データカタログで変えるカスタマーエクスペリエンスとは

皆さんこんにちは。インフォマティカ編集部です。

Saleで購買意欲が高まるこの時期、どんな方法で買い物をされていますか?実店舗で実際に商品を見る人もいれば、オンラインサイトで買う方もいるかと思います。今はSNSやモバイルでも簡単に商品の情報をみることが出来ますよね!

今回はさまざまな形でショッピングができるようになった今、企業が抱えるカスタマーエクスペリエンス実現への悩みとその解決策について紹介します。


企業が実店舗やオンラインサイト、モバイル、SNS、IoTなど、あらゆるチャネルを通して顧客と繋がられるようになった今、カスタマーエクスペリエンスの変革はビジネスにおいて最重要事項の一つとなっています。多くの企業が、顧客に関する莫大なデータを掘り起こし活用することが、カスタマーエクスペリエンスの変革に重要であると気づいています。そして、そこから有益なビジネスインサイトを生み出そうと努力しています。しかし、未だ多くの企業がこのステップにたどり着くのは難しいと感じているようです。

一体なぜでしょう。

その背景には3つの理由があります。

 

1.データ量と種類の増加

一つ目は、データの量と種類が爆発的に増えている点です。トランザクションデータや設備機器のセンサーデータ、SNS、ログやロケーションデータなど、変化しては増え続けるデータソースから次々とビッグデータが流れ込み、顧客データも急速に変化しているためです。

 

2.プレッシャー

二つ目は、データ分析に対する要求を、さまざまな業務ユーザーから突き付けられるプレッシャーです。オンラインサイトをリアルタイムかつパーソナライズしたい、週ごとにキャンペーンを展開したい、長期的な需要予測がしたい。これらを実現するには顧客データを分析する必要があります。最近では、IT部門に頼らず自分たちでデータをプロビジョニングしたいという業務ユーザーからの要望も増えています。

3.法規制

そして三つ目は、データのプライバシー保護やセキュリティに関する法規制が厳しくなっている点です。GDPRを例に挙げてみましょう。企業は顧客データを倫理的に管理する存在として認められなければ、顧客との信頼関係を築けません。ビジネスの俊敏性を犠牲とせず、全社レベルでバランスを取りながら実現することは、非常に難しい課題なのです。

 

これらを解決するためには何に取り組めばよいのでしょうか。

答えは、組織全体でどのようなデータを保有しているのか「理解する」ことです。

データは常に進化し複雑になっています。クラウドやオンプレミス、さまざまなビジネスアプリケーション内にあるデータや非構造化データの文書など、異なる種類のデータアセットが散在しています。これらを解決するには、全社規模でデータをカタログ化、タグ付け、分類して、データを可視化することが必要です。

また、これらのデータを業務ユーザーでも簡単に見つけられるようにするという点も非常に重要です。それぞれのデータがどこから来たのか、業務のコンテキストに合った内容で利用し、データの品質と精度が明確にわかるようにすることで、分析に使うデータの信頼性を高めて、使う人が自信を持って利用できるようになります。

こうしたニーズを満たすのが、AI駆動のデータカタログです。インフォマティカが提供するデータカタログは、全社規模でデータを自動的にディスカバリ、キュレーション、そして分類を行いします。データカタログは、包括的なデータ可視化の基盤となるだけでなく、顧客のエクスペリエンスを向上し、信頼を得るための扉を開いてくれます。また、顧客エンゲージメントの改善に欠かせないマスターデータ管理を効率化することも可能です。マスターデータの内容を充実させるためには、どのデータソースの関連性が高いのかを、簡単に特定して優先付けることができます。またアナリストは、データカタログを使って、顧客分析に必要な信頼できる関連性の高いデータを入手できるようになります。データガバナンスやコンプライアンスにおいては、どのようなデータが利用できて、それがどこにあり、どの程度のデータ品質なのかまで理解することができます。

グローバルに展開する大規模な企業において、日々増え続け、変化し続ける何十万件ものデータセット、顧客とのインタラクションを強化するために顧客データを利用する何百ものアプリケーション、こうしたすべてのデータに即座にアクセスして顧客分析したいと願う何百人ものアナリストたちの期待に応えます。


※本ページの内容の一部は2018年12月3日更新のUS Blogの抄訳です。

Transform Customer Experience with an Intelligent Data Catalog

著者:Dharma Kuthanur

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