高い取引量、複雑な物流、厳格なセキュリティ、止められない事業。日本のエンタープライズコマースに20年以上向き合ってきた経験を、QORTEXのプロダクトと移行方法に結集しています。
複雑な依存関係を整理し、残す領域と刷新する領域を見極めます。
6つの機能と周辺システムのデータをつなぎ、判断と実行を速めます。
日本の決済、物流、会員制度、商習慣を前提に設計します。
稼働中の事業を前提に、検証、データ移行、切り替え、安定化まで計画します。
高い取引量、複雑な物流、厳格なセキュリティ。既存のプラットフォームでは解決できない課題に、一つひとつ応えてきました。多様な導入事例から得た知見が、現在のQORTEXの基盤になっています。
注文、ロイヤルティ、店舗運営、独自のメニュー機構、店舗ごとのパーソナライゼーションなど、既存のプラットフォームでは対応が難しい複雑な要件と大規模な取引量に対応。導入後、App Store評価は2.2から4.5へ向上しました。このプロジェクトで培った高負荷環境下の注文オーケストレーション技術が、現在のQORTEXの大規模処理を支えています。
オリンピック規模のアクセスに耐える性能と、公共機関に求められる厳格なセキュリティ要件を両立するため、NHK専用のCMSと会員基盤を構築しました。このプロジェクトで確立したエンジニアリング基準が、現在のQORTEXの高可用性基盤に受け継がれています。
1時間配送、配達員の稼働状況に応じた動的な配送枠制御、数百種類に及ぶ注文パターンに対応するオムニチャネル基盤を構築。導入後、App Store評価は1.8から4.7へ向上しました。ここで培った動的物流と配送枠の設計ノウハウが、現在のQORTEXのリアルタイム運用を支えています。
QORTEXは、データを保管するだけの基盤ではありません。部門ごとに分断された情報をつなぎ、変化の兆しを捉え、次のアクションへつなげます。その6つの例を以下にご紹介します。実際の導入は、お客様の業務フローと優先課題に合わせて設計します。
離脱の可能性が高まっている顧客層を検知し、その原因と有効な施策を提案。LINE、メール、プッシュ通知などを通じて、再来店につなげます。
売上や顧客動向を自動で可視化し、変化の背景と次に取るべき施策を提示。レポートをつくる時間を、改善に使える時間へ変えます。
すべての販売チャネルの在庫情報を捉え、需要を予測。季節変動も踏まえ、AIを駆使しながら発注や在庫移動を支援します。
自然言語で目的や対象を伝えると、AIがキャンペーンページや配信コンテンツの初稿を作成。ブランドのルールを守りながら、公開までの時間を短縮します。
購入履歴、会員ランク、利用チャネルなどのデータを統合し、顧客ごとに適した商品や情報を提示します。
新しい商品情報を検知し、必要な説明や画像を作成。確認後、Web、アプリ、店頭、マーケットプレイスへ展開します。
実際に共に構築するユースケースは、御社チーム固有のワークフロー、優先順位、データに合わせて設計します。
まずは、課題から。
最適な移行の一歩を、一緒に。
どこから変えるべきか、最初から決まっている必要はありません。現在の環境を理解し、効果とリスクの両面から第一歩を設計します。
製品の説明からではなく、現在の業務とシステム、移行を難しくしている条件を理解するところから始めます。
QORTEX の機能とデリバリーモデルの簡潔な概要。チームと共有し、具体的な議論を始めるのに十分な内容です。