すべてのステークホルダーが活用できるアナリティクスの実現

世界中で、より多くの企業がユーザー向け(またはカスタマー向け)アナリティクスを導入し、ビジネスの俊敏性を高め、顧客エンゲージメントを維持し、さらにはデータドリブンな新たなプロダクトの創出にも取り組んでいます。ユーザー向けアナリティクスがあなたのビジネスにもたらす価値をご確認ください。
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ダッシュボードとレポート

ユーザーが自身のデータやパフォーマンスを要約した各種チャート、テーブル、グラフ、指標にアクセスできるようにします。
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パーソナライズとレコメンデーション

ユーザーの行動や嗜好に基づいて、パーソナライズされた結果や推奨を提供します。
Q&A

アラートと通知

ユーザーのデータや行動に基づき、適切なタイミングで関連性の高いメッセージを送信することで、情報を提供・更新します。
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予測分析

過去のデータを活用して将来のイベントや結果を予測し、ユーザーが今後の計画をより効果的に立てられるようにします。
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ユーザー向けアナリティクスの解説

ユーザー向けアナリティクス(UFA)は、単なる社内向けダッシュボードにとどまりません。カスタマー向けアナリティクスとも呼ばれる UFA は、社内外のステークホルダーとデータを共有するあらゆるケースを含みます。このビデオでは、UFA があなたのビジネスにどのように活用できるのかをご紹介します。

インタラクティブなダッシュボードとレポート

ダッシュボードとレポートは、ユーザー向けアナリティクスの基盤を形成します。社内外のユーザーは、自身のデータやパフォーマンスを把握するためにレポートに依存しています。高性能なアナリティクスにより、最新のインサイトをリアルタイムで取得でき、ステークホルダーはその情報を即座に活用することが可能になります。

パーソナライズとタイムリーなレコメンデーション

リアルタイムでのパーソナライズとレコメンデーションは、より最適化されたカスタマーエクスペリエンスを実現し、ビジネスの俊敏性を高めます。実際、パーソナライズは大きな収益にもつながる可能性があります。

 

リアルタイムアナリティクスとカスタマー向けのパーソナライズを組み合わせることで、YooZoo Games のようなオンラインゲーム企業は顧客ロイヤルティを高め、売上の拡大に成功しています。詳細は本ケーススタディをご覧ください。

必要なタイミングで届くアラートと通知

アラートと通知は、リアルタイムアナリティクスとユーザー向けアナリティクスが交差する中心的な機能です。データやユーザーの行動に基づいて、タイムリーかつ適切なメッセージを送信することで、企業とユーザーの双方が重要な瞬間に迅速な対応を取ることが可能になります。
 
たとえば、世界有数のソーシャルアプリのひとつは、リアルタイムアラートを活用してビジネスとインフラの健全性を常時モニタリングしています。詳しくはこのケーススタディをご覧ください。

予測分析で未来を見通す

企業が収集したデータをさらに活用しようとする中で、予測分析の重要性はますます高まっています。過去のデータを用いて将来のイベントや結果を予測することで、企業は課題を事前に把握し、顧客がより適切な意思決定を行えるよう支援できます。
 
たとえば Zepp Health は、リアルタイム予測分析を活用し、ユーザーが自身のアクティビティの変化に即座に対応し、健康状態を改善できるよう支援しています。詳しくは本ケーススタディをご覧ください。

企業がユーザー向けアナリティクスに CelerData を選ぶ理由

Airbnb や Trip.com をはじめとする、膨大かつ高要求なユーザー層に対して迅速にアナリティクスを提供する必要のある企業が、その圧倒的なパフォーマンスと独自機能を評価し、CelerData を採用しています。

Query Cache

Query Cache は、ユーザー向けアナリティクスに最適化された中間結果キャッシュです。すべてのクエリが BI ツールやアプリケーションから発行されることを前提に設計されています。

 

Cost-Based Optimizer

StarRocks の Cost-Based Optimizer(CBO)は、専用に設計され、ストレージエンジンと深く統合された最適化機構です。データから収集された統計情報をもとに、クエリの複数の実行プランのコストを推定し、最も効率的なプランを自動で選択します。

Materialized View

StarRocks の Materialized View(マテリアライズドビュー、MV)は、クエリ高速化をシンプルに実現します。他の製品と異なり、手動でのクエリ書き換えは不要で、ベーステーブルの変更に応じて自動的に更新され、最適なクエリ実行のために自動的に選択されます。

MPP アーキテクチャ

インメモリでのデータシャッフルを備えた大規模並列処理(MPP)アーキテクチャにより、単一ノードがシステム全体のボトルネックになることを防ぎます。