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ビッグデータソリューション

活用例

活用例

弊社で課題解決をご支援した様々な例をご紹介します。

  • 活用例1:散在するデータを統合、営業担当者自身が活用できる分析環境を実現
  • 活用例2:専用アプライアンス上での分散処理により、大量データ処理を高速化
  • 活用例3:契約者の属性や過去の利用履歴を組み合わせて分析、解約防止施策の立案、実施に活用

活用例1:散在するデータを統合、営業担当者自身が活用できる分析環境を実現

課題

お客様の法人向け営業戦略部門では過去にもデータ分析専門業者に依頼しレポート作成を行っていたが、内容を確認するだけで、具体的な営業担当者の活用・アクションにつながっていなかった。
分析により営業担当者自身の気づき、次のアクションにつながるツールにしていくことが課題だった。

成果

プロトタイプを作成、確認しながらダッシュボードを作成することで、現場視点の使い勝手を実現。
さらに営業担当者の次のアクションにつながるように、ダッシュボードで自身の担当企業が契約する可能性の高い商品を確認できるよう変更。
(データマイニングにより企業特性に対応した売れやすい商品の関連性を算出)

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活用例2:専用アプライアンス上での分散処理により、大量データ処理を高速化

課題

お客様のIT部門では、複数の社内データウェアハウスを統合することで、より広範なデータを組み合わせて分析できるニーズに対応しようとしていた。
しかし統合対象のデータ種別・量が増えることで、日々のデータ更新が規定の夜間バッチ時間に終わらないことが判明。データ統合をあきらめるか、データの鮮度をあきらめるかの判断を迫られていた。

成果

従来データ加工用のサーバーで行っていたバッチ処理を専用アプライアンスでの分散化処理に移行し、処理時間を大幅に短縮。結果として翌日のオンライン開始までに日次データ更新を終わらせることができるようになった。
データの統合とデータの鮮度を両立させ、利用者の分析ニーズを充足することができた。

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活用例3:契約者の属性や過去の利用履歴を組み合わせて分析、解約防止施策の立案、実施に活用

課題

お客様の営業部門では競争の激化を背景にした解約の増加が問題となっていたが、経験に頼った散発的なキャンペーン実施にとどまり、決め手となる対策が打てていなかった。

成果

過去の解約者の属性や利用状況のデータから、解約につながりやすいお客様の傾向を把握し、その傾向を使って解約予備軍を分析・抽出。
さらには解約予備軍のお客様の解約理由を予測し、それぞれに合ったキャンペーンを展開することにより、顧客流出に歯止めをかけることができた。

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