他のプラットフォームやデータシステムとシームレスに統合
お客様事例
Quarry 社、Alteryx によりお客様の ABM 施策とデータガバナンス戦略をサポート
Quarry 社の概要
業界 : マーケティングサービスプロバイダー
部門 : 複数
地域 : 北米
統合
さまざまなデータベースからのデータを統合し、ABM 施策における優先順位付けのためのモデルを構築
短縮
データ処理のワークフローを数時間から数分に短縮
最適化
データガバナンスのルールを最適化し、Marketo データベースの健全性と管理を向上
お客様がデータ主導のアプローチにより、ABM のターゲットとなる適切なアカウントを特定し、優先順位付けを行えるようにサポート
大手 BtoB マーケティング企業である Quarry 社は、データ主導のアプローチにより、お客様の需要喚起に向けたキャンペーン施策や購買エクスぺリエンスの計画・推進を支援しています。Quarry 社のマーケティングオペレーション担当グループディレクターである David Chalakal 氏は次のように説明します。「私たちは、お客様がデータとテクノロジーを最適な形で活用し、人材とプロセスをより良く連携させ、需要の喚起に向けたマーケティング施策を成功できるように支援を行っています。当社では、お客様が情報に基づいた意思決定に不可欠なインサイトを獲得し、需要喚起キャンペーンにおいて最高の成果を達成できるよう、データ主導のアプローチを採用しています」
あるお客様がアカウントベースドマーケティング（ABM）戦略の導入を検討されており、Quarry 社のチームでは、お客様がターゲットとするアカウント（顧客企業）を正確に特定し、優先順位をつけられるようにすることが成功のカギになると考えました。適切なアカウントを特定し、注力するために、Quarry 社ではお客様が入手できるアカウント（見込み顧客）のデータを利用して、理想的なアカウント（理想のアカウントプロファイルに合致するアカウント）、購入意思のあるアカウント（新しいソリューションを求めている可能性が高いアカウント）、優良アカウント（自社ブランドを積極的に導入しているアカウント）などに基づき、アカウントを分類するモデルの構築を提案しました。そこで課題となったのが、選択・優先順位付けのためのモデルを構築する際に、こうしたターゲットアカウントのさまざまなシステムからのバラバラなデータを統合しなければならないという点でした。
「適切なアカウントを特定し、優先順位をつけ、複数のクラスターに分類してパーソナライゼーションを推進する上で、役に立ちそうなデータは大量にありました」と Chalakal 氏。「しかし、そうしたデータはさまざまなシステム上に分散していたため、必要なインサイトを得るためには何らかの方法でデータを統合しなければなりませんでした」
David Chirakal 氏
マーケティングオペレーション担当グループディレクター
Quarry 社
あらゆるデータソースに接続し、データを最適化
適切なアカウントの選定・優先順位付けのためのモデルを構築するために必要なデータは、お客様のアカウントエンゲージメントプラットフォーム（6Sense）、マーケティング自動化プラットフォーム（Marketo）、顧客関係管理プラットフォーム（Salesforce）上に分散しており、それらのプラットフォームは連携していなかったために、すべてのターゲットアカウントのデータを完全に把握することが難しい状況でした。こうした問題を解決するため、Quarry 社のチームは、Alteryx を用いて、複数のシステムに分散するデータセットの統合に取り組み始めました。Quarry 社のシニアマーケティングデータアナリストである Dwight Newbold 氏は次のように語ります。「数年間にわたって、お客様と利用してきた Alteryx APA プラットフォームが最適なアプローチだと確信していました」
「Alteryx プラットフォームでさまざまな試みを行い、いくつかのワークフローを構築したことで、思いもよらなかった方法で複数の顧客リストを処理できるようになりました」
