による
Gartner Peer Insights のレビューと評価, Microsoft (Power BI)、Tableau、Qlik は、分析およびビジネス インテリジェンス プラットフォームの業界リーダーであることがよくあります。しかし、これらのトッププラットフォームはデータ分析の分野をどのように改善するのか、何が違うのか
それらとその代替手段は何でしょうか? 

データ ストーリーテリングの世界を紹介します。この強力なアプローチにより、企業、特に銀行業界の企業は、データから得られる洞察を効果的かつ正確に伝達できるようになります。データプレゼンテーションの新時代が到来
Power BI などの視覚化ツールのおかげで、戦略や意思決定に影響を与える強力なナラティブを実現できます。記事上で。データ ストーリーテリングの微妙なニュアンスと、実証されている銀行業界におけるその重要な用途を探ってみましょう。
魅力的な Power BI ケーススタディによる。 

データストーリーテリングとは何ですか?

データ ストーリーテリングは、データの視覚化と物語の手法を組み合わせて、人々を魅了して引き込む複雑なデータ ストーリーを作成するメッセージ伝達形式です。視聴者はこの合成のおかげでデータの本質を理解することができます。
理解しやすく、共感できるものにします。基本的に、データ ストーリーテリングは、具体的なものと抽象的なもの、および定量的な領域と定性的な領域の間に存在するギャップを埋めることを目的としています。これについて詳しく見てみましょう。

データ視覚化の役割

データの視覚化には、データセットをチャート、グラフ、地図、インフォグラフィックなどの視覚形式に変換することが含まれ、データ ストーリーテリングの中心となります。これらの視覚要素は、複雑な情報を簡単に理解できるようにするため、データ ストーリーテリングには不可欠です。
理解する。データの視覚化により、データ内の隠れたパターン、傾向、関係が明らかになり、物語の基礎が築かれます。

探索的ビジュアライゼーションと説明的ビジュアライゼーション

データの視覚化は、探索的と説明的な 2 つのタイプに分類されます。この分割は、データ ストーリーテリングのアプローチを決定する際に重要です。

• 探索的視覚化は、データ分析の調査段階で使用される手法を意味します。物語がまだ発見されていない場合、探索的なビジュアルはデータ内に隠されたストーリーを明らかにするのに役立ちます。 「どうやって
  売上収益は時間の経過とともに変化しますか？」 「なぜ特定の季節に売上が急増したのですか?」この探索的なプロセスを通じて問題が解決され、物語が展開するための舞台が設定されます。

• 説明的なビジュアライゼーションは、ストーリーが完了し、視聴者に具体的な洞察を伝えることが目的である場合に使用されます。ビジュアルは、ストーリーの特定の要素または物語全体を伝えるように設計されており、視聴者が確実に理解できるようになります。
  データのストーリーテラーが意図したメッセージ。

これら 2 つのデータ ストーリーテリングとの絡み合いを理解するには、次の図を参照してください。

物語構造の特殊性

効果的なデータ ストーリーテリングには、明確な始まり (問題または背景の紹介)、中間 (データ分析と洞察)、および結論 (推奨事項) を含む物語構造があります。 

データストーリーテリングのコンポーネントを紐解く

• 聴衆の特定: 聴衆の背景と興味を反映するように物語とビジュアルをカスタマイズします。

• ストーリーの定義: 特定のビジネス上の問題や目標に対処する、一貫性のある簡潔な物語を作成します。

• 適切なビジュアライゼーションの選択: 重要な洞察と傾向を強調するために、関連する種類のチャート、グラフ、ビジュアルを選択します。

• コンテキストの追加: 聴衆がデータの重要性を理解できるようにコンテキストと説明を提供します。

• 感情的なつながりの作成: 感情を呼び起こすストーリーテリング要素を組み込んで、データをより関連性があり記憶に残るものにします。

銀行部門における Power BI のケーススタディ

銀行業務の分野でデータ ストーリーテリングがどのように機能するかを示す特定の例を考えてみましょう。

この分野における顧客維持は、顧客獲得と同様に重要です。ある大手銀行は解約率が上昇し、市場での地位と収益を奪われる恐れがある状況にあった。この課題に対処するために Power BI が登場しました。
は、ハイエンドのデータ分析および視覚化機能を提供する対話型ツールです。このケース スタディでは、強力なトランザクション データのパターンを特定することで顧客維持を強化する銀行による Power BI の戦略的適用に焦点を当てています。
潜在的なチャーンに関する予測力。

