テラデータ、Vantage Customer ExperienceとVantage Analystを発表

テラデータ、Vantage Customer ExperienceとVantage Analystを発表

ユビキタス データ インテリジェンス テクノロジーを提供する世界唯一のプロバイダーである Teradata Corporation (NYSE: TDC) は、世界で最も革新的なデータ主導型企業の顧客体験を変革する Vantage CX (Vantage Customer Experience) ソリューションのリリースを発表しました。 Vantage CX は、ブランドがあらゆるインタラクションを通じて関連性の高いパーソナライズされたエクスペリエンスをリアルタイムで提供し、収益を増やし、サービスコストを削減できるよう支援します。 Vantage CX は Vantage の機能を基盤としているため、企業は IT インフラストラクチャの管理ではなく、顧客の増加、維持、満足度、獲得による収益の増加に集中できます。

Teradata はまた、Vantage の顧客が利用できる Vantage Analyst ファミリーの機能を発表しました。これにより、ビジネス アナリストは、これまでデータ サイエンティストの領域であった機械学習や高度な分析を実行できるようになります。 Vantage Analyst を使用すると、ビジネス アナリストはクラウド内でポイント アンド クリックのシンプルさで、企業全体の複雑な分析を実行できます。この合理化されたアプローチにより、複数のデータ ソースを活用し、分析を迅速に繰り返して、ビジネスを変えるような洞察を発見できるようになります。 Vantage Analyst は、従業員の生産性を大幅に向上させ、企業全体の俊敏性を高めるだけでなく、ビジネス成果に直接つながる分析情報への顧客の注目度を高めることにも役立ちます。

Vantage CX は現在限定的な試用段階にあり、2020 年第 1 四半期に一般公開される予定です。 Vantage Analyst は現在市販されており、追加機能は 2019 年末までには利用可能になる予定です。

ヴァンテージCX

優れた顧客体験を提供することは、顧客中心のビジネスにとって最優先事項ですが、多くの企業は複数のタッチポイントや部門にわたる顧客とのやり取りを包括的に把握するのに苦労しています。マーケティング テクノロジー ツールや顧客エンゲージメント システムが増えるにつれて、分析サイロがさらに増え、顧客の機会や問題点を感知して対応する際に課題が増えます。つまり、企業は明確でパーソナライズされた顧客とのやり取りをタイムリーに提供できなくなります。 Vantage CX は、顧客の統一されたビュー、データを顧客の洞察に変換する使いやすい高度な分析、マーケティング テクノロジー ツールと顧客エンゲージメント システムからのメッセージを統一して洞察を行動に変えることで、この複雑さを克服します。

「テラデータは、データ管理と分析の分野で長年にわたりリーダーとして認められてきました。ビジネス ユーザーは、自身のスキルとプロセスに合わせたユーザー エクスペリエンスを制御および活用する必要があるため、顧客分析に独自のシステムを活用することがあります。これにより、チャネルや部門間で連携した顧客エクスペリエンスを提供する能力が制限されます」と、テラデータの最高製品責任者である Reema Poddar 氏は述べています。「Vantage CX は、Vantage をエンタープライズ顧客データ プラットフォームとして使用することで、マーケティングおよび顧客エクスペリエンスの専門家にクラス最高のカスタマイズされた顧客エクスペリエンスを提供し、顧客の統合、分析、アクティベーションに必要な自律性と使いやすさを確保します。」

「顧客が期待するスピードで最適化されたエクスペリエンスを提供することは、あらゆる業界の CMO にとって最優先事項です。しかし、マーケティング テクノロジーのサイロ化、新しい顧客データ ソース、複数の顧客タッチポイントの増加により、断片化されたデジタル環境の複雑さが増し続けるにつれて、これはますます困難になっています」と、テラデータの最高マーケティング責任者であるマーティン エサリントン氏は述べています。「Vantage CX は、より多くのデータ、強力な分析、タイムリーなアクションを実行する能力をマーケティング担当者に提供することで、この問題を解決します。」

Vantage CX の主な差別化要因:

