トレジャーデータが顧客データを活用した意思決定機能を拡充し、データブリックスと協業

機械学習の自動化機能やチャネルを横断した顧客体験設計、データレイクとCDPの連携強化

データマネジメント事業の米国Treasure Dataと日本法人トレジャーデータは、顧客データ活用サービス「Treasure Data CDP」の意思決定機能群の拡充を5月24日に発表した。また、トレジャーデータは、データとAI(人工知能)企業のデータブリックス・ジャパンとの協業も同日発表した。CDP(顧客データ基盤)に収集・統合された顧客データを活用して、企業の顧客が最高の体験を得られる世界の実現に貢献する。

機械学習を自動化する「AutoML(オートエムエル)」を導入し、前処理や検証・解析などを自動化して専門家がいなくても最適なマーケティング施策を機械学習で決定して効率化する。顧客体験設計に不可欠な「Treasure Data Journey Orchestration(ジャーニーオーケストレーション)」も拡張する。部門やチャネルの垣根を超えて連携するオムニチャネル施策で、洗練された一貫性のある顧客体験を設計できる。

AutoMLの操作画面イメージ
ジャーニーオーケストレーションの操作画面イメージ

金融機関の情報システム向け安全対策基準「FISC(フィスク)安全基準」に対応し、金融業界でもTreasure Data CDPを導入できる機能と体制を構築。さらに画像・動画・メールのログなどの非構造化データを格納するデータレイク・プラットフォームを提供するデータブリックスとの協業で、同社の「レイクハウス」とTreasure Data CDPが連携する。企業にレイクハウスとTreasure Data CDPの連携を提案して1年間で20社の導入を目指す。

データブリックスとの協業
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