生成AIコンサルティング
データ分析基盤の構築とAIによるマーケティング最適化
分散した顧客・施策データを統合し、経営と現場が同じ指標で判断できる分析基盤に整えました。
- Industry
- デジタルプラットフォーム事業
- Focus
- データ定義 / KPI / 判断基準
01
経営課題
導入前に起きていたこと
- データが複数システムに分散し、成約までの経路を横断して把握できない
- 集計とレポート作成に時間がかかり、施策判断が担当者の経験に依存する
02
支援範囲
課題を、実装可能な計画へ分解する
03
設計・実装
業務、データ、システムを一体で設計
- 部門横断で業務フローと意思決定プロセスを整理
- データ定義を統一し、分析基盤・予測モデル・ダッシュボードを一体設計
- 現場の意思決定に合わせた活用ルールと運用レビューを整備
04
成果
公開可能な範囲で確認できた変化
- 経営と現場が共通の指標を参照できる状態を構築
- 集計作業を減らし、施策の検討と改善に時間を使える運用へ移行
成果は案件ごとの条件に依存します。本ページでは未確認の数値や成果保証となる表現を掲載していません。
05
CXの観点
AIと人が共通利用できる形に整えたもの
06
今後の展開
運用から得た知見を、次の改善へつなぐ
導入後の利用状況、例外、品質変化を確認しながら、対象業務や機能を段階的に広げられる構造としています。 個別の機能追加ではなく、事業と業務の変化に合わせて継続的に改善できることを重視しています。