問題提起

そこで、銀行が懸念すべきパターンに気づいたと仮定します。時間の経過とともに、競合他社に乗り換える顧客の数が増加しているということです。解約率は、銀行の収益性にどれだけ悪影響を及ぼしているかを示しただけでなく、銀行の潜在的な欠点も浮き彫りにしました。
顧客満足度とエンゲージメント。難しかったのは、顧客の人口統計や行動とともに大量のトランザクション データを整理して、チャーンの根本原因を検出することでした。したがって、データドリブン戦略の目的は、単に
維持率は向上していますが、全体的な満足度は向上しています。

データ解析

銀行はその場で、Power BI を使用した高度な分析の世界への旅を開始しました。まず、取引データ、顧客層、行動パターンを統合して、単一のデータセットを形成しました。高度な分析機能
Power BI で利用できるため、このデータセットを深く調査し、重要なチャーンの傾向とパターンを明らかにすることができました。その中で、離脱する可能性が高い顧客セグメントや、将来の解約を示す取引の種類などを追跡することができます。
解約活動が活発化した期間として。

可視化

データを分析した後の次のステップは、それらの洞察を活用できるようにすることです。 Power BI の対話型ダッシュボードが機能し、明確で動的なデータの視覚化を提供します。これらのダッシュボードは、離脱リスクが高い顧客セグメントを強調表示し、次のことを明らかにします。
顧客の離脱の決定に影響を与える要因。この銀行はデータを視覚的に魅力的なものにし、これらの洞察を部門全体に広めることを可能にして、意思決定者が断固とした行動を起こすために必要な情報を確実に入手できるようにします。

物語

それにもかかわらず、データだけでは、どれほど正確に分析されたとしても、説得力のある物語がなければ行動を促すことはできません。銀行はデータを中心にストーリーを展開し、顧客維持の重要性と銀行の解約による具体的な影響を強調しました。
収益と、この顧客離れに対処するために特定された戦略。この物語は、組織全体に情報を与え、統一された目標に向かって動機づけるのに役立ちました。

結果

Power BI から得られた洞察を戦略的に適用することで、顧客エンゲージメントに対する銀行のアプローチが変わりました。詳細な分析と明確な視覚化により、銀行はターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンと、ニーズと行動に基づいたパーソナライズされたオファーを開始しました。
リスクの高い顧客セグメントを対象としています。その結果、顧客の離脱率は大幅に低下し、顧客満足度とロイヤルティは向上しました。

その過程で、同行は顧客離れを減らすという差し迫った課題に取り組み、戦略的優位性のためにテクノロジーを活用するというコミットメントを再確認した。このケース スタディは、Power BI が理解と向上のための強力なツールとなり得ることを示しています。
顧客ロイヤルティを高め、最終的に競争の激しい銀行業界で長期的な成功を収めます。

主な推論

私たちの事例では、Power BI を活用して顧客離れの見積もりの​​上昇に対処し、顧客維持と顧客満足度の戦略的向上を目指した大手銀行のセンターを取り上げています。この銀行は、Power BI 実装に関して次のような野心的な目標を設定しました。

データ抽出速度: 抽出時間の 50% 割引 (60 分から 30 分) を目指し、パフォーマンスを向上させます。

ETL プロセス効率: ETL ジョブのフルフィルメント価格を 96% 達成し、情報変換時間を 30% 削減して、信頼性と速度を確保します。

データ モデルの最適化: 統計モデルの更新時間を 15 分に設定し、クエリの反応時間を 3 秒未満に設定して、パフォーマンスを最適化します。

レポートのレンダリング速度: ドキュメントのロード時間を 6 秒未満、ビジュアライゼーションのレンダリングを 2 秒未満にすることを目標としており、UX を向上させます。

データ圧縮率: 少なくとも 10:1 の情報圧縮率を目指し、ストレージ使用量を最適化し、コストを削減します。

データ ガバナンス コンプライアンス: データ リネージ ドキュメント スコア 92% 以上とデータ アクセス管理有効性評価 98% を維持し、保護とコンプライアンスを確保します。

まとめ

企業が洞察を伝え、行動を促すための最も効果的なツールの 1 つは、データ ストーリーテリングです。 Power BI や Tableau など、強力な視覚化機能が組み込まれた視覚化プラットフォームが数多くあります。
ユーザーが魅力的なストーリーを作成できるようになります。したがって、影響力のあるビジュアルプレゼンテーションアプローチによって補完されたデータストーリーテリングの技術は、真のデータ価値を解き放つことを目指す組織にとって不可欠な要素となります。

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