Treasure AIの評判・口コミ 全103件

改善してほしいポイント

特に運用し始めの、マーケターの伴走支援に、もっと力をいれてほしいと感じた。
0⇒1までを手厚く支援をいただければ、社内での利活用がもっとスムーズにいったのでは…　と感じる。

ポテンシャルは素晴らしいのに、もったいない、歯痒い。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

KARTEでの接客について、KARTEがユーザ来訪時に直接収集できる情報に限りがあることもあり、
CDPと連携してユーザの解像度を高めることを実現。

ユーザ来訪時に、その来訪前の情報（過去すべての購買情報等）をもとに接客の出し分けを行うことができた。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・データテーブルのマスク機能
データテーブルには個人情報が含まれることが多々あるかと思うので、指定したのカラムをマスクできる機能があるとよいと思った。

・CJO作成後のフォルダ移動
細かいところではあるが、CJOでジャーニーを一度作成するとフォルダの移動ができない（セグメントはできる）ため、できるようなるとありがたい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・自社データの活用
各システムでバラバラに保持していたデータを一箇所に集められたことにより、自社データの可視化や活用の幅を広げることができた。

・マルチチャネル施策の実装
どうしてもメールマガジンが中心となっていた施策において、広告やアプリを含むチャネルを横断した施策打てるようになった。

改善してほしいポイント

期日到来時のセグメンテーションに対してAudience studioの条件設定が使いづらい、あるいは条件として機能しない点

MAツールベンダーと足並みを揃えてI/Fの改善をして欲しい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・顧客接点のデータが集まっているのコネクターが備わっていたため、DWHからのデータ連携によって眠っていた顧客接点データを有効活用できるようになりました。Audience studioやWFによって細かい条件でのセグメンテーションが実現でき、MAツールへのActivationによって、よりパーソナライズされたメールマーケティング施策を実現できました。

課題に貢献した機能・ポイント
・Audience Studio
・Workflow
・コネクター

検討者へお勧めするポイント

TDCそのものの難易度はそれなりに高いと思います。ビッグデータの高い処理スペック、様々な社内システムからのデータ統合、Outboundしたいツール群にマッチする要件に向いていると思います。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・施策において一気通貫（メルマガ・アプリ・LINE等）でアプローチできる製品を
　トレジャーデータで保有してもらえたい
→上記の対応をすることで、ユーザに複合チャネルでのアプローチが容易に可能となるため。

・機械学習モデルの構築テンプレ
→SQLで構築できる反面、構築例がないため、テンプレがあると浸透しやすい

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
■広告
①cookiless対応（META/Google/Yahoo!）
②ターゲティング精度向上
売上目標比300%達成
■メール・アプリ・LINE・WEB接客
①ターゲティング精度向上
②マルチチャネルアプローチ
売上目標比320%達成
課題に貢献した機能・ポイント
・ConversionAPI
・カスタムスクリプト
・AutoML
・workflow
・カスタマージャーニーオーケストレーション

改善してほしいポイント

特に最近、新しい機能が多く追加されていますが、全てを使いこなせている現状ではなく、自社にとってどのように有効活用できるか、トレジャーデータ社と協議の上、より活用を進めていきたいと感じています。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

データファイルの受け渡しだけの環境を用意するのではなく、普段使用するDB環境から直接データの抽出と連携ができることから、煩雑なデータハンドリングがシンプルになりました。

検討者へお勧めするポイント

類似するサービスは多々ありますが、総合的にトレジャーデータがおすすめです。

改善してほしいポイント

検索機能が使いにくい。例えばA_B_Cというデータを検索したい時にそのまま入力してもヒットせずAというデータセットを開いてその中でB_Cと検索しないと見つからない。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

膨大なデータを保存できルため何かあればCDPで検索や抽出し加工すればほしいデータを手に入れることができるので現状把握や分析に大いに役立った。

改善してほしいポイント

データベースは英字カラム縛り等もあり、全体的に「海外のツール」感はあるので、人によっては最初は慣れないかもしれません。また、同時並行で重い処理を走らせるとメモリ不足でエラーになったりもするので、エンハンスに期待したいと思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

基幹システムの売上データだけでも複数あるような状態だったため、それらを統合して見られるようになりました。また、各システム側からデータを取得する際も、SFTPやS3など一般的に使われているものへのコネクタが用意されているため、いちいちシステム側での開発が不要なことも費用が抑えられるため良いと思います。

検討者へお勧めするポイント

コネクタの豊富さ

改善してほしいポイント

Treasure Dataは数年前のバージョンからいくつかの性能改善があり、エンジン機能がかなり安定と効率になっていて、本当に感謝します。ただ、データベース操作については、若干機能追加の余地があるかと思います。例えば、検索されたデータ一覧に対して、画面上でフィルタを付けて簡単に並べ替えや確認したいデータを見つけることができれば便利。あとは、テーブルデータの追加は現状ではBULK追加（一括INSERT）しかできないが、通常のINSERT文でも自由に個別データを追加できればテストに助かると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

ビッグデータ、特に実際運用上の大量実績データの格納とアクセスサービスが提供されて、営業範囲の拡張や売上の拡大が実現できました。
簡易な操作で高性能のデータ検索と取得ができて、プロジェクト開発もビジネス運用でも非常に生産性向上になっています。
クラウド上のデータ格納のため、ローカルでのデータ保持が不要で、余計な設備やデバイスなどが節約できて、開発と運用費用の削減にも貢献できました。

改善してほしいポイント

ワークフローでは関数利用を可能にしてもらえると、コードの再利用性が高まって、ワークフロー全体の内部構造がシンプルにできて大変助かると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

大規模データを格納するデータレイクとして活用しつつ、そこに格納されたデータを利用しやすい形に変換するワークフローを組んでデータウェアハウスを構築することで、効率的にレポート作成やデータ連携のできるデータ環境を整備することができました。各部門へのデータデリバリーが円滑に実施できており、しっかりしたDX部門やデータアナリティクス部門を備える（備えたい）会社様にはお勧めできるDMPです。