コンテンツ情報
公開日 |
2016/09/20 |
フォーマット |
URL |
種類 |
製品資料 |
ページ数・視聴時間 |
5分39秒 |
ファイルサイズ |
-
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要約
個人客に金融商品を販売する際は、顧客の経済状況を考慮する必要がある。そこで金融機関は、顧客ごとの資産情報やクレジットサービスの利用状況、給与やボーナスなどの収入の流れを分析し、個別セールスを行ってきた。
そして最近では、こうした顧客のプロファイルをリアルタイムに分析し、より適切なタイミングでセールスやプロモーションを継続的に実施する仕組みが登場している。SNSなどからの情報を逐次取り込み、これに資産や与信情報を加えて総合的な分析を行い、より最適なタイミングで商品を提案するのだ。
こうした仕組みでは、構造化と非構造化の両方のデータを単一基盤で分析することが必要になる。常時更新される顧客のデータをいちいち別のシステムに送って分析エンジンを回していては、リアルタイムにアクションにつなげることはできないからだ。本コンテンツは金融機関を例に、Apache Sparkを駆使したリアルタイム分析の活用モデルを紹介している。