活用事例 #1
クロスチャネルの行動を分析
現在、顧客行動を追跡するという新たな課題に直面しています。そのため、企業やブランドは顧客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アプローチをおこなう必要があります。顧客が複数のチャネルを利用していても、適切な収集機能を用いることで、アナリストは顧客の行動内容を完全に把握できるデータ基盤を構築できます。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、行動内容の測定および分析に専念できます。
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
洞察を得る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、データ収集のプロセスに直接洞察を組み込むことで、その後のデータ処理時間を短縮するのに役立ちます。事前に定義した分析指標を使うことで、組織は洞察を得るまでの時間を大幅に短縮し、少ない労力で結果を生み出すことができます。
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、顧客に関する洞察の価値は、それをどのように活用するかにかかっています。過去の実績に基づいた手作業でのセグメンテーションに頼るのではなく、顧客体験の目標をデータ収集のプロセスに組み込んでください。そうすることで、洞察が報告書の中で埋もれることなく、ビジネスで最大の価値を生み出します。
