TREASURE CDPでデータを統合しデータドリブンに施策の精度を高める

デジタルトランスフォーメーションを加速させ顧客理解を深める、
各業界・企業の先進事例をご紹介します。

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メーカー

国内市場が縮小し、消費者のライフスタイルも大きく変化している状況では、旧来型のマスを重視したマーケティング活動のみでは顧客との適切なコミュニケーションは困難です。それぞれの商品や事業部ごと、または販売チャネルごとに散在するデータを統合し外部データと掛け合わせることで、ブランド企業は顧客をより深く理解できるようになります。顧客に応じてパーソナライズされたタイミングとコンテンツを、適切なチャネルで届ける顧客本位のデータドリブンマーケティングは、顧客のロイヤリティを高める継続的なコミュニケーションを実現します。

"キリンが「TREASURE CDP」と共に歩みだした
マーケティングのデジタル変革"

パーソナライズしないとモノが売れない時代

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自動車業界

長期に渡る顧客とのコミュニケーション、メーカーのWebサイトやイベント、ディーラーなどの販売店など多層的な接点、車種によって異なる広告代理店と運用ツール。自動車メーカーにとって、データのサイロ化は社内システムのみならずグループ企業をまたいで発生しています。TREASURE CDPは多彩なデータソースからのデータを収集、格納することができ、かつ柔軟な外部連携性により広告配信やOne to Oneコミュニケーションの実践が可能です。データから顧客を理解し、様々なタッチポイントを最適化することで、自動車メーカーが顧客に対して提供するのは、最善のカスタマーエクスペリエンスです。

“CDPなしではデータを活かせません”

3種のデータを3つの施策に

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Subaru Logo

 

メディア

メディア企業はデジタル化することで、顧客の行動や嗜好を捉えることができるようになりましたが、自社に蓄積するデータだけではデータは部分的で、モザイク化した顧客像を把握することは困難でした。TREASURE CDPを導入し、サイト内外の行動データや 3rd Partyデータを紐づけることで、アトリビューション分析をはじめとした分析に基づくより精度の高い顧客インサイトを獲得できるようになります。インサイトから導き出される企画力の向上が、メディア自体の顧客価値を高めます。

Media

仮テキスト

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流通小売

膨大かつ多種多様なデータが、小売企業の販売活動から日々発生しています。Webサイトのアクセスログやモバイルアプリの行動データ、実店舗のID-POSデータやECサイトにも横断するポイントプログラム。CRMの個人情報に類するデータもあれば、気象データも重要です。それらデータ利活用のボトルネックになっていた収集と格納、処理の問題を、TREASURE CDPを基盤に据えることで解決できます。既存のデータソースとの繋ぎ込みは容易で、増え続けるデータを拡張性高く永続的に保持し、国際基準に準拠したセキュアな状態で格納できます。処理能力が高いことも大きな特徴で、データをよりスピーディーに価値あるアクションに変え、施策のPDCAサイクルを高速化することで、オムニチャネル戦略への応用やカスタマージャーニー全体における顧客体験の設計をサポートします。

“オンラインとオフラインを、
コストパフォーマンスよく繋げられる点が抜群ですね”

前年比売上17%アップの影には年間10億件の膨大なデータ処理

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"MUJI 無印良品

Parco Logo

“データの活用で"個客"との
エンゲージメントが高まりました”

複数のデータソースをTREASURE CDPで解決!

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デジタルマーケティング

TREASURE CDPを導入することで、企業は自社の保有する1st Partyデータに加えて、2nd Party、3rd Partyデータを効率的に統合し、データのエンリッチメントを実現できます。より鮮明な顧客像はマーケティング活動と広告施策の精度を向上させ、費用対効果を最大化します。TREASURE CDPは非常に高い外部拡張性を有していますので、多様な広告運用ツールとの運用も容易で、各種ビジネスインテリジェンスツールと接続すれば効果測定の可視化もリアルタイムで実行可能、ビジネスのスピードを加速させます。

AUTECH

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IoT

IoTデバイスやセンサーが爆発的に増加している中で、それらを起点としたログデータの種類も量も指数関数的に増大し対応は容易ではありません。TREASURE CDPは、コネクテッドカーやデバイスといった多種多様なデータソースからのデータを柔軟かつセキュアに格納し、相互に関連付けることでデータに付加価値をもたせていくことができます。クラウドゆえの拡張性と機動性は、ビジネスのあらゆる側面で活用可能です。

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“どんなデータでも、あとから柔軟に拡張できるのが素晴しいですね”

渋滞データの蓄積開始は8年前!ビッグデータ活用の"先駆者"

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