ポジティブなビジネス成果のためのデータと分析の5つの大きな利点

今日、企業はカスタマージャーニーのあらゆるポイントに沿ってデータを収集できます。この情報には、モバイルアプリの使用状況、デジタルクリック、ソーシャルメディアでのやり取りなどが含まれる場合があり、これらはすべて、所有者に完全に固有のデータフィンガープリントに寄与します。しかし、少し前まで、顧客が何時に起きたのか、何を朝食に食べたのか、どこで休暇をとったのかなどの情報を共有するという考えは、控えめに言っても奇妙な考慮事項でした。

顧客の社会規範は確かに変化しており、その結果、期待は高まっています。このブログでは 、最高レベルのデータ保護を維持および促進しながら、自社のビジネスと顧客にプラスの結果をもたらすという観点 から、企業がデータと分析から得られるメリットの5つの例を概説します。

1. プロアクティビティと予測ニーズ:

企業は、顧客を獲得するだけでなく、顧客体験を最適化し、長年の関係を築くことができるようにするための顧客のニーズを理解するという競争圧力にますますさらされています。データを共有し、その使用においてプライバシーを緩和できるようにすることで、顧客は企業がデータを認識し、関連する相互作用を形成し、すべてのタッチポイントでシームレスなエクスペリエンスを提供することを期待しています。

したがって、企業は、携帯電話、電子メール、住所などの複数の顧客IDを取得して、1つの顧客IDに調整する必要があります。顧客は企業とのやり取りでますます複数のチャネルを使用するようになっているため、顧客の行動を理解するには、従来のデータソースとデジタルデータソースの両方を統合する必要があります。さらに、顧客は期待しており、企業は状況に応じたリアルタイムのエクスペリエンスを提供する必要があります。

2. リスクと詐欺の軽減:

セキュリティおよび不正分析は、すべての物理的、財務的、および知的資産を、内部および外部の脅威による誤用から保護することを目的としています。効率的なデータおよび分析機能により、最適なレベルの不正防止と組織全体のセキュリティが実現します。抑止には、企業が不正の可能性のある活動を迅速に検出し、将来の活動を予測し、加害者を特定して追跡できるメカニズムが必要です。

アラートにつながる予測詐欺傾向モデルに統計、​​ネットワーク、パス、およびビッグデータの方法論を使用すると、リアルタイムの脅威検出プロセスと自動アラートおよび軽減によってトリガーされるタイムリーな応答が保証されます。データ管理と不正インシデントの効率的かつ透過的なレポートにより、不正リスク管理プロセスが改善されます。

さらに、企業全体のデータの統合と相関により、さまざまな事業、製品、およびトランザクションにわたる不正の統一されたビューを提供できます。マルチジャンルの分析とデータ基盤により、より正確な不正傾向の分析、予測、潜在的な将来の手口の予測、および不正の監査と調査における脆弱性の特定が可能になります。

3. 関連製品の提供:

製品はあらゆる企業の生命線であり、多くの場合、最大の投資が行われています。製品管理チームの役割は、イノベーション、新機能、およびサービスの戦略的ロードマップを推進するトレンドを認識することです。

 個人が自分の考えや意見を公表するサードパーティのソースからの効果的なデータ照合と分析を組み合わせることで、需要の変化や新しいテクノロジーが開発されたときに企業が競争力を維持し、要求される前に製品を提供するために市場が何を要求するかを予測しやすくなります。

4. パーソナライゼーションとサービス:

企業は依然として構造化データに悪戦苦闘していますが、今日のデジタルテクノロジーを介して顧客によって生み出される変動性に対処するために非常に敏感である必要があります。リアルタイムで反応し、顧客に個人的な価値を感じさせることができるのは、高度な分析によってのみ可能です。ビッグデータは、顧客の態度を理解し、リアルタイムの場所などの要素を考慮してマルチチャネルサービス環境でパーソナライズを提供することにより、顧客の個性に基づいた対話の機会を提供します。

5. カスタマーエクスペリエンスの最適化と改善

 運用の管理が不十分だと、顧客体験、そして最終的にはブランドロイヤルティを損なう重大なリスクを含む、無数のコストのかかる問題が発生する可能性があります。商品やサービスの生産におけるプロセスの設計、制御、および事業運営の最適化に分析を適用することで、顧客の期待に応え、卓越した運用を実現するための効率と効果が保証されます。

高度な分析技術を導入して、フィールドオペレーションの生産性と効率を向上させるだけでなく、ビジネスニーズと顧客の需要に応じて組織の労働力を最適化することができます。データと分析を最適に活用することで、主要な運用指標のエンドツーエンドのビューと測定の結果として、継続的な改善が継続的に推進されることも保証されます。

たとえば、多くの企業では、在庫は流動資産カテゴリの最大の項目です。在庫が多すぎたり少なすぎたりすると、企業の直接コストと収益性に直接影響する可能性があります。データと分析は、最小限のコストで中断のない生産、販売、および/または顧客サービスのレベルを提供することにより、在庫管理をサポートできます。データと分析を使用することで、現在および計画中の在庫位置に透明性を提供するだけでなく、在庫の高さ、構成、場所の推進要因に関する洞察を提供し、在庫戦略と意思決定の決定を支援できます。顧客は、関連性のあるシームレスなエクスペリエンスを期待しており、企業はどこにいても彼らを知ることができます。