Spectrum Context Graph

革新的なナレッジグラフを使用して、共有可能で多次元的な顧客ビューを見つけ出し、正確で実利的な顧客中心のビューを創出してください

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Customer 360: 効果を発揮する単一ビュー

データの障壁とサイロを解消し、アクセスしにくい情報を結び付け、ビジネス全体で洞察を共有しましょう。  Spectrum Context Graph をご利用いただくと、お客様が必要とされている、完全統合型の正確で充実した 360 度の顧客ビューが手に入ります。顧客プロファイルにコンテキストを追加して、実利的な洞察を適時発掘し、強力なエクスペリエンスを創出できます。

複雑で変化に富んだ企業データエコシステム全域で明瞭な統合型の顧客ビューを手に入れると、次のことが可能になります。

  • 重要な CRM データを、マーケティング、販売、および顧客サービスのための正真正銘の企業全体の記録システムとしてフル活用できます。
  • お客様が期待する、最適でシームレスなオムニチャネルエクスペリエンスを推進できます。
  • KYC、AML、GDPR、CCPA など、顧客中心の規制要件に準拠できます。
  • お客様が必要としている、信頼できる洞察、スピード、機敏性を手に入れて、効果的で効率的な決定を下し、行動することができます。

    Spectrum Context Graph
    データ品質プロセスを導入して、受け取ったデータの標準化と最適化を実施し、データを整合させます。これは、効果的な単一の顧客ビューをサポートする上で極めて重要です。
ナレッジグラフによる視覚データのモデリング

新たな方法でデータを使用してカスタマーエクスペリエンスを新しく作り直すには、情報の保存方法と使用方法を再考する必要があります。従来のマスターデータ管理 (MDM) ソリューションも、新たなモデルであるナレッジグラフへと進化し、情報を整理する必要があります。

Spectrum Context Graph は、データ、情報アーキテクチャ、および戦略的優先順位とともに進化する、表面からは見えないソリューションとの関係を発見する力をもたらします。

顧客、取引、および製品に関する情報をすべて統合し、ソーシャルメディアネットワークなどのサードパーティから得た、新しい非体系的な情報で強化されたモデルを構築します。

Spectrum Context Graph は非常に機敏性が高いため、モデル全体を事前に定義する必要はありません。また、複数の既存のシステムソースやプラットフォーム間でデータを結合する際に、データ構造を継続的に進化させることができます。

お客様の事例 – L’Occitane 社が優良なデータ品質を活かしてさらにパーソナライズした顧客関係を構築

Context Graph

Spectrum Context Graph で見つけ出した関係に基づいて、効果的なデータモデルを作成し、進化させましょう。このデータハブは、さまざまなプロセス、相互作用、階層、役割、およびドメインを利用して、より優れた洞察を提供し、ナレッジグラフを活用します。

2 つのデータ受信チャネル (1 つはエンティティ用、もう 1 つは関係用) を使って直感的かつ簡単にモデルを作成し、新しいモデルを定義したり、既存モデルにデータを入力したりしてください。

特定のエンティティと関係を既存のモデルから抽出し、出力段階でデータをフィールドとして返すと、その他の段階やプロセスで使用することができます。

ハブ内の関係と階層を可視化したら、隠れた関係または明らかではない関係を発見して、「what-if」シナリオを作成し、さらに時間的分析または地理空間的分析を実行して、ルール主導型のイベントトリガーを定義しましょう。

Spectrum Context Graph
データにおける関係性を簡単に視覚化し、人、場所、モノのつながりを理解することができます。
総合的な機能セット

Spectrum 統合型プラットフォームでは、次のことが可能になります。

  • データをクレンジングして、標準化し、確認します。
  • 情報を結合して関係性に関する新たな洞察を導き出します。
  • 組織の内外を問わず、あらゆるデータソースを繋げます。
  • 位置や人口統計などの極めて重要なコンテキスト情報で従来のデータを強化します。
  • より強力な洞察を得るために予測分析に関する情報を提供します。
  • データガバナンスおよび例外管理を標準化します。
  • マップおよびグラフデータベースとの関係を可視化します。
  • 既存のワークフローとプロセスに洞察を組み入れます。

優れた精度、機敏性、およびコンテキストで企業全体の価値を高めます。正真正銘の単一ビューによって、次に挙げられているように、より有益なビジネス成果がもたらされます。

  • 対象を特定した新しい販売機会を見つけることができます。
  • よりスマートで効果的な意思決定を下せます。
  • リスクを特定し、損失を軽減できます。
  • コールセンターにおいてより効率的で満足度の高い交流ができます。
  • マンツーマン方式でセルフサービスを自動化できます。
  • エンゲージメントの時間、場所、コンテキストに基づいて、交流をカスタマイズできます。

利点

より深い洞察
表面化していない関係性を明らかにし、地理データ、人口統計データ、および業界データを付加して顧客プロファイルを発展させます
顧客満足度の向上
優れたオムニチャネルエクスペリエンスを推進して、強力なエクスペリエンスを提供し、顧客満足度を向上させます
ビジネスアジリティ
制約の強いリレーショナルデータベースを打破して、データサイロを解消し、より迅速に洞察を入手します
優れた成果
財源を増やして、新たな機会を見つけ出し、協力体制を実現して、リスクを軽減します

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