データ分析とは何ですか?

データ分析は、企業が自社のプロセスとサービスについてより高い可視性とより深い理解を得るのに役立ちます。それは、カスタマーエクスペリエンスと顧客の問題への詳細なインサイトをこれらの企業にもたらします。データを超えてパラダイムシフトし、インサイトと行動を結び付けることで、企業はパーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスを生み出し、関連するデジタル製品を構築し、オペレーションを最適化し、従業員の生産性を向上させることができます。

企業は、複数の顧客向けチャネルおよび社内チャネルから統計、定量的データ、および情報を収集します。しかし、重要なインサイトを見つけるには、膨大な量のデータを注意深く分析する必要があります。これは簡単なことではありません。データ分析とデータサイエンスがビジネスに付加価値を与える方法の例をいくつか見てみましょう。

データ分析が顧客インサイトを改善する

データ分析は、次のようなさまざまな顧客データソースからのデータセットに対して実行できます。

• サードパーティーの顧客調査
• 顧客の購入ログ
• ソーシャルメディア活動
• コンピュータの cookie
• ウェブサイトまたはアプリケーションの統計

分析は、顧客の好み、ウェブサイトで人気のあるページ、顧客が閲覧に費やす時間、顧客のフィードバック、ウェブサイトのフォームの操作状況などの隠れた情報を明らかにすることができます。これにより、企業は顧客のニーズに効率的に対応し、顧客満足度を高めることができます。

ケーススタディ: Nextdoor がカスタマーエクスペリエンスを改善するためにデータ分析を使用した方法

Nextdoor は、信頼できるつながりや、役立つ情報、商品、サービスの交換のための近隣ハブです。Nextdoor は、地域社会の力を利用して、人々がより幸せで有意義な生活を送るのをサポートします。 Nextdoor は、Amazon 分析ソリューションを利用して、顧客エンゲージメントとレコメンデーションの有効性を測定しました。データ分析により、同社は、顧客がより良いつながりを構築し、より関連性の高いコンテンツをリアルタイムで表示することを可能にしました。

データ分析が十分な情報に基づく効果的なマーケティングキャンペーンを実現する 

データ分析は、マーケティング、製品開発、コンテンツ作成、およびカスタマーサービスから当て推量を排除します。これにより、企業はターゲットコンテンツを展開し、リアルタイムデータを分析してきめ細かく調整できます。 データ分析は、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスに関する貴重なインサイトも提供します。ターゲティング、メッセージ、クリエイティブはすべて、リアルタイム分析に基づいて調整できます。分析は、より多くのコンバージョンを実現し、広告の無駄をより少なくするためにマーケティングを最適化できます。

ケーススタディ: Zynga がデータ分析を利用してマーケティングキャンペーンを強化した方法

Zynga は、Words With Friends、Zynga Poker、FarmVille などの人気のあるゲームで、世界で最も成功しているモバイルゲーム企業の 1 つです。これらのゲームは、これまでに世界中で 10 億名を超えるプレイヤーによってインストールされました。 Zynga の収益はアプリ内購入から得られるため、Amazon Kinesis Data Analytics を利用してリアルタイムのゲーム内プレイヤーのアクションを分析し、より効果的なゲーム内マーケティングキャンペーンを計画します。

データ分析が運用効率を向上させる

データ分析は、企業がプロセスを合理化し、損失を減らし、収益を増やすのに役立ちます。予知保全スケジュール、最適化されたスタッフ名簿、および効率的なサプライチェーン管理により、ビジネスパフォーマンスを飛躍的に向上させることができます。

ケーススタディ: BT Group がデータ分析を利用してオペレーションを合理化した方法

BT Group は、英国を代表する電気通信およびネットワークであり、180 か国の顧客にサービスを提供しています。BT Group のネットワークサポートチームは、ネットワーク上における英国全体での通話のリアルタイムビューを取得するために、Amazon Kinesis Data Analytics を利用しました。ネットワークサポートエンジニアと障害アナリストは、このシステムを使用して、ネットワークの問題を特定し、対応し、正常に解決します。

ケーススタディ: Flutter がデータ分析を利用してゲームオペレーションを加速した方法

Flutter Entertainment は、世界最大のオンラインスポーツおよびゲームプロバイダーの 1 つです。同社のミッションは、安全で責任ある持続可能な方法で 1,400 万名を超える顧客にエンターテインメントを提供することです。過去数年にわたって、Flutter はほとんどのソースシステムからますます多くのデータを取得してきました。量とレイテンシーの組み合わせにより、継続的な課題が生じます。Amazon Redshift は、増大するニーズに対応しながら、一貫したエンドユーザーエクスペリエンスを提供するために Flutter がスケールするのをサポートします。

データ分析が製品開発に情報をもたらす

組織はデータ分析を利用して、製品開発のために新機能を特定し、優先順位を付けます。これらの組織は、顧客の要件を分析し、より多くの機能をより短い時間で提供し、新製品をより早くリリースすることができます。

ケーススタディ: GE がデータ分析を利用して製品の提供を加速した方法

GE Digital は General Electric の子会社です。GE Digital は、いくつかの異なる分野で多くのソフトウェア製品とサービスを提供しています。それらの製品の 1 つに Proficy Manufacturing Data Cloud があります。

Amazon Redshift を利用することで、データ変換とデータレイテンシーを大幅に改善できるため、顧客により多くの機能を提供できます。

データ分析がデータオペレーションのスケーリングをサポートする

データ分析により、移行、準備、レポート、統合などのいくつかのデータタスクでオートメーションを利用できます。手作業による非効率性を排除し、データオペレーションを完了するために必要な時間と工数を削減します。これはスケーリングをサポートし、新しいアイデアをすばやく展開できるようにします。

ケーススタディ: FactSet がデータ分析を利用してクライアント統合プロセスを合理化する方法

FactSet のミッションは、コンテンツと分析の両方のための主要なオープンプラットフォームになることです。データの移動のプロセスは大規模で、クライアント側では多数のさまざまなチームメンバー、FactSet 側では多数の個人が関与します。問題が発生したときはいつでも、プロセスのどの部分でデータの移動がうまくいかなかったかを把握するのは困難でした。Amazon Redshift は、プロセスを合理化し、FactSet のクライアントがより高速にスケールできるようにし、ニーズを満たすためにより多くのデータを提供するのに役立ちました。