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アクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス、10 の事例
経営者層から現場担当者までが利用できるアクティブ・エンタープライズ・インテリジェンス（AEI）環境を構築することで、企業は競争優位に立つことができます。各業界の企業がどんな実績を上げているか、実例をご紹介します。
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1. 運輸業における荷物の追跡
運輸業では、荷物の現在位置と配送予定日を誰もが分かるようにすることが重要ですが、そのためにはリアルタイム･テクノロジーを利用したシステムが有効です。多くの運送会社は、情報にアクセスしたときの応答時間を短縮する手段として、オペレーショナル･データストアを構築していますが、Teradata のデータウェアハウスであれば、オペレーショナル･データストアがなくても情報を頻繁に、しかも簡単に収集することができます。
Teradata を導入しているある鉄道会社は、設備とコンテナの各設置場所で 15分ごとにステータス情報を収集し、その情報を Web上に掲載して必要なときに誰でもアクセスできるようにしています。これにより、Web経由で 1日最大 36,000件のクエリーを処理し、電話による問い合わせを 35％削減することに成功しました。また、オペレーショナル･データストアが不要になったことで、その構築と維持に要するコストが節減されました。
2. 小売業における詐欺の検出
小売業の詐欺被害は、アメリカだけで年間 160億ドルに上ります。手口の例としては、Web上で発行されるレシートなどから複数のコピーを作成し、購入していない品物に対して現金の払い戻しや交換品を受け取るというものや、万引きした品物を返品して現金に換えるというものなどがあります。
この問題の多くは、返品部門が過去の販売情報にアクセスできないため、返品された商品を容易に追跡できないことに起因します。
この問題は、POSシステムを Teradataデータウェアハウスに接続することで解決できます。販売、返品、交換、取り消しのデータが数秒以内で更新され、返品部門にその顧客の全購入履歴が供給されるので、1商品につき 1返品の原則を確実に守ることが可能になります。
このような仕組みのシステムを構築している Teradata導入企業によると、その防止効果は莫大で、システムの稼働を開始したその日に、企業から何千ドルもの金額をだまし取っていた窃盗団の不正行為を発見しました。また、システムの投資回収率はわずか 5カ月で 100％達成され、AEI の導入による効果は今も続いています。
3. 小売業における欠品の検出
買い物に行ったお店に目的の商品がないという経験は好ましいものではありませんが、ある調査によると、そのような経験をする確率は 40％にも達します。
これは在庫切れのためとは限らず、商品が見つからなかった場合の 30％は、お店には在庫があるのに、単に店頭に置かれていなかったことが原因です。
Teradata を導入しているある小売業では、個々の売れ筋商品について、例えば 15分という短い間隔で販売情報を取り込み、やはり短い間隔でその販売情報を販売履歴情報と比較しています。欠品になりそうな商品が特定されると、店舗マネジャーや在庫係などの現場の社員にそれが通知されるため、商品をいつも店頭に配置することが可能になります。結果的に顧客の満足度は向上し、さらには売り上げと利益が拡大して在庫コストも削減されました。
4. 銀行における営業電話のスマート化
従来、銀行が行うマスマーケティング･キャンペーンは、ただ大量のダイレクトメール（DM）を送りつけるといった手法が一般的でしたが、顧客の状況に応じてキャンペーンの対象を判断できれば、その効果は高まります。
Teradata を導入しているある銀行では、旧システムに分散していた顧客情報（個人口座の取引状況、ローンの取引状況、大学進学のための学資貯金の計画など）を Teradata に統合することで、すべての銀行業務を 360度見渡せる可視性が確立されました。またこの銀行は、300件以上の商機（「イベント」と呼ばれます）をデータベース内で検知し、顧客に電話をかけるタイミングのパターンを発見しています。この情報は毎朝行員のデスクトップに表示され、それに基づいた営業活動が展開されます。現在この方法は、ATM、インターネット、支店など他のチャネルでも実行されています。
この銀行が実現した最大の成果は、こうして掛けられた電話の 40％の顧客がオファーを受け入れていることです。これは、電話の内容が顧客のニーズに適合していることの証に他なりません。
5. 銀行における着信電話でのクロスセル
Teradata を導入しているある大手銀行では、顧客が電話に出ないことや、DM への反応が悪いことから、現在の情報発信マーケティングは意味がないと判断しました。この銀行が実行していた方法は、顧客が電話をしてきたときに最適なオファーができるように準備をしておく、というものです。
しかし、すべての電話が同じセールストークでは効果は期待できません（「その商品のパンフレットをお送りいたしましょうか？」など）。この問題を解決するため、この銀行は Teradataデータウェアハウスを使って、個別化された次善オファー情報を示すダイアログを作成し、電話が入るとコールセンター担当者の画面にリアルタイムで表示するようにしました。これにより、コールセンターによるマーケティングの効果が高まりました。
