顧客データを収集しましたが、今は何ですか？

デジタルテクノロジーは過去数年間で完全に民主化されており、好みから興味や感情まで、顧客の行動に関連する膨大なデータを生み出しています。

COVID-19のパンデミックのため、顧客は従来購入に使用していたのと同じチャネルを使用していません。これにより、収集している情報から実用的なインテリジェンスをより効率的に取得するビジネスの必要性が高まっています。

企業は、人工知能、機械学習、自然言語処理などのテクノロジーを適用して、顧客のパターンをよりよく理解し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを可能にする予測を行いたいと考えていますが、組織化されていない非構造化データがそれらを妨げています。

効果的なデータ分析を行わずに、パーソナライズされたエクスペリエンス（オンラインストア、チャットボット、モバイルアプリ）を提供する必要のあるエンゲージメントのデジタルシステムを展開すると、デジタルエクスペリエンスが低下します。

データ分析の使用で課題に直面しているマーケターやその他のビジネスユーザーは、3つの質問を効果的に行う必要があります。 1.どうすれば加速できますか？ 2.自動化するにはどうすればよいですか？ 3.洞察あたりのコストを削減するにはどうすればよいですか？

企業がよりデータ主導型になることを目指している場合に留意すべき4つの重要なベストプラクティスを次に示します。

1）スピードが重要

7年から10年前、デジタルテクノロジーが非常に多用される前に、企業が顧客の購入行動を完全に理解できるようになるまでには、数年のやり取りと購入履歴が必要でした。

今日、顧客の購買行動に関する1分間の履歴を分析すると、顧客の購買パターンに対する理解が変わる可能性があります。 企業は、記録的なデータ分析およびインテリジェンスシステムを超高速で開発および展開する必要があります。 これにより、ビジネスは洞察までの時間を短縮すると同時に、洞察あたりのコストを最適化できます。

2）技術的な問題はありません

今日、ビジネス情報の視覚化と解釈に関して、テクノロジーが問題であると誰も主張することはできません。

Hadoop、MongoDB、Spark、Snowflake、Tableau、Looker、Microsoft PowerBI、TensorFlowなどの視覚化ツール、機械学習アルゴリズム、より高度なクラウドデータ分析などのテクノロジーが継続的に普及しています。

テクノロジー、システム、コンピューティング能力は大規模に利用できます。 企業がこれらのテクノロジーの多くを効果的に使用することを妨げているのは、一部はレガシーシステムへの投資であり、一部は必要のない情報サイロにあり、近代化するための戦略が不足していることです。

組織は、配布と分析の消費のために一元化されたコンテキスト情報を必要としています。

3）データサイロを壊す必要がある

多くのマーケティング組織やその他のビジネスユーザーは、複数の多様なソースからの情報を保存するために、データレイクと一元化されたデータウェアハウスに投資しています。 これらはビジネスが後援していますが、それでもIT中心です。

IT中心のアプローチでは、サイロが必ず発生します。 小売業者にとって、これは実店舗がオムニチャネルと通信しておらず、サプライチェーンが在庫管理と通信しておらず、その間のすべての可能な組み合わせがその情報の消費に遅れを生じさせていることを意味します。

これは、データメッシュアーキテクチャが約束するところです。一元化されたプラットフォームでは不可能な方法でデータを大規模に配布し、ビジネスの洞察を提供し、意思決定を自動化します。

データメッシュにより、ビジネスグループは情報を表示して意思決定を行う柔軟性が得られます。 データメッシュは、組織がさまざまなデータソースを利用できるようにするアプローチであり、情報の湖に直面することがあるサイロを解消します。

4）ITグループとビジネスグループはより緊密なコラボレーションが必要です

数年前、CIOはデータ分析、顧客の成功、ビジネス分析イニシアチブに関するほとんどの決定を下しました。 今日、Cスイート全体とビジネス内の主要な利害関係者は深く関わっており、摩擦やサイロにつながることがよくあります。

IT部門は、ツール、テクノロジー、およびインフラストラクチャを標準化する上で重要な役割を果たしています。 ただし、データに関する消費パターンと要件が異なるため、マーケティング組織と他のビジネスユーザーは、ITと協力して、情報を活用するためにより効果的に連携する方法を理解する必要があります。

マーケティング組織は、特に顧客の成功の領域で、情報から洞察を得ることにこれまで来てきました。 しかし、それにアクセスする方法、自動化する方法、洞察あたりのコストを最適化する方法の質問は、前進するために成功するためにまだ答えられる必要があります。

挑戦は決して些細なことではありません。 しかし、顧客を喜ばせるデータ駆動型のエクスペリエンス、より効率的で自動化という形での潜在的な見返りは、考えるのが楽しみです。

Radhakrishnan Rajagopalanは、デジタルトランスフォーメーションおよびテクノロジーサービスの大手企業であるMindtreeのカスタマーサクセスのグローバル責任者です。