説明
Analyzr、現G2M Platformは、高度な分析をビジネスで利用しやすくするために設計されています。このプラットフォームは、テーラードされた予測モデリングの提供、アルゴリズムの透明性の確保、およびユーザーが複雑な技術セットアップではなくビジネス成果に集中できるようにすることに重点を置いています。このモダンなアプローチは、最新の技術スタックを活用して、スケーラブルで信頼性の高い分析ソリューションを提供します。
プラットフォームは4段階のプロセスで動作します。まず、ユーザーはデータソースを選択し、ファーストパーティデータとサードパーティデータの両方を集約して、モデルの堅牢な基盤を構築します。次に、関連する変数を選択し、特定のデータセットに最も適したアルゴリズムを選択します。第三に、モデルがトレーニングされ、Analyzrがデータを処理して結果を計算できるようになります。変数を調整したり、アルゴリズムを調整したりすることで、結果を確認および洗練するオプションもあります。最後に、ユーザーはビジネス成長を促進する、ネイティブシステムに直接統合できる実行可能なインサイトとモデル出力を受け取ります。
Analyzrの主な機能には、迅速な機械学習モデル構築のためのノーコードユーザーインターフェースが含まれており、エンジニアリングはプラットフォームによって処理されるため、ユーザーはインサイトの発見に集中できます。セキュリティは最優先事項であり、ユーザーデータはローカルでエンコードおよび制御可能です。プラットフォームは、マネージドKubernetesクラスターを介したクラウドベースのスケーラビリティを提供し、保証されたアップタイムと専用サービスデスクによる信頼性を提供します。アクセスしやすい出力はネイティブシステムに直接フィードされ、インサイトをエンドユーザーがすぐに利用できるようにします。Analyzrは、B2Bセールスおよびマーケティング分析機能を強化したいミッドマーケットおよびエンタープライズ顧客に対応します。
プラットフォームのユースケースは、いくつかの重要なビジネス機能に及びます。クラスタリングは、見込み客や顧客を共通の特性に基づいてマイクロクラスターにグループ化することにより、潜在的な成長分野やリスクのある顧客セグメントを特定するのに役立ちます。プロペンシティスコアリングは、顧客が購入または解約する可能性を予測することで、より正確なターゲティングとコンバージョン率の向上を可能にし、プロアクティブな介入を可能にします。回帰分析は、多様なデータソースを活用して信頼性の高い予測を生成し、プロアクティブな意思決定を支援してビジネス成果を最適化します。A/Bテストは、すべての関連要因を考慮しながら、コントロールグループとテストグループを比較することにより、マーケティングキャンペーンの効果を明確に評価し、最終的にマーケティングROIを向上させます。
Analyzrの主要機能
ノーコード機械学習モデルビルダー
テーラードされた予測モデリング
透明でアクセスしやすいモデル
成果重視の分析
セキュアなユーザーデータ処理
クラウドベースのスケーラビリティ
マネージドKubernetesクラスター
保証されたアップタイム
専用サービスデスク
シングルテナントAPI
実行可能なインサイト
ネイティブシステムとの統合
Analyzrの使い方は？
データソースの選択：ファーストパーティおよびサードパーティソースからデータを集約します。
変数とアルゴリズムの選択：変数を選択し、最適なアルゴリズムを選択します。
モデルのトレーニング：Analyzrにデータをエンコードさせ、結果を計算し、必要に応じて調整します。
インサイトの取得：ネイティブシステムに統合された実行可能な出力を利用します。
Analyzrの使用例
- クラスタリング
- プロペンシティスコアリング
- 回帰分析
- A/Bテスト
- セールスアナリティクス
- マーケティングアナリティクス
- 顧客セグメンテーション
