[事例ニュース]
常陽銀行、顧客データ分析基盤をクラウドに移行、行動データも加えてMAに活用
2024年7月23日(火)日川 佳三(IT Leaders編集部)
めぶきフィナンシャルグループの常陽銀行(本店:茨城県水戸市)は2024年7月23日、顧客情報を活用するためのデータ分析基盤をオンプレミスからクラウドに移行した。2023年4月から1年をかけて移行し、2024年4月1日に本稼働を開始している。移行先に日本テラデータの「Teradata VantageCloud on Azure」を採用し、オンプレミスと比べてデータの量に制約がなくなり、新たに顧客の行動データを収集・分析できるようになった。
茨城県水戸市の常陽銀行は、顧客情報を活用するためのデータ分析基盤を同行のデータセンターからクラウドに移行した。2023年4月から1年をかけて移行し、2024年4月1日に本稼働を開始している。
移行先に日本テラデータのデータ分析基盤「Teradata VantageCloud on Azure」を採用し、オンプレミスと比べてデータの量に制約がなくなり、新たに顧客の行動データを収集・分析できるようになった(図1)。
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同行は以前からMCIF(Marketing Customer Information File:マーケティング用の顧客情報データベース)を構築して利用してきたが、データ容量の制約やデータ連携システムの整備などの事情から、収集するデータは限られていた。顧客の属性情報、取引データ(口座残高、移動明細)、行員の交渉記録など、行内で管理しているデータのみをMCIFに蓄積していたという。
「これまで蓄積してきたデータは顧客の一面しか表しておらず、これだけでは顧客を十分に理解できなかった。価値あるサービスを提供するためには、より多くのデータを収集・蓄積する必要があった」(常陽銀行)
また、データを活用したマーケティング施策もシステム化できておらず、行員みずからがシステムを操作し、メールマガジンの送付やアプリへのプッシュ通知などを行っていた。こうした作業が、データの収集から活用までのリードタイムを伸ばし、行員が多忙なときはマーケティング施策を実施できなかったという。
今回、データ分析基盤をクラウドに移行したことで、データ容量の拡張が容易になった。収集するデータの種類を増やし、属性データや取引データに加え、Webサイトやアプリ内の行動、提携するWebサービスの利用状況などの顧客データを収集・蓄積するようにした。
他システムとのデータ連携も、工数のかかる開発を必要とせずに実現できるようになった。MA(マーケティング自動化)ツールなどとの連携により、個々の顧客に合わせた商品・サービスをタイムリーに提案可能になった。マシンラーニング(機械学習)による分析も高度化させ、顧客ニーズや時代の変化を捉えた、より付加価値の高いサービス提供につなげていくとしている。
導入したVantageCloudは、SQLデータベースに各種データ分析エンジンを統合したデータ分析基盤である。主要なパブリッククラウド(AWS、Azure、Google Cloud)やオンプレミス環境で利用できる。データ分析機能「ClearScape Analytics」は、AIを迅速に運用するための機能を備える(関連記事:日本テラデータ、業務部門向けの新エディション「VantageCloud Lake」、アドホック分析などに用途を拡大)。
新しいデータ分析基盤では、外部のデータソースを活用する手段として、複数のデータベース群を論理統合して単一のデータベースとしてアクセス可能にする「Teradata QueryGrid」を利用する。外部データベースへのクエリーを生成してデータ処理を依頼する仕組みにより、データの物理的な移動を最小限に抑えている。
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