26の異なる業界における組み込み型分析ツール例とユースケース

あらゆる業界、あらゆる規模の企業は、多大なメリットを得ることができるため、組み込みの分析テクノロジと機能を自社のソフトウェア、SaaS プラットフォーム、Angularアプリ、またはその他のアプリに組み込んでいます。

ここでは、さまざまな業界の企業が組み込み分析を使用してデータを最大限に活用し、データドリブンな意思決定プロセスを強化して競争上の優位性と収益成長を実現する方法の実例を26個集めました。

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1. ISV: ユーザーエクスペリエンスの向上と収益の増加

ISVは、カスタマイズ可能な分析機能をアプリケーションにシームレスに統合することで、ソフトウェアの価値提案を大幅に強化できます。この戦略的アプローチは、デジタルトランスフォーメーションを推進するだけでなく、視覚的に魅力的なダッシュボードを通じてデータドリブンな意思決定を促進します。分析をシームレスに組み込むことで、ISV は BI 機能に対する需要の高まりに対応し、顧客維持とソフトウェアの更新を強化すると同時に、追加機能で新しい収益源を開拓します。

さらに、組み込み型分析ソリューションには堅牢なセキュリティ機能が搭載されており、データ保護と規制コンプライアンスを確保します。セキュリティと価値創造に対するこの取り組みは、ISV に利益をもたらすだけでなく、顧客の信頼と満足度も強化します。

2. SaaS:ツールの導入を最大化し、顧客に最高のROIを提供する

​強力な BI を SaaS アプリに統合することで、ワークフローを合理化し、リソースを管理し、パフォーマンスを最適化できます。データは、企業が収益性を最大化するために、プロセスとパフォーマンスを改善および最適化する場所と方法を明らかにするのに役立ちます。さらに、データは新しい製品/サービスの機会を特定するのに役立ちます。ユーザーが何を必要としているかを知ることができるため、新しいサービスを開発し、それらの顧客を維持することができます。

3. 銀行業務:顧客と従業員の両方に大きなメリットをもたらす

銀行分析により、銀行は資産とマーケティングキャンペーンの管理、信用リスクのモデル化、消費者動向の予測、コンプライアンスの確保などをより適切に行うことができます。リスクを評価し、詐欺を防止するために、銀行は高度なデータアルゴリズムを備えたBIを使用しており、クレジットスコアの低い顧客への貸し出しに関連する潜在的なリスクを特定し、ローン申請を承認するか拒否するかを決定するのに役立ちます。また、銀行は組み込み型の分析により、顧客の支出パターンを監視し、口座が脅威にさらされていることを示す異常な行動を特定することができます。

4. CRM:顧客生涯価値の最大化

CRM 分析ツールは、過去の販売傾向、現在のリード、商談を調べ、他の方法では確認しにくい顧客の行動パターンを特定できます。ML手法などの統計アルゴリズムの助けを借りて、再び出現する可能性のある行動パターンの可能性を予測し、将来の結果を予測できます。これにより、競合他社に先んじて、あらゆる機会を最大限に活用することができます。

さらに、CRM 分析は、顧客に関するインサイトと、営業チームとカスタマーサービスチームが顧客にどの程度リーチしているかについての洞察を提供します。CRM 分析は、顧客サービスの取り組みを監視し、顧客データを検証し、顧客の習慣を分析し、より良いリードを生成するのに役立ちます。

5.暗号:最適な市況を活用し、インテリジェントに投資します

暗号通貨とブロックチェーン技術が成長し続け、ますます主流になるにつれて、トランザクションデータの数も増加します。そのため、暗号市場と組み込み分析は天国のような組み合わせです。暗号分析は、組織やトレーダーが刻々と変化する市場動向をよりよく理解し、その結果、リアルタイムでより良い投資決定を下すことで、あらゆる機会を最大限に活用し、利益を最大化するのに役立ちます。

6.教育:学習成果を効果的に向上させる

教育分析は、教育におけるデータとBIを使用して、教職員が学生のパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、追加の支援が必要な場所を特定できるようにします。そのデータを使用して、教師は各生徒の個々の長所と短所、以前の教科知識、および学習障害に合わせて学習計画を簡単にパーソナライズできます。教育分析は、学生に提供する学習コンテンツや活動に関するより良い情報を教職員に提供することで、教育の質を向上させるためにも使用されます。

