Customer Journey Analytics と BI ソリューションの比較
現在、カスタマーエクスペリエンスに重点を置いているので、総合的なカスタマージャーニーをより深く理解するために、ブランドには高度なソリューションが必要です。この完全なカスタマージャーニーを理解することで、オンラインとオフラインのチャネルがどのように顧客と関わり、コンバージョン、定着、ロイヤルティの向上につながるかについて分析し、貴重なインサイトを得ることができます。このコンテキストでのカスタマージャーニーは、寿司チェーン店での食事の簡単なオンライン注文が考えられます。または、顧客がオンラインでのリサーチと、ディーラーショールームへの訪問、および最終的な対面購入を組み合わせた新車の購入です。
多くの組織では、オムニチャネルデータをデータレイクまたはデータウェアハウスに統合しています。ビジネスインテリジェンス（BI）ツールは、これらのデータ ストアの上で使用され、カスタマージャーニーを理解するためにビジネスで必要なレポート、ビジュアライゼーション、インサイトを提供します。多くの場合、このソリューションとツールの組み合わせは、本質的にも設計上も汎用的なものであり、明示的に顧客に焦点を当てているわけではありません。Customer Journey Analytics は、マーケター、データアナリスト、データ サイエンティストなど、顧客体験の担当者を支援することに重点を置いています。このツールを使用すると、他の多くの BI ツールが持つ制限なしで、リアルタイムですべてのチャネルにわたる完全なコンテキストでカスタマージャーニーを視覚化できます。
ドキュメントのこの節では、Customer Journey Analytics と一般的に使用される BI ツールの基本的な違いについて説明します。まず、上記の目的（カスタマー ジャーニーを理解する）を達成するために使用する一般的なワークフローを見ていきます。次に、Customer Journey Analytics と BI ツールの間でのデータの保存、収集およびクエリの方法について詳しく説明します。最後に、ビジュアライゼーション機能の違いについて説明します。
従来の BI ワークフロー
従来のカスタマージャーニー分析のアプローチでよくある障害は、それが顧客中心ではないことです。各チームは、サイロにデータを収集し、自分たちがアクセスできるデータに基づいてエクスペリエンスを分析および最適化します。
特定のデジタルキャンペーンが異なるデータサイロに保存されたオフラインアクションに与える影響を理解するには、BI チームのキューにリクエストを発行します。BI チームは、データを取得して変換するために必要なクエリを作成します。生データが取得されると、BI チームはビジュアライゼーションを作成します。チームはあなたとデータを共有し、あなたはインサイトを丹念に調べて、他のシステムでアクティブ化できるようデータを抽出します。
これらの各手順には、数時間、数日、あるいは数週間かかる場合があります。クエリされたデータにフォローアップの質問や問題がある場合、それらの質問に対処する前にさらに時間がかかり、サイクルが継続する可能性があります。カスタマージャーニーの継続的な分析、調査、理解に関しては、このプロセスは非効率で拡張性に欠けています。また、BI チームは、通常、カスタマージャーニーに関する質問以外にも対応します。
Customer Journey Analytics：オンラインおよびオフラインのデータに関する民主化されたワークフロー
Customer Journey Analytics は、カスタマージャーニーを理解することのみを目的として、オンラインとオフラインのクロスチャネルデータを包括的な顧客レベルで接続する環境を提供します。関連すると判断したデータに接続してビューを定義するには、初期設定が必要です。ただし、完了すると、そのデータは進行中の分析と探索にすぐに使用できます。カスタマージャーニーについて段階的にインサイトを得て、理解していくことができます。オンラインとオフラインのデータを組み合わせて民主化することで、カスタマージャーニーに関連する質問に数秒で答えることができます。
Customer Journey Analytics を使用すると、視覚的な Analysis Workspace 環境を使用して質問し、ほぼ瞬時にインサイトを得ることができます。クロスチャネルのデータとレポートは、SQL コードを必要とせずにすぐに使用できます。追加のクエリと分析は、完全に相関関係のあるデータを使用して、UI でシンプルなドラッグ＆ドロップで実行できます。引き続き質問をし、必要に応じてより詳細な情報を段階的に調べることができます。その後、アクティベーションやオーケストレーション用のオーディエンスを共有するなど、発見したインサイトに基づいてすぐにアクションを実行できます。
Customer Journey Analytics の強力なレポートエンジン
Customer Journey Analytics は、数百または数千のサーバーに分析を分散する強力な独自のアーキテクチャを使用して、Analysis Workspace に数秒以内でデータを表示します。この処理アーキテクチャの注目すべきプロパティを以下に示します。
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個々の顧客関連クエリ用に最適化：技術的には、Customer Journey Analytics はキャッシングを多用する分散型レポートエンジンにデータを保存します。このエンジンは、個々のレベルのイベントデータに対するレスポンシブクエリ用に微調整されているので、顧客関連クエリ用に完全に最適化されています。レポートエンジンは、データを列指向のビットマップインデックスに保存します。これにより、集計指標の迅速な計算が可能になります。強力なセグメント化／オーディエンス分析を可能にする広範なフィルタリングエンジンを備えています。また、データポイント間のシーケンス（発生した順序）を分析したり、様々な複雑なモデルを使用してアトリビューションを割り当てたりするのに役立つ、データポイント間のシーケンスのコアとなる理解を持っています。
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複雑なパスとフィルターの迅速な適用：レポートエンジンは、部分的に順序付けられた階層的なデータセット（例えば、ユーザー／セッション／イベント）で動作します。最上位オブジェクト（個々のプロファイル）のすべてのデータは、正確な結果を得るために単一の処理ノードに存在します。このパーティション化により、複雑なパスとフィルターを迅速に適用できます。セッション化、アトリビューション、データ属性のステートフル永続性、複雑なデータ操作オプションなどの複雑な操作は、迅速なレポート時間で大規模に実行されます。BI の世界では、通常、これらのタイプの操作では、ユースケースごとに新しい OLAP キューブを作成する必要があります。Customer Journey Analytics のレポートエンジンでは、すべてのクエリでデータセット全体へと自由にアクセスできるので、事前にキューブ化しなくても、完全に相関したデータが得られます。
