AI Agentの特徴と製薬企業における活用事例
生成AIの利用機会の増加に伴い実現可能なこと・不可能なことが明確になる中、実施困難なタスクや業務を解決するテクノロジーとしてAI Agentが注目を集めています。製薬企業において期待される活用事例と合わせ、AI Agentの特徴を解説します。
顧客データの価値最大化に向けたカスタマー・データ・インサイト活用支援
企業における顧客データ活用の位置づけ
近年、デジタルトランスフォーメーションの加速により、大量のデータ収集・分析が容易となりました。その結果、多くの業界で競争が激化しており、差別化要因の一つとして顧客データの活用が重要となっています。顧客データが活用されることでユーザーは個別化されたサービスを受けることが可能となります。さらに、企業側では顧客ロイヤリティ強化に向けたマーケティング効率化や新規ビジネス創出、顧客データの適切な管理によるリスク管理が期待されます。
図表1：企業における顧客データ活用の位置づけ
企業が持つ顧客データの価値最大化に向けたカスタマー・データ・インサイト活用支援サービスとは
CxOを巻き込んだ全社施策として、顧客データ活用の計画から実行支援、将来的な内製化に向けた組織構想・人材育成まで一貫した支援が可能なソリューションです。
図表2：カスタマー・データ・インサイト活用支援サービスの全体像
顧客データの価値最大化に向けたアプローチ
多くの企業が顧客に関連するデータをマーケティング施策に活用していますが、社内外のデータをマーケティング以外にも幅広くさまざまな業務に活用することで、顧客データの価値最大化、ひいては売上拡大につながります。
図表3：顧客データの価値最大化に向けたアプローチ
支援スケジュール例
短期間での成果創出に向けて、戦略策定を約2カ月で実施します。その後は約3カ月のPoCを経て本格運用に向けたガバナンス構築を含む組織検討へと進めていきます。
図表4：支援スケジュール例
インサイト／ニュース
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