7. 鉱業:急速に変化する今日の鉱業における持続可能な成長を促進

組み込み分析ツールは、採掘ソフトウェアと機器に直接統合され、生産率、機器の健全性、安全コンプライアンスなどの主要な指標に関するリアルタイムの洞察を提供します。これらのツールにより、鉱業会社は、生産、センサー、機器、および人から生成された膨大な量のデータを監視および分析し、運用の効率と安全性を向上させることができます。また、マイニング分析機能を組み込むことで、マイニング機器の予知保全が可能になり、ダウンタイムが短縮され、生産性が最大化されます。運用データをリアルタイムで監視および分析することで、鉱業会社はワークフローを合理化し、リスクを最小限に抑え、オペレーショナルエクセレンスを実現できます。

8. 財務:将来の戦略を策定し、意思決定プロセスをリアルタイムで改善する

組み込み型アナリティクスは、予算編成、財務計画、予測、ポートフォリオ管理などを最適化するために、金融業界で使用されています。財務分析は、金融サービスプロバイダーが顧客獲得コスト、ローン申請、粗利益などの重要なデータを処理および分析するのに役立ちます。得られた洞察により、金融機関は適切な顧客に適切なサービスを宣伝し、顧客により多くの価値を付加し、ビジネス関係を強化することができます。

9. 医療:患者に適切な医療を適切なタイミングで提供する

病院、医師グループ、その他の医療グループは、医療業界に分析を組み込むことで、患者のケアと運用管理のあらゆる側面にデータの力を適用しています。医療従事者は、データを使用して、より効果的かつ効率的な業務上および臨床上の意思決定を行い、傾向を予測し、さらには病気の蔓延を管理する機会を見つけます。

例えば、医療予測分析では、年齢、併存する慢性疾患、服薬アドヒアランスに基づいて、入院の可能性が最も高い心血管疾患の患者を特定し、早期に神経支配を開始することで、より深刻な合併症を回避することができます。

10.保険:顧客満足度と利益を同時に向上させる

保険分析は、収益性の高い顧客を特定し、買収から満期までのライフサイクル全体を管理するのに役立ちます。保険業界におけるデータ分析の最大のメリットの 1 つは、保険金の不正請求を簡単に防止できることです。保険分析を使用すると、保険証券を発行する前に、各保険申請に関連するリスクの量を簡単に計算できます。保険会社は、申請者の過去の行動に基づいて、あらゆる請求を処理し、過去の詐欺の特定の傾向が繰り返されているかどうかを検出し、そのような発生を防ぐことができます。

11. IT:すべてのユーザーとクライアントに最適なITサービスとオファリングを作る

IT分析は、データ、インサイト、アクションの間のギャップを埋めることで、IT企業がITを最大限に活用し、優位に活用し、競争力を維持できるようにします。IT分析を使用すると、会社の基本業務で予算とリソースを節約できる領域を特定し、コスト削減の意思決定をより適切に行うことができます。また、IT業界のデータ分析では、Webサイトのトラフィックが最も多くなる時期などのイベントを予測し、異常な動作を特定することで、システムによって管理者やマネージャーに警告が発せられるため、迅速に行動し、セキュリティ侵害を防ぐことができます。

12. エネルギー:リスクの軽減と持続可能性への取り組みの強化

エネルギー分析は、エネルギー消費、生産、流通に関するリアルタイムの洞察を提供することで、運用を最適化する上で不可欠です。エネルギー会社は、センサー、スマートメーター、IoTデバイスからのデータを分析することで、消費パターンを監視し、非効率性を特定し、リソース配分を最適化できます。さらに、エネルギー部門に分析を組み込むことで、予知保全が可能になり、機器の故障やコストのかかるダウンタイムを防ぐことができます。エネルギー分析のもう一つの利点は、組織が温室効果ガス排出量、エネルギー使用量、その他の持続可能性指標を追跡して、報告義務を果たし、環境責任へのコミットメントを示すことができることです。