「これまでの試みを通して得られた知識を活かしながら、Alteryx を活用することでお客様のデータサイロを解消できるようになったのです。データをより効果的にクレンジングして、データ全般の整合性を向上させ、さまざまなデータセットに接続することで、最適なモデルを構築できました。このモデルにより、お客様が ABM 施策でのターゲットとなる最適なアカウントを特定し、優先順位を付けられるようになりました。また、プロセス全体を通じて、Alteryx パートナーのネットワークにアクセスし、適切なサポートを受けることができたことも大きな助けとなりました 」
Newbold 氏は次のように言います。「Alteryx を使用してアカウントの選定・優先順位付けのモデルを構築するプロジェクトは、お客様の Marketo データベースのデータ品質の問題を特定し、改善するうえでも役立ち、データベースを 50％ 強化できただけでなく、データベース内で存続させるべきレコード・削除すべきレコードを識別することで、データガバナンスを最適化できるようにもなりました。 これにより、Marketo の最適化が促がされ、パフォーマンスが向上し、プラットフォーム全体でのコスト削減を実現できました」
Dwight Newbold 氏
シニアマーケティングデータアナリスト
Quarry 社
Quarry 社が Alteryx を選んだ 3 つの決め手：
01
02
パートナーとサポートのネットワーク
03
手作業の自動化
データでお客様のニーズに応える人材を育成
Newbold 氏と Chalakal 氏は、困難な状況下においても、より効率的かつ効果的にお客様のニーズに応えることができると考えています。Chalakal 氏は次のように言います。「この 5 年間、お客様からは当社が提供するデータ・分析機能に絶大な信頼をお寄せいただいています。当社では Alteryx の可能性をさらに引き出すために、より良い活用方法を常に模索しています。 Alteryx は驚くほどに多彩な機能を備えており、どんなデータソースにも自在にアクセスできるため、お客様により良いサービスを提供できるようになりました」
Newbold 氏は次のように語ります。「Alteryx は、エンドポイントに迅速にアクセスできる強力なプラットフォームを提供してくれます。あらゆる分析のニーズに応えてくれるため、イノベーションの推進により多くの時間を費やすことができるようになりました。何時間もかかる手作業は不要で、わずか数分でワークフローを実行することができます。『すごい！こんなことまでできるなんて！』と思わず声をあげてしまうほどです」
「さらに見逃せない点は、Alteryx を使い始めてから、データ分析サービスに関するお客様の満足度が大幅に向上したということです」とChirakal氏は言います。「お客さまが急を要する場合であっても、誰もが自信を持って迅速に行動できるようになりました。収益性・利益率が向上し、Alteryx を通じてさらに多くの価値を提供できるようになったことから、どのお客様ともより良い関係を築けるようになりました」
KPMG の今後顧客を確実に成功に導くため、データ・分析リソースを引き続き活用
次のステップQuarry 社では、Alteryx の自由に利用できる多様なリソースを引き続き活用していく予定です。 「例えば、チームが機械学習を使用してノーコード・ローコードの予測モデルを構築できるようにするなど、新たな道を模索したいと考えています。また、お客様向けにアシスト付きモデリングを活用して、プラットフォームの AI 機能でできることをさらに掘り下げていきたいとも思っています」と Chalakal 氏は語ります。
「Alteryx は、当社のお客様向けのどのようなサービスにおいても欠かせないものになっていくと確信しています。今後は、測定可能な KPI をお客様に提示するプログラムを設計・実施していく予定です。多くのお客様が、どのようなデータが重要で、実践的なインサイトを手に入れるためには何をすべきなのか、といった点を理解することに苦労しているため、そうした分野により力を入れていきたいと考えています」
Newbold 氏は次のように言います。「このプラットフォームでできることは無限大だと感じています。今後もプロセスの自動化を進め、お客様が容易に解釈できるデータを提供していきたいと考えています。また、自分のチームだけでなく Alteryx コミュニティともイノベーションを積極的に共有していくつもりです。これらの取り組みにより、自分自身もさらに成長できるのではないかと期待に胸を膨らませています。