Teradataデータウェアハウスを利用して、第一線のコールセンター担当者がタイムリーにクロスセルを行うことで、収益面で多大な効果が生まれると予想されます。
6. 通信企業におけるリアルタイム診断
世界的な電気通信事業者としての地位を持つある Teradata導入企業は、厳しい競争にさらされながら、電話、インターネット、CATV の 3つのセットをカスタマイズしたバンドル･サービスを顧客に提供しています。
この企業は、Teradata を利用して顧客に関するあらゆる情報を簡単に取り出し、その情報をもとにバンドル商品のタイミングと関連性を高精度化しています。この企業は、印刷媒体の広告を流して顧客を Webサイトかコールセンターに誘導し、その顧客にとって最も有利なレートで電話を利用しているか確認するための「アカウント診断」を行っています。この企業の狙いは、電話料の診断を申し込んできた顧客が、自然に他のバンドル商品のオファーも受けるようにする、ということでした。この結果、DM を送るための費用を節減できただけでなく、顧客からの応答率と売り上げも上昇しました。
7. カジノにおける優待券の提供
ある大手娯楽企業は、カジノ事業の他に、ホテル、レストラン、ショー･ビジネスも経営しています。ショーのチケットが完売することはあまりないため、通常は余った座席のチケットが優待券として顧客に送られますが、送付基準や最適なタイミングで届ける方法は確立されていませんでした。
この企業は Teradata の導入に伴い、顧客行動をリアルタイムで把握できるようになりました。Teradata に蓄積された情報は、顧客のカジノでの損失額を把握するのに不可欠なだけでなく、優待券の送付基準にも利用されます。スロットなどのゲームの結果を顧客の記録にほぼリアルタイムで取り込むことで、各顧客を履歴に基づいてスコアリングして損失額を把握し、同時に娯楽部門の情報も取り込むことで、リアルタイムに行うオファー全体を最適化することが可能になりました。
この顧客対応の改善により、リピート回数が増え、ビジネス全体の投資利益率（ROI）が高レベルに維持されたため、投資の完全回収はわずか 3カ月という短期間で完了しました。
8. 製造業における経営効率の向上
高級カスタム･スポーツ製品で有名なある Teradata導入企業は、製造から顧客サポートに至るサプライチェーンを改善するため、単一バージョンのデータに基づいて全機能を整合化することを決断しました。
Teradata 導入前にこの企業が抱えていた問題は、システムが機能領域ごとにサイロ化されていたために情報を共有できないというものでした。これは、システム数の多さによるコスト高と、データの移動が複数回になることで余分な遅延を生じさせるほか、「複数バージョンの真実」が蔓延する原因ともなっていました。
この企業は、Teradata を基盤にすべてのシステムを稼働させています。戦略的システム、業務システムの別を問わず、すべてのシステムを統合したことで、カスタム製品の製造に要する期間が 6週間から 48時間に短縮されました。また、リアルタイム情報をもとに、在庫と製造業務を動的に再プランニングすることも可能になりました。
9. 航空産業における顧客対応の向上
航空産業では、悪天候、乗員、機材の問題により運航スケジュールが乱れると、すぐさま他のフライトや乗客に影響が波及してしまいます。この問題は、情報システムがリアルタイムで最新に維持されていない場合や、情報が複数の業務システムに分散されている場合にさらに悪化します。また、オペレーション部門と顧客サービスの目標が統一されていない場合は、その副作用として、乗客への対応が一貫性を欠いたものになる問題が生じます。これは特に「不定期オペレーション」と呼ばれる状況で発生しやすく、顧客サービスはクレームを入れる乗客が最も得をし、最良の顧客が最良の扱いを受けられないといった状況に陥ります。
Teradata を使って情報を一元化することで、オペレーション側を正常な状態に戻すだけでなく、経営幹部は同じ情報から日々のオペレーションの様子を把握でき、接客を担当する社員は乗客に対して一貫した対応が可能になります。
これにより、サービス回復時間の短縮という運航面での改善度や、企業側にとっての価値に基づいた顧客対応の差別化（最良の顧客が確実に最良の対応を受ける）が行えるようになりました。
10. インターネット・ビジネスにおけるオファーの個別化
あるインターネット上の旅行会社では、Web と Eメールの両方を使って旅行のバンドル･オファーを行なっています。しかし、Web と Eメールのいずれも目標の応答率を達成できていませんでした。最大の問題は、オファーが一般的過ぎて、ほとんどの消費者には関連性が低いことにありました。この企業が選んだ解決策は、Teradata で収集した顧客の Web閲覧行動に関する情報を利用して、Web と Eメールのオファーを個別化して精度を向上させることでした。
これにより、顧客の「反応率」が従来と比べて 3〜5倍になるという素晴らしい成果が得られました。さらに、1日 130万件の個別化クエリーを生成した場合でも、システム作業負荷の増加率はわずか 3％であったため、既存のシステムでも、より焦点を絞り込んだオファーが可能なことが判明しました。
