顧客向けバンキングポータルの再構築のために 7,000 万を超える顧客からのデータをまとめる Wells Fargo 社

Wells Fargo 社は、8,700 を超える地域の 7,000 万以上の顧客に対し、国際的な銀行業務および財務サービスを行う企業です。Tableau を使い、Wells Fargo 社の顧客インサイトチームは、「ぐちゃぐちゃ」と呼ぶ乱雑で散らばったデータから、ビジネスバンキングポータルの再構築に関わる戦略に対し有効なインサイトを引き出しました。今では、Tableau を使うことで、ビジネス上の意思決定を速く下すことが可能になり、より多くの結果を少ないリソースで出すことが可能になりました。

小規模企業から大規模金融組織まで、7,000 万の異なる顧客のデータを、収集し、組み合わせ、クリーニングし、カテゴリー化することは、簡単ではなくコストのかかる作業です。しかし、この難題だったプロジェクトも、Tableau により力を得た Wells Fargo 社の少数の「データおたく」 から成るチームにとっては、実行可能なプロジェクトとなりました。

すべての始まりは、以前のバンキングポータルでの顧客行動を Wells Fargo 社が理解する必要性が生じた時でした。ポータル再構築の最適化に役立つ情報を引き出すためにデータを具体的に分析しようとしましたが、そのあまりに多様な顧客ベースの膨大なデータが「ぐちゃぐちゃであることがすぐにわかりました」と、顧客インサイト & 分析部門の VP である Brian Mooneyham 氏は語ります。

意味のある情報を引き出し、それを結果につなげるには、このすべてのデータを整理するという共通認識がもっと必要であることに、チームはすぐに気が付きました。そこで、このプロジェクトのためだけにチームを拡大するのではなく、Tableau が導入されました。Tableau により、チームの俊敏性を維持し、複雑な意思決定も、あて推量ではなく、すばやく下せるようになりました。顧客の総体的なストーリーを引き出すデータの分析に集中することが可能になり、結果として新バンキングポータルのために求めていた結果を得ることができました。