13. 製造業:製造業の混沌に効率をもたらす

サプライチェーンの流通から原材料の不足まで、メーカーは需要を満たし、市場で生き残るためにデータの力に頼らなければなりません。製造分析は、機械、注文、配送、人などの多数のソースから大量のデータを収集、処理、分析して、出荷タイミング、生産ラインの生産能力、倉庫スペースの空き状況などを見積もります。

14. 不動産:家をより容易に評価しなさい

​不動産分析の力により、不動産会社、アセットオーナー、およびマネージャーは、不動産の購入、販売、賃貸、投資、仲介、計画のいずれであっても、不動産に関して最善の決定を下すための自信を築くために、場所の将来の機会とリスクの全体像を把握できます。予測アルゴリズムとAIモデルは、現在の市場動向と、現在の供給、需要、販売量、不動産特性などの長年の市場データに基づいて価格を決定するのに役立ちます。

15.小売:将来の売上を予測し、効率的な在庫ポリシーを計算して、在庫レベルを最適化します

小売業界では、販売、在庫、顧客、業務に関する重要な洞察を得るためにデータ分析が鍵となります。小売業に分析を組み込むと、将来の売上を予測し、在庫レベルを最適化するための効率的な在庫ポリシーを計算できます。分析は、価格戦略の最適化や顧客サービスの向上にも役立ちます。

小売業におけるデータ分析の助けを借りて、小売業者は在庫がどれだけ空かいっぱいかを追跡し、それに応じて必要な数の製品を確実に提供することができます。また、リテールマーケティングは、マーケティング担当者がオーディエンスをより正確にターゲティングした将来のキャンペーンを計画するのに役立つため、分析の恩恵を受けます。

16.サプライチェーン:将来の需要を正確に予測する

サプライ チェーン分析を使用すると、過去のすべての注文データをリアルタイムの市場分析と組み合わせて、人間のサプライ チェーン プランナーよりもはるかに正確で優れた需要予測を作成できます。より正確な需要計画により、顧客の需要を満たしながら、調達への過剰な支出を回避し、コストを抑えることができます。

17.電気通信:取引をパーソナライズし、顧客の問題を解決し、より多くを販売する

通信会社はデータの宝庫です。一方では、競争のために、通信会社が顧客に最高のプランとサービスを提供することがより困難になります。一方、市場をセグメント化し、さまざまな顧客が望む正確なパーソナライズされた取引を提供することも容易になります。

データ分析は、通信会社がさまざまなサービスの使用状況、サービス設定、請求および位置データ、購入履歴などを確認することで、顧客をより深く理解するのに役立ちます。これは、企業が顧客エクスペリエンスに影響を与えるものを特定し、それに応じて最適化するのに役立ちます。通信分析では、収集された洞察を使用してセキュリティの脅威や異常を特定し、ネットワーク セキュリティを強化し、損害を引き起こす前にサイバー攻撃を防ぐこともできます。

18.セキュリティ:不審なアクティビティを特定し、脅威や異常をリアルタイムで検出します

セキュリティ分析は組織の IT 部門と連携しており、潜在的なセキュリティの脅威を迅速に検出するためにネットワークに出入りする膨大な量のデータを理解するのに役立ちます。リアルタイム インテリジェンス (AI、機械学習、ビッグ データ分析) を提供し、ネットワーク デバイスからのデータを監視することで、セキュリティ分析の洞察によりプロアクティブなセキュリティ対策を実現し、コストがかかる可能性のあるデータ侵害やサイバー攻撃からビジネスを保護します。

19. ロジスティクスと配送: ロジスティクスデータを実用的な洞察に変えて、ビジネスパフォーマンスを向上させます

輸送マネージャーは、注文のフルフィルメント、出荷、配送の追跡、および注意とアクションが必要な問題があるかどうかなど、注文のパスを追跡できます。さらに、輸送会社や海運会社は、倉庫管理者が平均時間や出荷、注文の準備などの主要な指標を追跡できるように、ビジネスに組み込み分析を使用して従業員の生産性を向上させています。

20.マーケティング:キャンペーンを強化し、顧客をよりよく理解する

マーケターがより少ないリソースでより多くのことを達成する必要がある世界では、データ分析はマーケターにマーケティングデータからスマートな洞察を提供し、他の方法では見逃したり、取得するには時間がかかりすぎたりする可能性のある貴重な情報を明らかにします。マーケティング担当者は、現在および将来のキャンペーンをより迅速かつ正確に最適化して、マーケティング活動のROIを最大化できます。

