拡張アナリティクス：ソフトウェアベンダー向け3つの重要なメリット
拡張アナリティクスのような新興のアナリティクス機能は、もはや遠い未来の話ではなく、今すぐにでも多くの長期的なメリットを提供します。
人工知能（AI：Artificial Intelligence）や自動化、機械学習（ML：Machine Learning）は、2021年のビジネスユーザーの日々のアナリティクスエクスペリエンスを急速に革新しています。自動ビジュアライゼーションであれ、継続的アナリティクスであれ、インサイト取得までの時間短縮であれ、拡張アナリティクスの実用的なメリットは数多く存在し、十分にドキュメント化され、完全に実現されています。
しかし、新しいテクノロジーに対する興奮の中で忘れ去られてしまうのは、これらがビジネスユーザーだけでなく、ソフトウェアベンダーにも競争優位性や顧客定着、特にカスタマーエクスペリエンスにおいて長期的なメリットをもたらすことです。
今回は、ベンダーが現在活用できる拡張アナリティクスの3つのメリットについて紹介します。
#1 - 製品の競争力を創造し、維持する
優れた機能として、AIやマシン支援型インサイトは、すべてのユーザーに最新で強力なアナリティクスを提供することで、競合するアプリケーションの一歩先を進み続けていると言っても過言ではありません。これは特に、Yellowfin シグナルのように合理化されている場合はなおさらです。
しかし、既存のソフトウェアに競争優位性を生み出しているのは、これらのテクノロジーだけではありません。拡張アナリティクス導入の遅れは、ベンダーが再検討すべき機会です。最高クラスの拡張BIを早期に提供することで、すぐにベンチマークとなるユニークなエクスペリエンスによりユーザーを満足させることができます。しかし、彼らは提供されるまで、その必要性に気が付かない可能性があります。
例えば、既存のアプリケーションが、リスクやインサイトを顧客に自動的に通知する機能を備えているとして、競合他社の立場からその違いを考えてみましょう。静的なレポートやダッシュボードを備えた他のアプリケーションと競合する可能性が高い場合、自動データプロファイリングや合理化されたデータ整合性などの機能は、製品エクスペリエンスを際立たせるための重要で高度に視覚化された付加価値になります。
ユーザーが自動アラートを設定したり、自然言語を使用して主要なメトリックのクエリー実行をサポートしたりできる場合、彼らがアナリティクスニーズのために他のサードパーティ製ツールを使用し続ける可能性は低いでしょう。これは、ユーザーが競合する他のオプションよりも、既存のソフトウェアを使用し続ける傾向が強くなることを意味します。そしてこれこそが、セールスおよびマーケティングチームが、ビジネス全体または新規見込み客に対して強調できる大きなセールスポイントです。
つまり、チームは長期的な競争優位性を獲得し、既存のユーザーは日々の業務をこなす主要なツールとして既存のソフトウェアを使用し続ける理由が増すことになります。
#2 - 収益を増加し、データをマネタイズする機会を増やす
拡張アナリティクスは、アプリケーションのアナリティクス機能を最新化し、自動化とマシン主導アナリティクスの力でソフトウェアユーザーの進化するBIニーズをより広範囲に網羅することで、標準的な運用レポート機能では対応できない方法によりカスタマーチャーンを削減します。
合理化された自動アラートや自動インサイト、自動モニタリングにより提供される効率性および価値のレベルは、製品の新しく非常に目につきやすいアナリティクス機能を強調することで、セールスチームがより多くの案件を獲得するための新しい機会を開くことができます。これは、ユーザーが他では得られない機能です。これにより、製品の収益ストリームを大幅に増加し、多様化することができます。
最も重要なのは、データ機能をマネタイズする新しい方法を解放できることです。新しく高度な自動化およびAI機能をソフトウェアパッケージの中核として備えている場合、自動レポートやマシンアシストインサイトなどの機能は、将来的に個別のアドオンとして、または単一の高価値パッケージの一部として顧客に販売することができます。
競合が拡張アナリティクス機能や、あなたのアプリケーションと同等の機能を備えていない場合は、さらに多くのチャンスが舞い込むことになります。
より詳細な情報は、こちらを参照してください。：拡張アナリティクスとは何か？
#3 - 記憶に残る、より優れた独自のカスタマーエクスペリエンスを構築する
アプリケーション内であらゆるアナリティクス機能を提供するうえでの現実は、ユーザーがそこから価値を得たり、実際に利用することを保証したり、カスタマーエクスペリエンスが最適化されたりしているわけではないということです。
通常従来形式のレポート作成では、アナリティクスはほぼ手作業で行われていました。ユーザーは、ダッシュボードやレポートを閲覧し、意思決定をサポートするために必要な重要なインサイトを自力で見つけ出すことを期待されていました。しかし、この方法の有効性は、個人のスキルセットや知識、対応可能な時間に左右されます。
拡張アナリティクスや、そのAIおよび機械学習機能の自動化により、膨大で複雑なビジネスデータを手動で検索し、通知や回答を得るために必要な多くの作業や時間が不要になります。
またユーザーは、他の重要なタスクにより多くの時間を費やすことができるようになるため、ユーザーのアナリティクスプロセスが最適化され、以前は確認できなかった可能性のある外れ値や変更が通知されます。これにより、あなたのソフトウェアだけが提供するユニークなエクスペリエンスを生み出すことができます。
拡張アナリティクスは、様々な業界や事例において、すべてのユーザーやベンダーに利益をもたらします。これは、開発者へのレポート作成依頼を削減し、ユーザー間でアプリケーションのアナリティクスをより広く普及させ、チームが投資している数多くの高度なアナリティクスツールを人々が実際に使用し、そこから価値を引き出すことを保証します。
2021年の拡張アナリティクス：これはどのように機能するのか？
提供されるメリットは非常に聞こえが良いですが、拡張アナリティクスはどのように機能するのでしょうか。詳細に説明したこちらのビデオでご確認ください。