ナインアウト、顧客データをDatabricksに連携し顧客理解を促進

ナインアウトは、AIインターフェース「Fan Fan Fan」とDatabricksの連携を開始しました。
Fan Fan Fanで収集したゼロパーティデータを、DatabricksのData+AIプラットフォームへ連携できます。
複数チャネルに分散した顧客データを統合し、分析やAI活用につなげられます。

記事の概要

今回の連携により、Fan Fan Fanで収集した顧客接点のゼロパーティデータをDatabricksへ集約できます。
ゼロパーティデータは、顧客が自らの意思で提供する嗜好や意向のデータです。
DatabricksのData+AIプラットフォームでは、データの統合・加工・分析・AI活用まで一気通貫で進められます。
Fan Fan Fanでは、アンケート、クイズ、診断、投票などのコンテンツを作成し、顧客データを収集できます。
収集したデータを継続的に蓄積することで、顧客の経年変化を捉えた理解に活用できます。
アンケートや診断結果を組み合わせ、ファンのセグメンテーションや離脱の予兆検知が可能になります。
一人ひとりに合わせたレコメンドなどにも活用でき、パーソナライズされた顧客体験につなげられます。

記事のポイント

1. データ資産として蓄積： Fan Fan Fanで集めたゼロパーティデータをDatabricksに蓄積し、単発施策ではなく継続的な顧客理解に活用できます。
2. 分析・予測を高度化： アンケートや診断結果を購買などのデータと組み合わせ、セグメント分析や離脱予兆の検知に活用できます。
3. 顧客データを一元化： 店舗、EC、SNS、イベントなど複数チャネルのデータを集約し、一貫したブランド体験の設計に役立てられます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 顧客の声を購買データなどと結び付けたい企業は、施策ごとの集計で終わらせず、継続蓄積を前提にデータ設計を見直す契機になります。まずは店舗・ECなど既存チャネル間で、どの顧客情報を共通指標にするか決める必要がありそうです。
• 同業サービス提供者： 複数チャネルの顧客データ統合に加え、ゼロパーティデータの収集体験まで含めた提案が求められそうです。分析基盤との接続性や、セグメンテーションから離脱予兆検知までの活用範囲が、サービス選定時の比較軸になる可能性があります。
• マーケティング部門： アンケートや診断を単発キャンペーンではなく、経年変化を追う顧客理解の接点として運用する視点が重要になります。施策担当とデータ担当が、収集項目・更新頻度・活用先をあらかじめ共有することが求められそうです。

このニュースの背景

店舗・EC・SNS・イベントなど顧客接点が多様化する一方、接点ごとのデータ分断によって、顧客へのアプローチが断片的になりやすい状況があります。
アンケートやキャンペーンで得た顧客の声も、会員データや購買データと切り離されると、統合的な顧客理解に結び付きにくくなります。
Fan Fan Fanはこれまで、診断やクイズなどを通じたデータ収集と、CDP・MA・会員基盤などへの連携を進めてきました。今回の連携により、収集データをデータ・分析・AI活用の基盤へつなぐ選択肢が加わります。

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