データ向けの AWS

データの 360 度ビューを使用してカスタマーエクスペリエンスを改善する

有益なインサイトを発見し、パーソナライゼーションを強化して、ロイヤルティを高める

カスタマージャーニーを完全に可視化する

分析、ターゲティング、セグメンテーション、パーソナライゼーションに必要な顧客の全体像を把握できます。カスタマージャーニー全体から得たインサイトに基づいて、安全かつ効率的にカスタマーエクスペリエンスを改善するための意思決定を行うことができます。

  • 個々の顧客の好みや行動に合わせてパーソナライズされたエクスペリエンスを構築できるように、社内外のデータソースの顧客データを統合して 360 度ビューを取得する

  • さまざまなソースから得られるあらゆるデータを分析して、顧客を理解できます。オーディエンスのセグメンテーション、広告ターゲティング、アトリビューションにこのインサイトを役立てることができます。

  • 信頼できる唯一の情報源となる独自の顧客プロファイルを構築できます。ロイヤルティのコンバージョン率向上につながる厳選されたレコメンデーションを迅速にデプロイできます。

AWS での Customer 360 の成功事例

AWS のお客様がデータを利用して優れたカスタマーエクスペリエンスを提供している方法をご覧ください
Salesforce の企業ロゴ
Salesforce

AWS のデータサービスにより、Salesforce のマーケティング担当者は消費者の詳細情報を取得して、ビジネス成果の改善につなげることができます。

Globe の企業ロゴ
Globe Telecom

Globe Telecom は、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、カスタマーインテリジェンスプラットフォームでリアルタイムデータを収集および処理しています。

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Cox Automotive

Cox Automotive は、数百万の自動車購入者と 40,000 のディーラーから得られたデータにおいて ID 関係を見出し、信頼性の高い予測可能な購入者に関するインサイトを取得できるようにしました。

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Merkle

Merkle は、パーソナライズされたプライベートかつ安全なマーケティングを実現するために、Clean Rooms と Customer 360 を有効にしました。

Customer 360 のユースケース

CDP を利用して統合顧客プロファイルを作成する

顧客データプラットフォーム (CDP) を利用すると、属性、デバイス情報、ユーザーの同意などを含む個別の顧客プロファイルを構築できます。Amazon Neptune を利用して、カスタマージャーニーを時系列で理解するためのインタラクティブなグラフアプリケーションを開発できます。

データパートナーシップを活用して顧客プロファイルを充実させる

AWS Data Exchange で 200 以上のプロバイダーから提供される、製品に関する提案やデータを利用して、より個人的で状況に応じたエクスペリエンスを構築できます。AWS Clean Rooms を利用すると、組み合わせたデータセットを活用してパートナーと安全にコラボレーションできます。

競争力のある差別化された顧客属性を作成する

データモデリングを活用し、顧客が価値を感じる製品、機能、属性に基づいて、自社独自のオファーを提供できます。Amazon SageMaker と AWS のデータサービスを利用して、購入傾向や生涯価値の予測などの手法を適用できます。

パーソナライゼーションを利用してカスタマーエクスペリエンスを改善する

Amazon Personalization を利用して、ウェブサイト、アプリケーション、マーケティングプラットフォームにレコメンデーションを統合することで、より多くの顧客を引き付け、コンバージョンにつなげることができます。Amazon Bedrock で生成系 AI を利用すると、高度にパーソナライズされた会話、コンテンツ、プロモーションオファーを作成できます。

上位のリソース

携帯電話を持っている人

Maximize the business value of Customer 360

顧客データを全体的に把握することが、カスタマーエクスペリエンスとビジネス成果の改善にどのようにつながるのかをご覧ください。

握手をする人

AWS を活用した次世代のカスタマーエクスペリエンス

顧客の行動やニーズにリアルタイムで適応する高度にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するうえで、AWS がどのように役立つかをご覧ください。
 

図を見せている人

究極のデータ戦略ガイド

AWS 上に構築された総合的なデータ戦略により、データのビジネス価値を最大化する方法をご覧ください。