こんな課題、抱えていませんか?
下記のような事業課題の解決を支援します。AI(人工知能)導入を含むデータ利活用の成否は「アルゴリズム」の優劣によって決まるものではありません。 高度なビジネス理解に基づき、「ビジネス」と「データサイエンス」の架け橋として澪標アナリティクスが顧客サービスの改善を実現します。
- 統計学/機械学習、データマイニング、数理最適化によって自社にどのような効果があるか試してみたい
- 高度な「データ分析」の専門スキルを持った人材や、データ分析を推進するリーダーがいない
- 「データ分析」を自社の事業のPDCAに組み込みたい
- 自社に最適なAI・分析プラットフォームが何なのか分からない
- 高度な「データ分析」を自動化したい、システムに実装したい(AIを開発したい)
- 課題に対して最適な技術や分析手法が分からない
「アドバンストアナリティクス」サービスの流れ
澪標アナリティクスのサービスは高度な顧客ビジネスの理解を前提としています。 統計学・機械学習や数理最適化を用いた高度なトライアル分析や、運用PDCAに組み込んだ定常分析サービスを提供します。必要に応じてシステム開発・導入によりアドバンストアナリティクスを自動化します。
STEP01
インタビューにより顧客の分析対象サービスを深く理解し、現状における課題を把握します
現状設定されているKGI/KPIを確認し、事業課題の発見に対して整合しているか確認します。不足があれば、KGIに基づきKPIツリーに展開し追加で設定します(「データ分析」Level1 & Level2)
STEP02
データ分析に用いるシステム、帳票類、利用者、会議体、分析頻度、分析に基づくアクション等が、顧客の業務プロセスにおいてどのように運用されているかを理解します。
データベース等を確認し、既存のKGI/KPI、新規で追加すべきKGI/KPIのために必要なデータが存在するか確認します。追加でデータ取得が必要な場合、必要なツールや導入方法等を検討します
STEP03
取得可能データの基本統計量確認、多変量解析等により、KGI/KPIに影響を与える要因を特定します
(「データ分析」 Level2 & Level3)
売上増加、コスト削減に寄与する将来予測、レコメンド、自動応答、自動分類等のProof of Concept(概念検証)を実施し、事業上でどのような効果が見込めるかの初期検証を実施します
(「データ分析」Level4)
STEP04
オーダーメイドでアルゴリズム、システムを開発し、高度なデータ分析を実装します。顧客のシステムアーキテクチャや業務プロセスに合った分析基盤を構築します。
予測結果、レコメンド等の利用についてUI/UXや業務プロセスを設計し、既存システム及び新規システムにおける自動化を実現します
STEP05
当社アナリストによる高度な分析サービスを、定期的(週次、月次等)なレポーティングとして顧客業務プロセスに組込みます。必要に応じて常駐型でよりきめ細かな対応も可能です
高度なデータ分析に基づき、顧客サービスにおけるKGI/KPI改善のための課題解決施策を提案します。また、より効果をもたらす業務フローの変更や改善の実行を支援します
「アナリティクス」サービス例
高度スポット分析
- 統計学/機械学習、データマイニング、数理最適化等を用いた高度なトライアル分析
定常分析
- 課題解決、サービス改善、事業PDCAサイクル向上のための当社人材による(手動)分析レポーティング
- 「データ分析」に基づく事業改善施策の提案
アナリスト・エンジニア常駐
- 当社アナリスト・エンジニア常駐によるきめ細かな分析サービス
- 顧客における人材の育成、社員へのナレッジトランスファー
「エンジニアリング」サービス例
分析基盤構築
- データアセスメントサービス(現状のデータ、追加のデータで何の課題を解決できるかの整理)
- 顧客課題に応じた最適なBI・DWH・DMP構築
AI開発
- 統計学/機械学習、数理最適化による「データ分析」をシステムとして自動化(AI開発)
- 高度なアルゴリズム開発
技術コンサル
- 課題解決のための最適な技術(データ処理方法、予測手法、実装方法等)を選定します
- Proof of Concept(概念実証)業務提供