現代のデジタル経済は、ウェブ、モバイル、ソーシャルメディア、店舗など様々なチャネルを通じてシームレスに、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供する必要があります。このため、今日のビジネスでは、リアルタイムデータによって顧客の全容を把握することを最優先しなければなりません。
によると、パーソナライゼーションによって、収益を10〜15％増加させることが可能です。顧客を把握し、顧客に関する知識を高めることに長けている企業ほど、大規模なデータを効果的に活用して、より迅速に高い収益成長を実現しています。
Customer 360は、単に「顧客を知る」だけではありません。主要なデータソースを統合してリアルタイムに分析し、顧客の貴社ブランドへの信頼を高め、真の「つながり」を作ることです。このため、Customer 360のプラットフォームは、高速なレスポンス、拡張性、安全性、適応性を備える必要があります。
Astra DBでは、読み取り/書き込みのレイテンシーが低く、高い可用性と、高速なレスポンスで、ペタバイトのデータ量や毎秒数十万トランザクション量の処理スケールまで簡単に拡張することができます。これにより、顧客満足度を損なうことなく、Customer 360体験を拡張し続けることが可能です。
Customer 360のデータを含むほとんどの顧客データは、プライバシーおよびセキュリティ要件の対象となります。Astra DB は、SSO/SAML 統合などの認証および認可機能、データの暗号化および BYOK (Bring-your-own-key :お客様による暗号鍵管理) により、Customer 360データの を確保します。
顧客にCustomer 360を体験させるためには、クリックストリーム分析、ソーシャルメディア投稿、購買履歴、アカウント情報など、さまざまなデータの収集が必要です。Astra DBは、ドキュメント（JSON）、REST、GraphQL、gRPCの各APIによるマルチモデルの柔軟なアクセスによって、すべてのCustomer 360アプリケーションのTime-to-valueを短縮し高めます。
マルチモデルのAstra DBは、オープンソースのCassandraとの互換性を維持しながら、複数のデータセンターやクラウドの複数リージョンにまたがって、また、AWS、GCP、Azure上へのマルチクラウド展開が可能です。インストールやメンテナンスの負担もありません。そして、どのクラウド上に展開されていても使用量に応じた従量課金のため、TCOも削減できます。
Astra DBとCDCおよびAstra Streamingを使うことにより、さまざまなソースからのデータを接続し、モバイルやWebのフロントエンドサービスと、バックエンド分析、データウェアハウス間のデータ・パイプラインを簡単に作成し、あらゆるデータを統合してCustomer 360のビューを改善することができます。大量の顧客データをMLモデルに学習させ、リアルタイムのパーソナライゼーションとレコメンデーションに`活用することで、高いクリックスルーレートやコンバージョン率の向上、トランザクションあたりの売上の増加などのビジネス指標を向上させます。
Customer 360のデータの例として、パーソナライズされたデジタルミュージック・ライブラリがあげられます。このデータモデルには、演奏者、アルバム、トラック、ユーザーなどのテーブルが含まれています。このデータには、名前順の演奏者のリストや、ユーザーのプレイリスト、その他、さまざまな種類のクエリやデータアクセスパターンがあります。ここでは、関連するデータとクエリについて、Astra DB内で作成されたデータモデルを視覚的に説明します。
デジタルミュージック・ライブラリの詳細は、にてご確認ください。
図2 - データモデル &クエリ - パーソナライズされたデジタルミュージック・ライブラリ