活用事例 #1
クロスチャネルの行動を分析
現在、お客様の行動を追跡する上で新たな課題が発生しています。そのため、企業やブランドはお客様とのやり取りを評価する際に、ファーストパーティデータ中心の取り込みに移行する必要があります。お客様が複数のチャネルを利用していても、適切な収集を行うことで、アナリストはお客様の活動すべてを表示するデータ基盤を構築することが可能です。分析チームはデータラングリング(前処理)に時間とリソースを浪費することなく、分析と測定に専念することができます。
活用事例 #2
独自の予測インサイトを構築
予測インサイトを得るには、分析用に大量かつ高品質なデータが必要です。Tealiumを活用することで、企業はさまざまなソースからデータを収集し、お客様のIDを照合し、独自のアトリビューション(属性)を定義することができます。Predict MLでは、追跡しているあらゆる属性を予測し、その予測を基にオーディエンスセグメントを定義し、CXのためのアクションを引き起こすことができます。
活用事例 #3
インサイト取得までの時間と労力を削減
アナリストは一般的に、業務時間の最大80%を分析ではなくデータラングリングに費やしています。Tealiumのデータレイヤーアプローチは、データ収集方法に直接インサイトを組み込むことで、その後のデータ処理時間を削減します。事前に定義された分析指標を使うことで、企業は分析にかかる時間を大幅に短縮し、結果を得るまでの労力を節約できます。
活用事例 #4
リアルタイムでの代替顧客体験
私たちが新しいことを学ぶ理由は、それを自分の生活の改善に役立てるためです。つまり、予測インサイトの価値は、それをどのように活用するかにかかっています。セグメント化を手作業で行うのではなく、CXの目標をデータ収集手法に組み込むことで、インサイトは報告書の中に留まらず、ビジネスで最大の価値を生み出します。