1台当たりの売り上げが11%増、全方位で顧客ニーズを探るビッグデータ活用術

掲載日:2017/08/28
更新日:2017/09/01


Talend

1台当たりの売り上げが11%増、全方位で顧客ニーズを探るビッグデータ活用術
新しいカテゴリーの製品を生み出すためには、顧客ニーズを正しく、迅速に見極める必要がある。AWSと自社データベースを融合したハイブリッドのビッグデータアーキテクチャにより、コスト削減と売り上げ増加を実現した企業の事例に迫る。

 多様化し、移ろいがちな顧客ニーズを正確に捉えることは、企業の戦略として欠かせないものだ。そのためにはさまざまな大規模データセットを運用することになるが、オンプレミス、クラウド、SaaSなど、多様な技術が登場したことで、データセット間の接続性に問題を抱える場面も見られるようになった。

 本コンテンツでは、こうした課題を解消するため、さまざまなタッチポイントからのデータセット取得や、全社的な情報共有を目指したLenovoの事例を紹介する。高セキュリティとオープン性を備え、自社とAmazon Web Services(AWS)のビッグデータを融合したアーキテクチャを構築するために同社はどのような方法を選んだのだろうか。

 コンジョイント分析により、デバイス1台当たりの売り上げを11%増加させるなど、大きな成果を収めた同社の事例を基に、全方位のカスタマービューによる生産性向上やコスト削減を実現するためのポイントを紹介する。






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