23 の異なる業界における組み込み型分析ツール例と使用例
ここでは、さまざまな業界の企業が、競争上の優位性と収益の拡大のためにデータ主導の意思決定プロセスを強化するために、組み込み分析をどのように使用してデータを最大限に活用しているかを示す 23 の実例を集めました。
ビリヤナ・ペトロワ
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あらゆる業界、あらゆる規模の企業は、多大なメリットを得ることができるため、組み込みの分析テクノロジと機能を自社のソフトウェア、SaaS プラットフォーム、Angularアプリ、またはその他のアプリに組み込んでいます。
ここでは、さまざまな業界の企業が、競争上の優位性と収益の拡大のためにデータ主導の意思決定プロセスを強化するために、埋め込み型分析をどのように使用してデータを最大限に活用しているかを示す 23 の実例を集めました。
- 銀行
- CRM
- クリプト
- 教育
- 金融業
- 医療
- 保険業
- IT
- 製造業
- 不動産
- リテイル
- サプライチェーン
- 情報通信
- 安全
- 物流と配送
- マーケティング
- 航空会社
- ホスピタリティ
- 天気予報
- 農業
- SaaS
- 政府
- スポーツ
1. 銀行業務: 顧客と従業員の両方に大きなメリットを提供
銀行分析により、銀行は資産管理、マーケティング キャンペーン、信用リスクのモデル化、消費者傾向の予測、コンプライアンスの確保などをより適切に行うことができます。リスクを評価して詐欺を防止するために、銀行は高度なデータ アルゴリズムを備えた BI を使用しています。これにより、信用スコアの低い顧客への融資に関連する潜在的なリスクを特定し、融資申請を承認するか拒否するかを決定するのに役立ちます。埋め込まれた分析により、銀行は顧客の支出パターンを監視し、口座が脅威にさらされていることを示す異常な行動を特定することもできます。
2. CRM：顧客生涯価値の最大化
CRM 分析ツールは、過去の販売傾向、現在のリード、機会を調べ、他の方法では見えにくい顧客の行動パターンを特定できます。 ML 技術などの統計アルゴリズムを利用して、今後の結果を予測することで、再び出現する可能性のある行動パターンの可能性を予測できます。これにより、競合他社に先んじてあらゆる機会を最大限に活用することができます。
さらに、CRM 分析により、顧客についての洞察が得られ、営業チームとカスタマー サービス チームがどの程度顧客にアプローチしているかが分かります。 CRM 分析は、顧客サービスの取り組みを監視し、顧客データを検証し、顧客の習慣を分析し、より良いリードを生成するのに役立ちます。
3. 暗号通貨: 最適な市場条件を活用し、賢明に投資します。
暗号通貨とブロックチェーンテクノロジーが成長を続け、ますます主流になるにつれて、トランザクションデータの数も増加します。だからこそ、仮想通貨市場と組み込み分析はまさに天の組み合わせなのです。暗号分析は、組織やトレーダーが刻々と変化する市場トレンドをより深く理解し、その結果、リアルタイムでより適切な投資決定を行うことであらゆる機会を最大限に活用し、利益を最大化するのに役立ちます。
4. 教育: 学習成果を効果的に向上させる
教育でデータと BI を活用することにより、教育分析は、教師が生徒の成績をリアルタイムで追跡し、追加の支援が必要な箇所を特定するのに役立ちます。そのデータを使用すると、教師は各生徒の長所と短所、以前の科目の知識、学習障害に合わせて学習計画を簡単にカスタマイズできます。教育分析は、教師が生徒に提供する学習内容や活動に関するより良い情報を教師に提供することで、教育の質を向上させるためにも使用されます。
5. 財務: 将来の戦略を策定し、意思決定プロセスをリアルタイムで改善します。
埋め込み型分析は、予算編成、財務計画、予測、ポートフォリオ管理などを最適化するために金融業界で使用されています。財務分析は、金融サービス プロバイダーが顧客獲得コスト、ローン要求、粗利益などの重要なデータを処理および分析するのに役立ちます。得られた洞察をもとに、金融機関は適切なサービスを適切な顧客に宣伝し、顧客にさらなる価値を付加し、ビジネス関係を強化することができます。
6. ヘルスケア: 適切なタイミングで患者に適切なヘルスケアを提供する
医療業界に分析を組み込むことにより、病院、医師団体、その他の医療グループは、患者ケアとその運営管理のあらゆる側面にデータの力を適用します。医療専門家は、より効果的かつ効率的な業務上および臨床上の意思決定を行い、傾向を予測し、さらには病気の蔓延を管理する機会を見つけるために使用されます。
たとえば、医療における予測分析では、年齢、合併する慢性疾患、服薬アドヒアランスに基づいて、入院の可能性が最も高い心血管疾患患者を特定し、早期に神経支配を開始できるため、より深刻な合併症を回避できます。
7. 保険：顧客満足度と利益の同時向上
保険分析は、収益性の高い顧客を特定し、獲得から満期までのライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。保険におけるデータ分析の最大の利点の 1 つは、不正な保険金請求を簡単に防止できることです。保険分析を使用すると、保険契約を発行する前に、各保険申請に関連するリスクの量を簡単に計算できます。保険会社は、申請者の過去の行動に基づいてあらゆる請求を処理し、過去の不正行為の特定の傾向が繰り返されているかどうかを検出して、そのような不正行為の発生を防ぐことができます。
