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AEI特別解説: 「意思決定の自動化」と「リアルタイム・オファリング」
Teradata の標榜する「アクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス」 - これをより具体的な姿としてご理解いただくために、その考え方と実装方法についてご紹介します。情報活用と業務上の即時性要求が最も厳しい CRM分野を例に、企業が「意思決定の自動化」を押し進め、消費者に対する「リアルタイム･オファリング」実施に至る流れを解説します。
意思決定の自動化
リアルタイム･オファリングを実現するためには、「誰に対して」、「何をオファーすべきか」を決定する自動化ロジックを実装する必要があります。ここでは「意思決定」概念の整理、そして意思決定を実施するための指標「確率」析出の手法について概観します。
リアルタイム･オファリング
「顧客からコンタクトがあった」という貴重な機会を捉え、オファー案内に活用する。これを実現するための構成要素、処理の流れを整理し、具体的イメージを抱いていただくためのオファー案内シナリオをご紹介します。
 第6回 |
リアルタイム･オファリングの定義 |
| 第7回 |
チャネルとコンテンツの種別 |
| 第8回 |
リアルタイム･オファリングの枠組み |
| 第9回 |
シナリオ#1[ATM操作顧客へのオファー]（2008年12月11日掲載予定） |
| 第10回 |
シナリオ#2[小売店舗来店顧客へのオファー]（2008年12月25日掲載予定） |
| 第11回 |
シナリオ#3[Webサイト来訪顧客へのオファー]（2009年1月8日掲載予定） |
実現テクノロジー
リアルタイム･オファリングを実現するための技術基盤としてのデータウェアハウス、そしてデータウェアハウス上で稼働するアプリケーション群について整理します。データマイニングは確率指標を算出する目的で、キャンペーン管理は案内顧客と案内オファーを管理するために用いられます。
| 第12回 |
データウェアハウスの位置づけはどう変わるか（2009年1月22日掲載予定） |
| 第13回 |
データマイニング（2009年2月5日掲載予定） |
| 第14回 |
キャンペーン管理（2009年2月19日掲載予定） |
