Customer 360`向けAstra DB

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。

Customer 360向けAstra DB

Astra DBがCustomer 360に最適な理由

妥協不要のスケーリング

妥協不要のスケーリング

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。

顧客データの安全性を確保

顧客データの安全性を確保

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。

マルチモデルの柔軟性を活かしたデータアクセス

マルチモデルの柔軟性を活かしたデータアクセス

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。

自由にクラウドを選択

自由にクラウドを選択

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。

Customer 360向けアーキテクチャ

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向けアーキテクチャ

Astra DB Customer 360 データモデル &クエリの事例

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
Customer 360の詳細を確認する

業種&カスタマーサクセス

Finn.noのロゴ

Astra DBの導入後、FINN.noはDataStaxとともにパーソナライズ・エンジンのパフォーマンスと可用性レベルを支えています。データインテリジェンスのチームは、これによって、FINN.noチームが求める推奨スピードを実現するだけでなく、Schibsted グループ内のより多くの組織が日々の業務の中でパーソナライゼーションとデータサイエンスを活用できるようになっています。

Finn.no
Siggy.aiのロゴ

Siggy.aiは、Shopifyのウェブショップ向けのAIドリブンのレコメンデーション・アプリケーションです。Siggy.aiがAIを活用したShopifyアプリを構築していく中で、必要とされる重要な専門的操作がDataStax Astra DBを使わなければ実行できないことがわかりました。

Siggy
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Astra DBの導入後、FINN.noはDataStaxとともにパーソナライズ・エンジンのパフォーマンスと可用性レベルを支えています。データインテリジェンスのチームは、これによって、FINN.noチームが求める推奨スピードを実現するだけでなく、Schibsted グループ内のより多くの組織が日々の業務の中でパーソナライゼーションとデータサイエンスを活用できるようになっています。

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Siggy.aiは、Shopifyのウェブショップ向けのAIドリブンのレコメンデーション・アプリケーションです。Siggy.aiがAIを活用したShopifyアプリを構築していく中で、必要とされる重要な専門的操作がDataStax Astra DBを使わなければ実行できないことがわかりました。

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