  1. 顧客データを真に統合: Vantage CX だけが、IT 部門とマーケティング部門が連携して、これまでは達成できなかった顧客の 360 度ビューを実現します。 Vantage CX は、急速に価値が下がるデータを実験し、活用する敏捷性を必要とする市民データ インテグレーター (CDP) 向けに設計されています。単に新しい部門サイロを作成するだけの市場の他の CDP とは異なり、Vantage CX は、IT 専門のデータ インテグレーターが Vantage を使用して提供できるエンタープライズ ガバナンス、スケール、信頼性、セキュリティに基づいて構築されています。
  2. 顧客データを顧客の洞察に変換する:企業が利用可能なすべてのデータを感知して対応できれば、毎日何千もの機会で収益を増やし、コストを削減する機会が生まれます。企業の顧客体験プログラムを拡張するには、ビジネス感覚と顧客向けマーケティング プログラムを実行する権限を持つ人材に強力な分析機能を提供する必要があります。マーケティング担当者やカスタマー エクスペリエンスの専門家は、プログラミングなしで Teradata Vantage の直感的で高度な分析機能を活用できます。これには、顧客ジャーニーを理解するためのパス分析、顧客の感情を理解するためのテキスト分析、ハイパーセグメンテーションのためのクラスター分析、次善のオファーを最適化する機械学習機能などが含まれます。
  3. 洞察を行動に移す: Vantage CX は、あらゆるチャネルで洞察をリアルタイムかつシームレスにビジネスに活用するためのツールを提供することで、カスタマー エクスペリエンスの専門家が洞察を行動に移せるよう支援します。さまざまな視覚化から顧客を選択するだけで、データに関する実用的な洞察を得ることができます。 Teradata には、チャネル間のコミュニケーションを調整する Customer Interaction Management (CIM) と、機械学習を使用して過去の行動に基づいてリアルタイムの顧客イベントを分析し、次に最適なオファーを正確に予測する Real-Time Interaction Manager (RTIM) に関する既存の機能があります。これらの機能はクラウド展開用に更新および最適化されており、完全に統合されたアプリケーションとして展開できます。

提供開始時期: Vantage CX は現在限定的な試用段階にあり、2020 年第 1 四半期に一般公開される予定です。

価格: Vantage CX はサービスとして提供されます。価格は機能層に基づいており、機能層が高くなるほど機能の数も多くなります。エントリーレベルまたはスターターレベルのライセンスが用意されているため、企業は小規模から始めて、ニーズや複雑さの増大に応じて拡張することができます。

ヴァンテージアナリスト

Vantage Analyst を使用すると、大規模な部門横断的な分析を実現する統合データおよび分析環境に加えて、Teradata Vantage は複数のデータ ソースとタイプにわたる迅速なセルフサービス検出と機械学習を可能にし、より迅速で豊富な洞察とより良いビジネス成果をもたらします。

テラデータの最高製品責任者であるリーマ・ポダー氏は、次のように付け加えています。「当社の顧客は、分析による洞察を活用した、より高速で洗練されたビジネスプロセスを通じて価値実現までの時間を短縮することを目指しており、データサイエンスと高度な分析の幅広いスキルを持つビジネスアナリストのニーズは今後も高まり続けるでしょう。現在、ビジネスアナリストには、セルフサービスのデータ読み込み、検出、機械学習、その他の高度な分析に必要なツールが不足しています。テラデータは、このギャップを埋めることができる唯一の企業であり、クラウドで Vantage Analyst を提供しています。これにより、ビジネスアナリストは、コードを 1 行も書かずに、ガイド付きのデータサイエンス分析を簡単に実行できます。」

Vantage Analyst は、データ内の隠れたつながりやパターンを視覚化することもできるため、ビジネス アナリストが新しい実用的なビジネス チャンスを発見するのに役立ちます。その結果、Vantage Analyst と Teradata Vantage の強力な分析エンジンを組み合わせることで、迅速な反復と仮説テストが可能になり、ビジネスアナリストがビジネスを変える貴重な洞察を発見するために費やす時間が増えます。

