データコンテキストエンジン

  • リリースバージョン: Australia
  • 更新日 2026年03月12日
  • 所要時間:1分
  • データコンテキストエンジンは、社内外の複数のソースからのデータを集約し、データを 1 か所に収集することでサイロ化を解消し、データ主導型の実用的な意思決定を可能にします。

    運用データの分析から得られたインサイトは、プロアクティブなサービスの提供、リスクの軽減、構成された顧客プレイのトリガー、全体的なエンゲージメント戦略の強化に使用できます。Data Context Engine を使用すると、次のことができます。
    • データの収集:パフォーマンスアナリティクス (PA) インジケーターや外部システムなど、複数のソースから情報を収集します。
    • 情報を分析:カスタマイズ可能なブレークダウンと関連付けを使用してデータを処理および分類し、インサイトを生成します。
    • 結果の可視化:包括的なダッシュボードとレポートで結果を提示します。
    Data Context Engine によって収集されたデータは、次の計算と維持に使用されます。
    • 健全性スコア:顧客エンゲージメントの健全性スコアを計算します。
    • 製品の使用状況とアダプションのスコア:製品の使用状況とアダプションを測定するスコアを生成します。
    • リスクシグナル:リスクシグナルを特定して生成します。
    • 成果:収集されたデータに基づいて成果を作成する
    データを収集して使用するには、データソースを設定し、適切なコンテキストテーブル (エンゲージメント、成果、または製品使用率) にリンクする必要があります。コンテキストエンジンデータテーブルにはこの情報が保存され、スケジュール済みジョブの実行時に健全性スコア、アダプションメトリクス、リスクシグナル、および成功結果が更新されます。詳細については、「Data Context Engine の設定」を参照してください。