AIとデータ分析を活用してデータを収益化する4つの手法

ビジネスにとってのデータの経済的価値を概念化したり直接測定したりすることは困難です。多くの経営者は、データの収益化について誤解しています。彼らにとって、データから経済的価値を引き出す唯一の方法は、それを他の企業に販売することです。その結果、データが持つ膨大な未活用の価値を見逃してしまうことになります。企業は、ビッグデータ分析と AI を使用して直接的または間接的に生成されたデータから、顧客体験の向上、コストの削減、新規顧客の発見などを通じて利益を得ることができます。

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もちろん、これはすべての人にとってニュースではありません。多くの B2B 企業は、AI とデータ分析を使用してデータを収益化することで、投資収益率を高め、業務を効率化できることを理解しています。しかし、意欲と知識があるにもかかわらず、成果を最大化することができません。

理由は簡単です。彼らは依然としてデータを自社のより大きな戦略の技術的要素と見なしており、彼らがすべきことはデータの価値を最大化することだからです。

人工知能とビッグデータ分析を使用したデータ分析技術がデータの収益化にどのように役立つかを以下で説明します。

（１）アップセル

アップセルは当初、より多くの製品を販売する方法として考えられていましたが、現在では、より関連性の高い製品を販売する方法となっています。データ分析を通じて意思決定を行うことで、企業は顧客にさらなる価値をもたらす製品を推奨することができます。顧客にとってより大きな価値を創造することは、顧客満足度の向上を意味し、顧客維持に役立ちます。

さらに、同社は当初の販売目標も達成した。顧客は、自分のニーズが予測され、対処されていることがわかると、そのサービスを採用する意欲が高まる可能性があります。この新しい販売方法は、企業がデータを第三者に販売することなく、データ主導のアプローチを使用して業務を最適化することで、より多くの売上と追加収益を生み出すことができることを示しています。

（２）顧客体験の向上

顧客が、取引しやすい企業との取引を選択するのは当然のことです。多くの企業にとって、高品質の顧客サポートを提供することは、ビジネスを行う上での重要な焦点です。機械学習アルゴリズムに基づくチャットボットは、こうした苦痛の一部を軽減するのに役立ちます。これらのチャットボットは最も一般的なユースケースを処理できますが、人間のアシスタントはより固有の顧客ニーズに対応できます。チャットボットは、クエリの応答時間を短縮し、顧客満足度を最大化する機能を備えています。

チャットボットは、顧客の単純な問題を解決する上で重要な役割を果たし、顧客がより複雑な問題に集中するための時間を確保します。消費者は、実店舗の販売員と同じように、購入時点でリアルタイムで対応できる企業とのやり取りを好みます。

したがって、AI 駆動型チャットボットは、顧客が注文時に質問に対する回答を見つけるのに役立ちます。ショッピングフェスティバル期間中であっても、企業が常に顧客のニーズを満たすために最善を尽くしているという印象を顧客に与えます。さらに、AI は断片化されたデータ ソースを統合して顧客体験に関するすべての情報を収集し、顧客中心のアプローチを作成できます。

（３）営業担当者の時間管理の最適化

販売経験のある人なら誰でも、最高品質のデータがあればプロセス全体が最適化されることを知っています。営業担当者は、AI に基づくデータ駆動型ビジネス モデルを通じて大きなメリットを得ることができます。各製品、サプライヤー、数量、売上に関するすべての重要な事実と数字を簡単に把握できます。

それだけでなく、競合他社の製品についての洞察も得ることができます。営業担当者はこの知識を活用して、担当する製品を追跡し、事実に基づいた意思決定を行うことができます。また、サプライヤーをいつ、誰に訪問するか、または誰に電話をかけるかを把握することで、時間を最適化することもできます。この管理により、効率が向上し、無駄が削減され、時間が節約されます。

（4）サプライチェーンと物流の簡素化

特に大企業の場合、サプライチェーンの管理には慎重な計画が必要です。サプライ チェーンに何らかの問題が発生すると、サプライ チェーンの下流で一連の問題が発生します。競争の激しいビジネスの世界では、リードタイムや調達サイクルを少しでも短縮すると、大きな利益が得られます。

データを所有することで、このような利点が得られます。人工知能とデータ分析は、サプライチェーンを分析して改善点を探すのに最適な方法です。これは、顧客とサプライヤーのビジネスのやり方に大きな影響を与えるでしょう。

実際、AI はサプライ チェーンの混乱を警告し、サプライヤーのコンプライアンス問題を特定し、不正行為を迅速に特定することができます。これにより、より革新的な調達が可能になり、より適切な意思決定が可能になり、企業に真の競争上の優位性がもたらされます。

データ民主化戦略を実現する

データ駆動型のビジネス モデルを作成する上での大きな障壁の 1 つは、データへのアクセスが制限されていることです。プライバシー情報は厳重に管理されているため、問題が発生する可能性があります。データ アナリストは情報にアクセスできない場合、どうやって仕事をこなせるでしょうか? データの民主化がなければ、データ主導のビジネス モデルは成功しません。

データ民主化は、IT 中心のデータ所有権からビジネス チームへの移行をサポートし、企業がデータを所有し、情報をタイムリーに使用できるようにします。これにより、データ サイロも解消され、チームは AI モデルやデータ視覚化を構築するときにビジネス データの全範囲を確認できるようになります。

最適なデータガバナンス戦略

データ民主化の一環として、より適切な意思決定のためにデータへのアクセスを提供するには、企業はデータ共有におけるデータのプライバシー、規制、倫理上のリスクを無視することはできません。

企業は、データ主導のビジネスおよびセキュリティリスクに対する ROI を損なうことなくデータにアクセスできるように、健全なデータ ガバナンス戦略を策定する必要があります。データ ガバナンス プロセスには、チェックとバランスが組み込まれている必要があります。政策立案者は、市場や規制の新たな変化を促進するために、継続的に変更を加える必要があります。これは一夜にして達成できるものではありません。

経営陣のサポート

今こそ、企業経営者がデータベースのビジネスモデルの導入を優先すべき時です。同時に、経営幹部は、AI の導入は継続的かつ反復的なプロセスであり、時間の経過とともに調整が必要であることを認識する必要があります。ご存知のとおり、機械学習には独特の周期的な性質があり、継続的な微調整と改善が必要です。

多くの企業にとって、最大の課題はすべての利害関係者からの賛同を得ることです。テクノロジーリーダーは、すべての関係者に AI 実装の総合的な視点を提供する必要があります。

デジタル化の時代、事業環境や顧客行動が急速に変化する中、企業は投資収益率を向上させるために AI ベースの分析手法を必要としています。テクノロジーリーダーは、AI を使用したデータ駆動型ビジネスモデルの重要性を認識し、ビジネスレベルのリーダーが適切な変更管理戦略を積極的に実装できるように認識を高める必要があります。 AIを導入することで、ビジネス運営に関わるすべての人が画期的なメリットを実現できるようになります。