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複雑なデータストリームの効率的なクエリ：レポートエンジンと従来の SQL／NoSQL データベースとの最大の違いの 1 つは、基本レベルでシーケンス指向の関係に基づいて述語を決定できることです。これらの基本的なクエリ操作では、多くのインターリーブされた（さらにはネストされた）シーケンスで構成されるレコードストリームを調べることができます。単一の連続したシーケンス操作の効率で、これらの相互に関係するデータストリームのすべてに対してクエリを実行します。
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大規模なクエリに迅速に回答するように設計されている：レポートエンジンは、従来のビッグデータシステムほど汎用的ではありません。ただし、数百万または数十億件のレコード（イベント データ／エクスペリエンスイベント）にまたがるクエリに通常 1 秒未満で回答するように特別に設計されています。他のビッグデータシステムとは異なり、データをサンプリングしたり、ユーザーが尋ねる可能性があると思われるすべての質問に対する回答を事前に計算したりして、これを行うわけではありません。代わりに、インタラクティブなクエリのユースケースをサポートするのに十分な速さで回答を計算できます。Customer Journey Analytics のレポートエンジンのこの特定の設計により、継続的な分析と探索のためにデータをいつでも高速で利用できるので、カスタマージャーニーのインサイトと理解をプログレッシブに得られます。
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ヘッドレス BI ソリューションとして機能：ディメンション、指標、フィルターを 1 か所で定義すると、任意の Customer Journey Analytics クライアント（パブリック Customer Journey Analytics API を含む）がこれらのコンポーネントにアクセスできます。これにより、複雑なクエリがエンドユーザーから離れて抽象化され、使用するレポートまたはビジュアライゼーションクライアントに関係なく、結果が同じになることが保証されます。
Customer Journey Analytics 独自のビジュアライゼーション機能
レポートエンジンは、Customer Journey Analytics がそのレポートエンジン内のすべてのカスタマージャーニーデータをプログレッシブにやり取りし、それに基づいて機能できるようにするための基本です。Customer Journey Analytics には、視覚的にドラッグ＆ドロップで実行できるようにする広範なコンポーネントセットが付属しています。BI ビジュアライゼーションツールを使用すると、（IT が定義したとおりに）SQL で準備したデータの範囲内で探索できます。Customer Journey Analytics を使用すると、IT 部門に別の SQL ビューを作成するよう依頼しなくても、必要なだけ分類して詳しく分析できます。
ここでは「プログレッシブ」が重要な概念です。BI ツールのほとんどのビジュアライゼーションとは異なり、Customer Journey Analytics の視覚的なドラッグ＆ドロップ UI を使用すると、特定のニーズに合わせてデータを継続的に分類できます。関連する指標、ディメンション、フィルター（セグメント）、計算、タイム ライン、注釈、その他の分析値などを使用して、視覚的なクエリをインタラクティブに作成できます。
これらのビジュアライゼーションコンポーネントに組み込まれているスマート機能を以下に示します。
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予測アルゴリズムと機械学習を使用して、データの異常な動作を引き起こしている原因に関するインサイトを提供する、異常値検出などの 仮想アナリスト機能。
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フロー図、アトリビューションパネル、フォールアウト図、ディメンション分類など、カスタマージャーニーのインサイトに特に焦点を当てた アドバンス分析機能。標準のビジュアライゼーションの例を以下に示します。
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コホート／待ち時間テーブルによる顧客維持分析。ビルダーで指標／ディメンションをドラッグ＆ドロップするだけで、30 秒以内に完了します。
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プログレッシブ探索のすべてのステップでのセグメント化機能：妥当だと思われる場合はいつでも、オーディエンスを Experience Platform に公開し、そこから、サポートされている任意の宛先に公開できます。
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完全にカスタマイズ可能な セッション化：カスタマージャーニーのチャネルの一部として、セッションの開始と終了のタイミングを決定します。
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キュレーションと民主化：Customer Journey Analytics で作成されるダッシュボードでは次のことが可能です。
ビジュアライゼーションは多岐にわたるため、Customer Journey Analytics のビジュアライゼーション機能を BI ツールのオファーと比較することは困難です。BI ツールにはより高度なビジュアライゼーションが備わっているものもありますが、Customer Journey Analytics はインタラクティブで相互運用可能なカスタマージャーニーのビジュアライゼーションに重点を置いており、追加のクエリごとに「課金」されることなく、数秒でデータを分類できます。
概要
Customer Journey Analytics は、高度に最適化されたカスタマージャーニーに焦点を当てたレポートエンジンをわかりやすいツールやコンポーネントとシームレスに統合して、分析を実行し、レポートや高度なビジュアライゼーションを作成する方法において、BI ツールとは異なります。クエリエンジンとビジュアライゼーション環境の間を行き来する必要がなく、単一の UI からすべてを実行できます。