ビジネスにおいてITの関わりというのは、非常に強く、もはや必要不可欠と言えます。
変化の激しい分野においてデータマネージメントで起こり得るトレンドとは、いったいどのようなものでしょうか。
というわけで今回は「トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略」について詳しく説明致します。
トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略①【データアナリストが脚光を浴びる時代】
「トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略」というテーマで1つ目に取り上げるのは「データアナリストが脚光を浴びる時代」です。
現代ビジネスにおけるITの活用というのは、必要不可欠であり、日々生み出される多量なデータをいかに有効活用できるかが、企業にとっての大きなポイントとなっています。
世の中には、様々なデータが存在していますが、データというのは、この情報社会の中では、非常に意味があり価値あるものとしてとらえられています。
つまり、現代社会においてビジネスで成功掴む要素として、データをいかに使うかによるのです。経営判断や将来性などを考慮すれば、様々なデータが手元にあるこの自体が資産なのです。
ということは、そこに生じるのは、データ管理＝データマネージメントとなります。
IT分野において、様々な情報＝データの分析、解析以前に、まずはデータ管理をしっかり行う必要があるのです。
2022年の現在、予測もしない様々な事象が起こりえる世の中で、様々なリスクに対応していくには、できるだけ多くの情報を集め正しい判断をすることが必要となります。
データに関するリスクも様々あります。まずは、情報漏洩などがあります。
セキュリティ上の問題によるものや、人為的に行われるデータ流出など多数の事例が上がっています。
時折、大企業の抱える大量の顧客データが流出するなど、ニュースで取り上げられるような大規模な事例もあります。
このようなデータ流出などの問題発生は、企業にとっての信頼を失うこととなり、企業として大きなダメージと損失となるのです。
IT テクノロジーも日々進化しており、データ管理分野も、それに準じて当然のことながら発展しています。
何しろ日々発生する新たなデータを蓄積するだけでも、容量と処理速度を考慮する必要もあるのです。
データというのは、ただ蓄積すれば良いというわけではありません。やはり、溜めたデータを使ってこそ、データは活きてくるというわけです。
データ活用としてAI(人工知能）の活用が既に進んでおり積極的な新たなテクノロジーが行われております。
様々なデータ活用により、日常の業務においても正確性と、より精度の高い業務を実現出来ています。
例えば、多くの顧客との対応に迫られるコールセンターにおいても、問い合わせのあった顧客からの応えるのは、オペレーターの仕事ですが、顧客からより適切な情報を引き出せすことが可能となったのです。
コールセンターというのは、顧客は、自らの要望をそれぞれに伝えてきます。新規購入検討の相談や商品購入後のアフターフォローなどです。
例えば、過去に購入済の顧客が、商品に不具合があり、修理などの対応を依頼してきたならば、もしそれまでにやりとりがあった際の過去データがきちんと保持されていれば、例え担当オペレーターが違っても、スムーズに対応できるのです。
このように蓄積データから、瞬時にオペレーターが情報を取得することができれば、より顧客ニーズにあった対応をすることにより、顧客からは、自身のことを企業がしっかり理解してくれていると感じ安心感と信頼感を得られるのです。
それでも顧客対応するにあたり生じるオペレーターと問い合わせ者のギャップは、これらのサプライチェーンにより埋められるようになったのです。
現在ではサービスとしてオムニチャネル化が進み、オンラインとオフラインとでデータも相互互換行き来しています。
さらにネックワーク上でもローカル環境とクラウドという双方向でのデータ通信を強化するまでに、至っているのです。
各企業においては、インフラ整備の必要性も非常に高まっており、環境構築の面でも他社との差別化をはかるための根本的な要因となっているのです。
実際のところ、どれだけインフラを整備したとしてもデータを操作するアプリケーションは、データがあってこそ価値をもたらすのです。
データを何も与えなければ、アプリケーションは単なる「器」なのです。
トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略②【AIが売上アップに大きく関わる】
「トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略」というテーマで2つ目に取り上げるのは「AIが売上アップに大きく関わる」です。
データ活用方法は各企業によって全く異なるのは当たり前なのですが、実作業としてデータを手作業で管理するのは、現実的ではありません。
日々、膨大な量に囲まれ、増え続けるデータ郡と人間がまともに向き合うことなど無理があるのです。
企業内部のIT組織の規模そのものも異なり、取り組み方も異なりますが、IT化を進めざるをえないという事情もあるのです。
データをビジネスにおいて最適に活用するには、インフラ整備を含め、アプリケーションそのものの精度を高め、企業が持ちうるデータを投入し、動的且つ自動的に処理ができるまでに持っていくのです。
顧客とのやりとりにおいて生じるギャップ。そのギャップを埋めるためにAIが顧客との「やり取り」の隙間を読み取るようになるのです。
顧客サービス分野においてのデータ管理では、AIの活用がトレンドとなっていきます。
顧客がコールセンターやコンタクトセンターに問い合わせをする際に、必ず問い合わせ先の担当者との何かしらのやりとりや会話がなされます。
通常コールセンターなどは、会話の内容は録音することを許可していることが前提で、会話は都度、データ化されています。
今後は全ての会話データを読み解くことがAIにより行われるのです。
向かう10年の近い未来に企業は、サプライチェーンの可視化を必要とされるでしょう。
革新的な新ソリューションという形で、さらに一歩進化したビジネスソリューションに積極的に取り組める企業こそ、伸びていくことは間違いないでしょう。
トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略③【データ管理の重要性】
「トレンドリーダーが予想するデータマネージメントマーケティング戦略」というテーマで3つ目に取り上げるのは「データ管理の重要性」です。
どこまでいっても、詰まるところは「弾」となるデータの品質が良ければ、ビジネス要素としての対応の幅は広がるわけです。
しかし、データそのものをそのまま利用するのでは、効果的な結果は、得られません。
より効果的にデータを活用するには、データクレンジングが必要です。
既に膨大なデータを抱える企業は、日々の業務の中で、よりデータを判定しやすいように自社の意図に合った形でデータクレンジングを実施してから、分析や判断を行っているのです。
いくら今後、AIによる分析が行われるしても、AIがいつも的確な判断をしてくれるとは、限らないからです。
前提として、AIが正しく判断をできる形に事前に近づけておけば、よりデータの活用度は効果的に上がるというわけです。
AIも多くのデータを投入することにより、より複雑なパターンに対応していくことができるからです。
どれだけAIが優れていようともデータがなければ、AIさえもなんの役にもたたないのです。
様々な分野で活躍するトレンドリーダーというのは、各業種、業界に必ず存在します。
しかし、どのトレンドリーダーも口を揃えていうのは、今後はさらにデータ活用とAIなどを活用した新たなビジネスソリューションが今後のビジネストレンドを形成していくということです。