8. IT: IT サービスと製品をすべてのユーザーとクライアントにとって最適なものにする
IT 分析はデータ、洞察、アクションの間のギャップを埋めるため、IT 企業はそれを最大限に活用し、有利に活用して競争力を維持できます。IT 分析を使用すると、会社の基本的な業務において予算とリソースを節約できる領域を特定し、コスト削減に関するより適切な意思決定を行うことができます。 IT 業界のデータ分析では、Web サイトのトラフィックが最も多くなる時期などのイベントを予測し、異常な動作を特定することもできます。異常な動作が発生すると、システムが管理者やマネージャーに警告を発するため、管理者は迅速に行動してセキュリティ侵害を防ぐことができます。
9. 製造: 混沌とした製造現場に効率性をもたらす
サプライチェーンの流通から原材料不足に至るまで、製造業者が需要に応えて市場で生き残るためには、データの力に頼る必要があります。製造分析では、機械、注文、配送、人材などの多数のソースから大量のデータを収集、処理、分析し、出荷のタイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを推定します。
10. 不動産: 住宅の評価がこれまでより簡単に
不動産分析の力を利用して、不動産会社、資産所有者、管理者は、その場所の将来の機会とリスクの全体像を把握し、不動産の購入、販売、賃貸、投資、仲介、計画など、不動産に関して最善の決定を下す自信を築くことができます。予測アルゴリズムと AI モデルは、現在の市場動向と、現在の供給、需要、販売量、不動産の特性などの長年の市場データに基づいて価格を決定するのに役立ちます。
11. 小売: 将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための効率的な在庫ポリシーを計算します。
小売業界では、販売、在庫、顧客、業務に関する重要な洞察を得るためにデータ分析が鍵となります。小売業に分析を組み込むと、将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための効率的な在庫ポリシーを計算できます。分析は、価格戦略の最適化や顧客サービスの向上にも役立ちます。
小売業におけるデータ分析の助けを借りて、小売業者は在庫がどの程度空か満杯かを追跡し、それに応じて必要な数の製品を確実に提供することができます。小売マーケティングでも、マーケティング担当者が視聴者をターゲットにした将来のキャンペーンをより正確に計画できるようになるため、分析の恩恵を受けることができます。
12. サプライチェーン: 将来の需要を正確に予測する
サプライ チェーン分析を使用すると、過去のすべての注文データをリアルタイムの市場分析と組み合わせて、人間のサプライ チェーン プランナーよりもはるかに正確で優れた需要予測を作成できます。より正確な需要計画により、顧客の需要を満たしながら、調達への過剰な支出を回避し、コストを抑えることができます。
13. 電気通信: 取引をパーソナライズし、顧客の問題を解決し、より多くの販売を行います
通信会社はデータの宝庫にいます。これにより、通信会社が競争のせいで顧客に最高のプランやサービスを提供することがより困難になるという側面もあります。しかしその一方で、市場をセグメント化し、さまざまな顧客が望む正確にパーソナライズされた取引を提供することも容易になります。
データ分析は、通信会社がさまざまなサービスの使用状況、サービス設定、請求および位置データ、購入履歴などを確認することで、顧客をより深く理解するのに役立ちます。これは、企業が顧客エクスペリエンスに影響を与えるものを特定し、それに応じて最適化するのに役立ちます。通信分析では、収集された洞察を使用してセキュリティの脅威や異常を特定し、ネットワーク セキュリティを強化し、損害を引き起こす前にサイバー攻撃を防ぐこともできます。
14. セキュリティ: 疑わしいアクティビティを特定し、脅威と異常をリアルタイムで検出します。
セキュリティ分析は組織の IT 部門と連携しており、潜在的なセキュリティの脅威を迅速に検出するためにネットワークに出入りする膨大な量のデータを理解するのに役立ちます。リアルタイム インテリジェンス (AI、機械学習、ビッグ データ分析) を提供し、ネットワーク デバイスからのデータを監視することで、セキュリティ分析の洞察によりプロアクティブなセキュリティ対策を実現し、コストがかかる可能性のあるデータ侵害やサイバー攻撃からビジネスを保護します。
15. ロジスティクスと配送: ロジスティクス データを実用的な洞察に変え、ビジネス パフォーマンスを向上させます。
輸送管理者は、注文の履行、出荷、配達の追跡などの注文の経路を追跡し、注意と対応が必要な問題があるかどうかを追跡できます。さらに、運送会社や配送会社は、自社のビジネスに組み込み分析を使用して従業員の生産性を向上させ、倉庫管理者が平均時間や出荷、注文の準備などの重要な指標を追跡できるようにしています。
16. マーケティング: キャンペーンを強化し、顧客をより深く理解する
