AsiaNet 86833 （2241）
【シンガポール、チェンナイ（インド）2020年11月24日PR Newswire＝共同通信JBN】
＊17地域の100行以上の銀行が対象
急成長中のAI（人工知能）とビッグデータの企業であるCrayon Data（ (リンク ») ）は、銀行のパーソナライゼーションの行程を支援するRelevant Quotient Report（関連指数リポート）の開始を発表した。COVID-19（新型コロナウイルス感染症）により、消費者の購買傾向の新たなパターンは銀行と加盟店に困難な状況をもたらした。彼らは、より優れた顧客体験を実現し、ウォレットシェア（顧客の購入額に占める割合）を高めるために、顧客との関連性を保つ必要がある。銀行は速やかに行動しなければならない。でなければ、デジタルファーストの競合他社に先を越されるリスクを取ることになる。
銀行が現在どれほど顧客に対し関連性があるかを評価するため、Crayon Dataは、顧客ジャーニーの7つの定義パラメーターを用いた独自の枠組みを開発した。この枠組み「The Relevance Quotient（関連指数）」は、パーソナライゼーションのレベルと、商取引と銀行が顧客に推奨したオファーの関連性をデジタルプロパティー上で分析する。その目的は、消費者の嗜好と選択にパンデミックが与えた影響を知ることだった。そして、銀行が顧客トレンドの変化にいかにうまく適応したかを見極めることだった。
Crayon Dataはインド、中東、アフリカおよびアジア太平洋地域の17市場の100行を超える銀行を調査した。「The Relevance Quotient Report 2020」にまとめられたこの調査は、顧客のパーソナライゼーションを促進するために銀行が重視すべき7つの主要なパラメーターを調査した。パラメーターは、顧客の好みのプロファイリングからシームレスなフルフィルメントの提供にまで及ぶ。銀行はその後、7つのパラメーターの成績に従って4つのレベルのうちの1つに等級付けされる。
顧客の嗜好プロファイルを作成し、関連性のあるオファーを推奨し、パーソナライズされた製品を提供し、ならびに、オファー発見、エンゲージメント、クロスチャネル統合およびフルフィルメントを簡素化する能力に基づき、レベルが割り当てられる。
今すぐリポート（ (リンク ») ）のダウンロードを。
▽Crayon Dataについて
Crayon DataはシンガポールのビッグデータおよびAIのスタートアップである。ガートナー（Gartner）により、デジタルパーソナライゼーション・プロバイダーのトップ40社の1社に選定されている。Crayonは、金融、eコマース、旅行・ホスピタリティーなどの業界のトップティアのクライアントがさまざまなコミュニケーションチャネルで顧客とパーソナライズされた会話をすることを実現している。
▽maya.aiについて
Crayonのmaya.ai（ (リンク ») ）は、関連性の時代を支援する世界初のAI主導のプラットフォームである。それは従来型企業に高度にパーソナライズされた体験を創出する能力を提供する。大規模に。迅速に。プラットフォームには、最先端の人工知能が支援し、一連の使いやすいAPIによって提供される厳選された膨大な外部データセットが含まれる。デモの予約はここ（ (リンク ») ）をクリック。
▽メディア問い合わせ先
Arun Kiran
media@crayondata.com
Logo： (リンク »)
Photo： (リンク »)
ソース：Crayon Data
【シンガポール、チェンナイ（インド）2020年11月24日PR Newswire＝共同通信JBN】
＊17地域の100行以上の銀行が対象
急成長中のAI（人工知能）とビッグデータの企業であるCrayon Data（ (リンク ») ）は、銀行のパーソナライゼーションの行程を支援するRelevant Quotient Report（関連指数リポート）の開始を発表した。COVID-19（新型コロナウイルス感染症）により、消費者の購買傾向の新たなパターンは銀行と加盟店に困難な状況をもたらした。彼らは、より優れた顧客体験を実現し、ウォレットシェア（顧客の購入額に占める割合）を高めるために、顧客との関連性を保つ必要がある。銀行は速やかに行動しなければならない。でなければ、デジタルファーストの競合他社に先を越されるリスクを取ることになる。
銀行が現在どれほど顧客に対し関連性があるかを評価するため、Crayon Dataは、顧客ジャーニーの7つの定義パラメーターを用いた独自の枠組みを開発した。この枠組み「The Relevance Quotient（関連指数）」は、パーソナライゼーションのレベルと、商取引と銀行が顧客に推奨したオファーの関連性をデジタルプロパティー上で分析する。その目的は、消費者の嗜好と選択にパンデミックが与えた影響を知ることだった。そして、銀行が顧客トレンドの変化にいかにうまく適応したかを見極めることだった。
Crayon Dataはインド、中東、アフリカおよびアジア太平洋地域の17市場の100行を超える銀行を調査した。「The Relevance Quotient Report 2020」にまとめられたこの調査は、顧客のパーソナライゼーションを促進するために銀行が重視すべき7つの主要なパラメーターを調査した。パラメーターは、顧客の好みのプロファイリングからシームレスなフルフィルメントの提供にまで及ぶ。銀行はその後、7つのパラメーターの成績に従って4つのレベルのうちの1つに等級付けされる。
顧客の嗜好プロファイルを作成し、関連性のあるオファーを推奨し、パーソナライズされた製品を提供し、ならびに、オファー発見、エンゲージメント、クロスチャネル統合およびフルフィルメントを簡素化する能力に基づき、レベルが割り当てられる。
今すぐリポート（ (リンク ») ）のダウンロードを。
▽Crayon Dataについて
Crayon DataはシンガポールのビッグデータおよびAIのスタートアップである。ガートナー（Gartner）により、デジタルパーソナライゼーション・プロバイダーのトップ40社の1社に選定されている。Crayonは、金融、eコマース、旅行・ホスピタリティーなどの業界のトップティアのクライアントがさまざまなコミュニケーションチャネルで顧客とパーソナライズされた会話をすることを実現している。
▽maya.aiについて
Crayonのmaya.ai（ (リンク ») ）は、関連性の時代を支援する世界初のAI主導のプラットフォームである。それは従来型企業に高度にパーソナライズされた体験を創出する能力を提供する。大規模に。迅速に。プラットフォームには、最先端の人工知能が支援し、一連の使いやすいAPIによって提供される厳選された膨大な外部データセットが含まれる。デモの予約はここ（ (リンク ») ）をクリック。
▽メディア問い合わせ先
Arun Kiran
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ソース：Crayon Data
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