドと代理店が今すべきこと
1. 自分のデータを所有する
サードパーティツールだけに頼るのは危険です。関係が途切れると、データは消えてしまいます。
優勝チーム:
- 包括的で接続されたデータセットを所有する
- 過去のパフォーマンスデータを管理する
2. AIリテラシーを構築する
今すぐAIツールを試してみましょう。チームはエンジニアになる必要はありませんが、AIに精通している必要があります。
3. データと知識への投資
AIだけでは不十分です。真の優位性は以下から生まれます。
- クリーンで接続されたデータ
- エンコードされたビジネスおよびドメイン知識
この組み合わせにより、真の生成 AI 機能が実現します。
インテントワイズがどのように役立つか
インテントワイズの使命は、 商取引に対応したデータと知識の基盤.
私たちは、次の 3 つの方法でブランドと代理店を支援します。
1. 高品質なデータパイプライン
Amazon、Walmart、AMC、DSP などにわたる、統合された e コマース中心のデータ モデル。パイプラインを自分で構築して維持する負担はありません。
2. 既製のアプリケーションとダッシュボード
分析アプリケーションのライブラリは拡大しており、 代理店向けホワイトラベルクライアントポータル数日で展開可能。
3. スマートでプロアクティブなアプリケーション
次のアプリケーション:
- 問題を積極的に検出する
- パフォーマンスが変化した理由を説明する
- 次のアクションを推奨する
これにより、チームは戦術的な実行から戦略的な影響へと移行できるようになります。
前方の道路
この変化はすでに起こっています。今後6～9ヶ月の間に、AIを駆使したエージェントシステムが、ブランドや代理店の業務運営のあり方を根本から変えるでしょう。
Intentwise では、ドメイン専門知識をプラットフォームに直接組み込むことに多大な投資を行っており、2026 年に向けてさらに多くのイノベーションが展開される予定です。
閉鎖
現在のデータ スタックの状況についてご相談されたい場合、またはこの進化が貴社ブランドや代理店にとって何を意味するのかを知りたい場合は、ぜひご連絡ください。
ご参加いただきありがとうございます。今後のウェビナーでもこの会話を継続することを楽しみにしています。
良いニュースがあります。2026 年になると、これまでよりもはるかに多くのデータが手に入るようになります。
例えばAmazonは、広告と売上データのルックバック期間を大幅に拡大しました。Amazon広告は、SpotifyやNetflixといった新たなチャネルにもリーチできるようになります。
さらに、Walmart、TikTok、Meta、Shopify など、収益に影響を与える新しいマーケティング チャネルや販売チャネルが数多くあるはずです。
課題は、収集と分析に時間を費やすことなく、このすべてのデータをまとめることです。
このウェビナーでは、2026 年のデータ スタック構築の基本をご紹介します。すべてのデータ ソースを統合し、マルチチャネル戦略を策定し、問題になる前に機会やパフォーマンスの変動を特定できる常時稼働の分析ツールを設定する方法を学びます。
今すぐ登録して、12 月 16 日午前 10 時 (太平洋標準時)/午後 1 時 (東部標準時) にご参加ください。
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例えばAmazonは、広告と売上データのルックバック期間を大幅に拡大しました。Amazon広告は、SpotifyやNetflixといった新たなチャネルにもリーチできるようになります。
さらに、Walmart、TikTok、Meta、Shopify など、収益に影響を与える新しいマーケティング チャネルや販売チャネルが数多くあるはずです。
課題は、収集と分析に時間を費やすことなく、このすべてのデータをまとめることです。
このウェビナーでは、2026 年のデータ スタック構築の基本をご紹介します。すべてのデータ ソースを統合し、マルチチャネル戦略を策定し、問題が発生する前に機会やパフォーマンスの変動を特定できる常時稼働の分析ツールを設定する方法を学びます。
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