Vantage Analyst では次のことが可能になります。

  • プログラミングなしの機械学習: Vantage Analyst を使用すると、ビジネス アナリストは理解やプログラミングを必要とせずに複雑な分析を実行できます。
  • 簡単でインタラクティブな機械学習の視覚化: Vantage Analyst は、ユーザー インターフェイス、機械学習機能、ドメイン固有の視覚化手法 (サンキー ダイアグラム、ワード クラウドなど) 間のシームレスな統合をサポートします。
  • セルフサービス データ検出: ビジネス アナリストはセルフサービス データを迅速にオンボードできるようになり、統合されていない新しいデータを簡単に分析できるようになりました。
  • モジュラー プロセス ワークフロー: Vantage Analyst のワークフローは、繰り返し可能なタスクをポイント アンド クリックで自動化することで、分析開発プロセスを加速します。
  • シームレスな共有と再現性: ビジネス アナリストは、検出から生産までのプロセス ワークフローを再利用し、実証済みの分析プロセス、ベスト プラクティス、および結果を共有および再利用できるようになりました。

Vantage Analyst の主な機能:

  • パス分析 – 一連の動作やイベント全体にわたって実用的な洞察を発見します。

  • テキスト分析 - テキストベースのデータ内のパターン (感情など) と傾向を発見します。
  • クラスター分析 - 特性に基づいてデータ(顧客など)をセグメント化します。

  • ラボ – 新しいデータと分析を迅速に探索および実験するためのセルフサービス環境。
  • モデリング – 予測モデルを構築、トレーニング、評価してビジネス価値を最大化します。
  • ワークフロー – 分析ワークフローを迅速に自動化して、繰り返し実行可能なプロセスを作成します。

提供状況: Vantage Analyst は現在一般提供されており、パスウェイ分析、モデル、ワークフロー、ラボが含まれています。テキスト分析とクラスター分析は、2019 年第 4 四半期末までに利用可能になります。

価格: Vantage Analyst は Vantage ソフトウェア ライセンスに含まれています。

<<:  音声認識技術の開発と応用の概要

>>:  Keras を使用して、30 行未満のコードで最初のニューラル ネットワークを記述します。

ブログ    
ブログ    

推薦する

ヒントン、ルカン、ベンジオは、ディープラーニングの過去、現在、未来に関する1万語の記事を共同で発表した。

2018年、ACM(米国計算機協会)は、コンピュータディープラーニング分野への貢献を称え、ヨシュア...

...

図 | 武術の観点から STL ソート アルゴリズムの秘密を探る

[[410325]]この記事はWeChatの公開アカウント「Backend Research Ins...

アプリケーションプロトコル識別における大規模言語モデルの応用

パート 01.アプリケーション プロトコル識別とは何ですか?アプリケーション プロトコル識別とは、ネ...

人気ゲーム2048 - AIプログラムアルゴリズム分析

現在人気の2048ゲームでは、誰かが高確率(90%以上)でゲームに勝つことができるAIプログラムを実...

エッジAIを活用してオフィスビルの適応性と効率性を向上させる方法

[[422558]]パンデミック後の世界では、企業幹部の 79% がハイブリッド ワーク モデルの採...

ついに、私は物語を作るのをやめました! AIが「グーグル」を学習、Q&Aの精度は90%

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

AIはITに顧客体験の向上における優位性を与える

パンデミックにより、IT 部門がデジタル顧客体験を向上させる必要性がさらに高まりました。 IT リー...

マイクロソフト、AIを活用してがんの放射線治療時間を短縮:スキャン速度が2.5倍に向上、精度は90%に

6月28日、BBCによると、英国はNHS(国民保健サービス)の全トラストに新しい人工知能技術を原価で...

ICLRスポットライト!清華大学は時系列異常検出アルゴリズムを提案し、5つのSOTA結果を達成した。

現実世界のシステムは、動作中に大量の時系列データを生成します。これらの時系列データを通じてシステム内...

人工知能は社会統治の近代化を効果的に促進できる

現在、人類は急速に人工知能の時代に突入しています。人工知能技術の急速な発展、モノのインターネット、ビ...

Mamba 論文が ICLR に受け入れられなかったのはなぜですか? AIコミュニティは盛り上がっている

2023年、大規模AIモデルの分野におけるTransformerの優位性が揺らいだ。この挑戦のきっか...

AIとローコード/ノーコードのすべきこと、すべきでないこと

ローコードとノーコードは、新しいアプリケーションやサービスを簡単に作成できるようにして、プログラマー...

OpenAI の組み込み検索は本当に便利ですか?定量的な評価により、より深い理解が得られます。

ベクターデータベースの強力なライバルが登場するか?トラック関連のスタートアップ企業がまたもや倒産しそ...

陸奇氏が楽観視するAI時代のGitHubがついに実現へ

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...