データ解析 | テーマ別ソリューション | ソリューション | Finatext フィナテキスト

DXの核となる顧客
体験をモニター可能
なデータ分析基盤の
構築

自社顧客のLTVを高めるためには、高次元のDXを推進していくことが求められます。テクノロジーを活用してユーザーニーズを先読みし、自然かつ適切なタイミングで商品やサービスをリコメンドしていく必要があります。顧客との長期的な関係や日常の状況に応じてカスタマージャーニーを描き、ビジネス全体で顧客体験全体をマネジメントしていくことが必要ですが、これらの前提にはユーザーのあらゆるデータをインプットとし、モデル化しなければなりません。

Finatextは、金融業界を中心に様々な業界のユーザーデータを解析するプロジェクトを経験しています。例えば、ある金融機関では、ユーザー行動と金融商品の購買、市況やSNS上のデータなど複数のデータソースを用いて多面的に解析することで、独自のリコメンドエンジンを開発しています。事業者のLTV向上を見据え、様々な仮説をもとにデータクレンジング、解析、モデル化、検証に加えて、エンジンの開発とクロスセル・アップセル実装までを提供します。

利益と特徴

属性やサービス内の行動に加えてSNS、
市況などを様々な要因となるデータを統合

Finatextは、ビジネスゴールを見据え、データ解析の方向性と仮説を定義。事業者内にある顧客属性やサービス内での行動データはもちろん、当該行動に影響する外部データを集約し、顧客の行動を解析・モデル化します。

経済圏外での購買データ統合で
真の顧客理解が可能

Finatextグループでデータマネジメントプラットフォーム事業を推進する株式会社
ナウキャストは、日経新聞社による全国のスーパーのPOSデータ、JCBカードの購買データ、Tポイントカードの購買データなど、各データホルダーと提携し、多様性のある購買データを一つのデータ基盤に集約。事業者は、ナウキャストが蓄積する外部データを活用いただくことで、自社経済圏外での購買捕捉が可能となり、自社データからは見えてこない、真の顧客像を理解することが可能になります。

データ解析の先の
クロスセル・アップセルまで実装

Finatextは様々な要因を考慮した仮説とデータ解析による分析結果の提示後、モデル化並びにエンジン開発を行い、サービスやアプリケーションに実装を行います。顧客体験全体の中で商品・サービスのクロスセル・アップセルを実現するためには、顧客がカスタマージャーニーの中でどういった状況に置かれているか把握しなければなりません。Finatextは、これらの状況を把握する様々なインプットの設計とその後のリコメンドまで一体となったサービスの開発・実装までを実現します。