大量のさまざまな種類の情報を調査および分析し、複数の顧客のマイクロセグメントに対してアルゴリズムを実行することで、拡張分析を使用して顧客の行動を予測し、顧客生涯価値を計算できます。また、さまざまなプラットフォームやソーシャル メディア ネットワークにわたるキャンペーンを強化および調整するための強力なツールでもあります。

21. 航空会社:路線別、空港パフォーマンス、航空機のメンテナンスニーズ別にフライト統計を掘り下げる

データ分析は、航空業界にも変革をもたらしています。航空券の購入、座席指定、荷物、搭乗、地上輸送など、フライト前からフライト後のオペレーションまで、航空会社の分析により、組織は顧客の好みを理解し、顧客体験を向上させることができます。航空会社は、予測分析を使用して航空券の価格を設定したり、航空機のメンテナンスの問題や要件を判断したりすることもできます。

22. ホスピタリティ: ホテルの収益、稼働率、収益性を高める

過去 20 年間のテクノロジーの進歩により、旅行業界では数多くの革新と破壊が引き起こされました。ホテルは、ゲストから収集したデータを理解し、そのデータを貴重な洞察に変えて収益を増やすために、アナリティクスの使用を開始しています。たとえば、ホスピタリティ企業は、顧客のニーズや好みをより適切に予測して満たすために、予測分析導入を開始しており、その結果、占有率を最大化するために特定の夜のゲストの数を予測しています。

ホスピタリティ業界の分析は、収益管理、マーケティング キャンペーンの効果の向上、競合他社の調査などにも役立ちます。すでにデータの力を活用し始めているホテルは、ゲストエクスペリエンスを向上させ、運営効率を高め、価格設定と商業上の意思決定を最適化し、持続的な競争上の優位性を獲得する大きな機会を見出しています。

23. 天気予報:精度が重要

天気予報の分析は、特に気温、湿度、土地、風など、大気の状態の現在の状態に関するデータを蓄積し、大気プロセスを通じて、予想される天気を決定するのに役立ちます。天候は、さまざまな業界やユースケースの営業や業務に影響を与えます。そうすれば、天気予報会社は信頼できる予報を提供できるため、たとえば、企業が農場活動を計画したり、人々がそれに応じて休暇を計画したりできます。

24. 農業: 農場の生産性に影響を与える可能性のある大規模なデータセットから重要な要素を特定する

ドローンやスマートトラクターなど、コネクテッドな農機具からデータを収集するIoTデバイスから収集される農業データは、指数関数的に増加しています。また、農業のリーダーや生産者も、洞察を明らかにする可能性を認識しています。農業分析は、特に農業が生存の手段であり、人々が環境や気候要因に苦しんでいる地域では、大きな違いを生むことができます。食料需要や飢餓、作物収量などの農業ベースの課題と闘い、植物や動物の健康を改善し、思慮深く持続可能な慣行を開発するのに役立ちます。

25. 政府:公共部門において、インテリジェントなコスト削減、パフォーマンスの最適化、改革の実現

政府の役割は、何百万人もの人々に影響を与える重要な決定を下すために、日々受け取る大量のデータを理解し、そのすべてを理解するよう努める必要があります。組み込まれた政府分析により、政府機関は公的資金を節約し、犯罪や安全上の脅威を軽減し、緊急対応を改善するなどの機会を得ることができます。

26. スポーツ:スポーツの未来はスポーツ分析にかかっている

かつてのスポーツは、トレーニングして一生懸命働き、プレーし、勝つために競い合うという単純なものでした。しかし今日では、それだけでは十分ではありません。スポーツ企業、スポーツ チーム、選手を同様に支援するスポーツ分析が台頭しています。スポーツ企業は分析を使用してマーケティング戦略を強化し、商品の売上を向上させ、ファンベースを増やすことができます。スポーツチームとコーチは、データを通じて各アスリートのパフォーマンスを評価し、個人/チームのパフォーマンスを向上させるために必要な採用を評価できます。

Reveal組み込み型分析ツールの導入

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