CRM成功の鍵を握るデータソースのコーディネートComputer Weekly製品導入ガイド

次世代顧客関係管理のためには、データ第1の戦略が求められる。

2017年12月01日 08時00分 公開
[Clive LongbottomComputer Weekly]

 1993年、トム・シーベル氏がSiebel Systemsを創業した。同社の主力製品はSFA(Sales Force Automation:営業支援システム)アプリケーションとしてスタートした。だが収集されるデータの内容にSiebelが着目した結果、顧客に関する洞察情報の収集に利用できることが明らかになった。こうして顧客関係管理(CRM)が誕生した。

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 Siebelは最大のCRM提唱企業だった。だが問題があった。CRMは、チャネル(対面、電子メール、Web、モバイルなど)増大への対応で苦戦した。CRM分野では他社も同じ課題に直面し、CRMシステムは過度に複雑化して、その機能は過度に散漫になった。

 さらに、より的を絞った提案をする目的で見込み客についての追加情報を引き出そうとする動きも目に余るようになった。もっといいサービスを提供しようとする企業によって、見込み客は離れていった。

CRMの方向転換

 見込み客や顧客へのサービスを向上させるためには、CRMを転換させる必要がある。役に立つデータを最大限に生成するためにどのCRMシステムを入手すべきかと問い掛けるのではなく、現時点でどんなデータが利用できるのかという立場からスタートしなければならない。

これはデータ第一の戦略だ。どんなものであれ、「新しい」CRMのアプローチは、分析のためにこうした全てのデータソースをどうまとめるかを最初の局面としなければならない。APIやSQLのようなオープンデータ標準を使えばこれはやりやすくなるが、全てのソースがそうしたアクセスを提供しているわけではない。

 従って、Pentaho(現Hitachi Vantara)のようにプロプライエタリ性の高い構造を持つソースのデータ処理を実現するシステムは、データを束ねるためのシンプルで合理化された手段を提供する。実際に、「Apache Hadoop」「同Spark」「同Drill」といったデータ分析エンジンの混在に対応するには、

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