顧客管理システムに蓄積されたデータの分析を汎用的なパターンだけでなく自由に分析したい
クレアンスメアードが提供するポイント管理・顧客管理システムは、商品購入時などにおける顧客へのポイントの付与、購買履歴を含めた顧客情報のCRMによる管理などの機能を持つほか、実店舗のPOSやECサイトの購買情報の取得、さらにはスマートフォンアプリとの連携にも対応したサービスです。すでに流通小売、サービス業を中心とする多くの企業で採用されており、顧客管理や購買活動の分析、さらには実店舗、EC、Webアプリなど複数の顧客接点を統合するオムニチャネル戦略の基盤や複数ブランドをまたぐAPIの管理統合などのニーズに対応しています。
このポイント管理・顧客管理システムに蓄積されたデータは、クレアンスメアードが独自に開発した、約140種類の汎用的な分析パターンを備える顧客分析システムで分析を行うことが可能ですが、顧客企業の幅広い分析ニーズに応えることに対してクレアンスメアードに大きな負担が生じていました。このような背景から、クレアンスメアードがデータウェアハウスを構築して顧客の各種データを蓄積、その上で顧客が自由に分析できる環境を整えることが検討されました。そのデータウェアハウス基盤として採用されたのが「Oracle Autonomous Data Warehouse」と「Oracle Analytics Cloud」です。
データ分析のよくある悩み
チャネルごとに散ったデータを、自由に分析できることに意味がある
施策ごとの効果測定分析は、非常に重要だ。どんな指標でみていくか、各社それぞれ取り組んでいるだろう。最近では、ビジネスが成長するにつれて、いつもの分析パターンだけでは物足りず新しい軸での分析が必要となってきたが、新しいデータの取得には手間も時間も掛かるので、さまざまなデータを手元で簡単に組み合わせてみたいというニーズが出てきていた。加えて、現場の分析担当者からは新しいデータの掛け合わせをどう進めるべきか、またどのようなデータがあれば何を見れるのか、といった点からのサポートも必要とされていた。
Oracle Analytics Cloudを使うことで、ツールから分析担当者に最適なチャートを推奨したり、担当者自ら、分析データをフロー形式で準備、加工したりすることも可能となった。
データ量の制限がなく、高い性能を低コストで利用できるクラウド
データ分析の悩みの一つに、データ量が増大するにつれてツールの処理スピードが劣化するという声が多い。データがあれば、あるだけいいと思うが、毎年何十万、何百万、何千万と増えていく顧客動向データを分析するにはそれなりのスペックがシステムに求められる。
これまでクレアンスメアードが利用してきた他社クラウドでは、ストレージのデータ量に制限があり、顧客のビジネス成長に対応できない仕様であった。また、制限を無くすために検証した他社クラウドでは、データの安定性や性能を高めるためには冗長構成が必要となっていた。
Oracle Cloud では月額支払いが可能であり、性能や安定性を加味すると 30% 以上 他社クラウドより安い試算であった。