マーケティング担当者がより少ないリソースでより多くの成果を達成する必要がある世界では、データ分析はマーケティング データから賢明な洞察をマーケティング担当者に提供し、他の方法では見逃したり、取得に時間がかかりすぎたりする可能性のある貴重な情報を明らかにします。マーケティング担当者は、現在および将来のキャンペーンをより迅速かつ正確に最適化し、マーケティング活動の ROI を最大化できます。
大量のさまざまな種類の情報を調査および分析し、複数の顧客のマイクロセグメントに対してアルゴリズムを実行することで、拡張分析を使用して顧客の行動を予測し、顧客生涯価値を計算できます。また、さまざまなプラットフォームやソーシャル メディア ネットワークにわたるキャンペーンを強化および調整するための強力なツールでもあります。
17. 航空会社: ルート、空港のパフォーマンス、航空機のメンテナンスのニーズごとにフライト統計をドリルダウンします。
データ分析は航空業界にも変革をもたらしています。航空券の購入、座席の選択、手荷物、搭乗、地上交通などを含む飛行前から飛行後の業務に至るまで、航空会社の分析により組織は顧客の好みを理解し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。航空会社は、予測分析使用して航空券の価格を設定したり、航空機のメンテナンスの問題や要件を判断したりすることもできます。
18. ホスピタリティ: ホテルの収益、稼働率、収益性を向上させます。
過去 20 年間のテクノロジーの進歩により、旅行業界では数多くの革新と破壊が引き起こされました。ホテルは、ゲストから収集したデータを理解し、そのデータを貴重な洞察に変えて収益を増やすために、アナリティクスの使用を開始しています。たとえば、ホスピタリティ企業は、顧客のニーズや好みをより適切に予測して満たすために、予測分析導入を開始しており、その結果、占有率を最大化するために特定の夜のゲストの数を予測しています。
ホスピタリティ業界の分析は、収益管理、マーケティング キャンペーンの効果の向上、競合他社の調査などにも役立ちます。すでにデータの力を活用し始めているホテルは、ゲストエクスペリエンスを向上させ、運営効率を高め、価格設定と商業上の意思決定を最適化し、持続的な競争上の優位性を獲得する大きな機会を見出しています。
19. 天気予報: 精度が重要
天気予報の分析では、大気の状態、特に温度、湿度、土地、風に関するデータが蓄積され、大気のプロセスを通じて、どのような天気が予想されるかを決定するのに役立ちます。天候は、さまざまな業界やユースケースの販売と業務に影響を与えます。そうすることで、天気予報会社は信頼できる予報を提供できるため、企業は農場での活動などを計画したり、人々はそれに応じて休暇を計画したりすることができます。
20. 農業: 農場の生産性に影響を与える可能性のある重要な要素を大規模なデータセットから特定します。
ドローンやスマート トラクターなど、接続された農機具からデータを収集する IoT デバイスから収集される農業データは急激に増加しています。洞察を明らかにする可能性を認識する農業リーダーや生産者も同様に増加しています。農業分析は、特に農業が生存手段であり、人々が環境や気候の要因と格闘している地域において、大きな変化をもたらす可能性があります。これは、食糧需要や飢餓、作物の収量などの農業ベースの課題と闘い、動植物の健康状態を改善し、思慮深い持続可能な実践を開発するのに役立ちます。
21. SaaS: ツールの導入を最大限に高め、顧客に最高の ROI を提供する
強力な BI を SaaS アプリに統合することで、ワークフローを合理化し、リソースを管理し、パフォーマンスを最適化できます。データは、企業が収益性を最大化するためにプロセスとパフォーマンスを改善および最適化する場所と方法を明らかにするのに役立ちます。さらに、データは新しい製品/サービスの機会を特定するのにも役立ちます。ユーザーが何を必要としているかを知ることができるので、新しいサービスを開発し、それらの顧客を維持することができます。
22. 政府: コストを賢く削減し、パフォーマンスを最適化し、公共部門の改革を実現する
政府の役割は、何百万人もの人々に影響を与える重要な決定を下すために、日々受け取る大量のデータを理解し、そのすべてを理解するよう努める必要があります。組み込まれた政府分析により、政府機関は公的資金を節約し、犯罪や安全上の脅威を軽減し、緊急対応を改善するなどの機会を得ることができます。
23. スポーツ: スポーツの未来はスポーツ分析の手にかかっています
かつてのスポーツは、トレーニングして一生懸命働き、プレーし、勝つために競い合うという単純なものでした。しかし今日では、それだけでは十分ではありません。スポーツ企業、スポーツ チーム、選手を同様に支援するスポーツ分析が台頭しています。スポーツ企業は分析を使用してマーケティング戦略を強化し、商品の売上を向上させ、ファンベースを増やすことができます。スポーツチームとコーチは、データを通じて各アスリートのパフォーマンスを評価し、個人/チームのパフォーマンスを向上させるために必要な採用を評価できます。
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