Treasure AIの評判・口コミ 全105件

改善してほしいポイント

データベースで検索機能を使う際、データベース名だけでなく、その中のテーブル名でも検索ができれば、所在がわからなくても探すことができて便利だと思いました。

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？

SQL等のプログラミング言語がわからなくても、オーディエンススタジオで簡単にセグメントできるため、施策担当者が各々で好きなようにセグメントを行えるようになりました。今まではセグメントをエンジニアに依頼する必要があり、時間もかかりましたが、自身ですぐに確認でき、条件の調整もしやすくなったため、セグメントの幅が広がりました。

改善してほしいポイント

AudienceStudioのUIに対する不満が業務ユーザーから出ています。データの設計を理解できる前提のデザインになっており、実務者のスキルレベルが足りていないところはありますが、ユーザビリティ向上も検討いただきたいです

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？

CDP利用前は手作業で複数のシステムから顧客情報を取得しデータ加工してマーケティング利用する必要がありましたが、CDPによりデータの統制がとれたことで、加工の手間排除やセキュリティ向上といったメリットに繋がりました。

検討者へお勧めするポイント

・高機能
・他システムとの連携容易性
・サポート充実

改善してほしいポイント

・言語が英語ベース
・treasure data内で加工・作成したテーブルがどのクエリ・WFで作られたものか辿れるようにしてほしい。

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？

・データの一元的な管理によって導入以前ではできなかった視点のデータ分析ができるようになり、マーケティング施策に活かすことができた。

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

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）初心者には使い方がわからない機能があったりするため、もう少しマニュアルやセミナー等の学習機会を増やしていただきたいです。

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？

複数サイトで取得したユーザーの情報（性別、年齢、趣味趣向、訪問ページの情報など）をTreasure dataに取り込み、それを広告配信のセグメントに利用しています。
セグメントごとに効果的な広告メッセージを配信することができるため、広告からの流入数が増え、費用対効果の高い広告配信ができています。

改善してほしいポイント

今後さらに期待したいのは、さまざまな外部ツールとの連携です。SlackやGoogle Workspaceをはじめ、普段業務で利用しているツールとシームレスにつながることで、Treasure AI上でできることがさらに広がると思います。要望への対応が非常に早いチームなので、こうした連携もどんどん実現してくれるのではないかと期待しています。単にAIを使うツールではなく、日々の業務の中心的な存在になってほしいです。

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？

メディア事業における広告枠の収益管理やレポーティングで活用しています。媒体別・広告枠別・案件別など、複数の切り口から売上や収益性を確認できるため、単純な集計だけでなく「どの枠が伸びているのか」「どこに改善余地があるのか」まで見やすくなりました。
特に便利なのは、複数のデータを横断しつつ、多元的に数値を取り込んで分析できる点です。これまでスプレッドシートを行き来しながら確認していた数値も、切り口を変えながら深掘りできるので、状況把握から仮説出しまでのスピードがかなり上がっています。
単なる集計・可視化ツールではなく、「この数字がなぜこうなっているのか」を掘っていくための分析環境として使えるところに利便性を感じています。

検討者へお勧めするポイント

AIやデータ活用の専門的人材が社内にいなくても、まず相談してみることをおすすめします。
Treasure AIは、データを集計・可視化するだけでなく、複数の数値を横断して分析し、「どこを見るべきか」「次に何を考えるべきか」まで深掘りしやすい点が魅力です。
また、CS担当の方が非常に優秀で、こちらの要望をそのまま受けるだけではなく、業務背景や目的を汲み取って先回りして提案してくれます。
最初から活用方法を完璧に描けていなくても、実際の業務課題を持ち込んで一緒に使い方を作っていけるので、まずは具体的な業務テーマで試してみると良いと思います。

改善してほしいポイント

コスト面についてはややハードルの高さを感じます。機能は充実しているものの、すべてを使いこなせるケースばかりではないため、機能を絞った低価格プランなど、より柔軟な契約形態があると導入しやすくなると感じました。
また、BIツールとの連携については、やや相性の良くなさを感じる場面もあります。データ活用の幅を広げるという観点では、もう少しスムーズに接続・活用できるとより使い勝手が向上しそうです。

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？

WEBのトラッキングやJSタグ設置で、サイト上のさまざまなイベントをほぼリアルタイムで把握できる点は大きな魅力です。施策の効果をすぐに確認できるため、スピーディーな改善サイクルを回しやすいと感じました。
また、Treasure Dataを利用している企業同士であればデータ連携が比較的簡単に行える点も有用です。（3rd Party CookieはiOS中心にほぼ利用できなくなってしまいましたが）。さらに、Data Clean Room（DCR）の活用によって、これまで見えなかった領域のデータが一部可視化され始めており、新しい分析や施策の可能性が広がっている点もメリットを感じたポイントです。

検討者へお勧めするポイント

CSやサポート体制がしっかりしているのでとりあえず相談して伴奏してもらえるのがとても良いです

改善してほしいポイント

Treasure InsightはBIツールとしての機能を保有していますが、他社の類似製品に比べて使い勝手が悪いです。具体的にはTreasure Insight内で計算フィールドが作成できず、元のデータベースを可視化することしかできません。そのためデータベースの作り込みが求められ、面倒な点が多いです。

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？

自社データ×生成AIによって、従来、社内のシステムでクエリを組んで抽出していたデータを自然言語で抽出できるようになるほか、抽出後の加工までセットで生成AIに任せられるので、分析作業の時短に貢献しています。具体的には、これまでデータ分析を用いた外部提案資料の作成に合計で20人日／提案かかっていましたが、10人日／提案まで削減されました。

検討者へお勧めするポイント

データ分析の高速化、高度化を目指す企業にお勧めします。

改善してほしいポイント

機能が豊富なぶん、管理コンソールの画面構成がやや複雑で、新しいメンバーに操作を引き継ぐときの説明に時間がかかるので、よく使う機能へのクイックアクセスや、ロール別のオンボーディングチュートリアルがあると、チームへの展開がずいぶん楽になると思います。

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？

直販・代理店・ECの3チャネルを持つクライアントの案件でのこと。チャネルごとにシステムが分かれていたため、担当者が毎月それぞれのデータを手動で抽出してExcelで突き合わせる作業に約20時間を費やしていました。Treasure Data CDPでデータパイプラインを整備したところ、この作業がほぼ自動化され、データを集める時間をより「データを使って考える時間」に充てられるようになったことが大きいです。もちろん数値的にもマーケティング予算の効率化につながっている点も評価できます。

検討者へお勧めするポイント

サポートが手厚く、ITリソースが潤沢でない組織でも導入後の運用を継続しやすい点も評価できると思います。