Treasure AIの評判・口コミ 全102件

改善してほしいポイント

特にはないですが、データの検索がやりづらいことがあります。テーブル単位でできないため、当たり前ですが一定の構造理解は必要です。

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？

導入効果としては、一概にCDPだけのものではないが数億円の効果があると考えられます。特にメッセージ試作などで、お客様の状態に応じた最適なコミュニケーションを実現する上で必要不可欠なツールであり、シナリオの作成からデータ抽出、結果の可視化まで一連を本製品を軸に高度に行うことができています。今後も活用の幅を広げていきたいです。

改善してほしいポイント

現状で便利で使いやすく、特に改善して欲しいポイントはございません。
強いて言えば、全ての動作がより早くなると、さらに嬉しいです。
（改善ポイントについて、そのくらいしか思い付くことがございません。）

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？

プロダクトマネージャーとして、日々の業務で、プロダクトで何が課題かなどを推察するうえで、Treasure Data CDPのようなデータを短時間で分かりやすく認識できるプロダクトは、とても有用と考えています。
ユーザーの離脱や長期継続の動向などを確認し、打ち手を考えてプロダクト改善に役立てたりなど、課題解決に貢献するプロダクトと考えています。

検討者へお勧めするポイント

とても使いやすいプロダクトと思います。ぜひ一度、触って頂けると、使いやすさがとても分かると思います。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・WFが簡便に作成できた方が良い
・サポートへの問い合わせ
その理由
・WF機能は、コーディングスキルが多少求められる。dig自体はITエンジニアでは簡便だが、マーケターの幅広い活用を考えると、より柔軟な開発ができた方が良い。例えば、GCPでいうdataprepのような機能があっても良い気がする。
・サポートにチャットツールなどを用いて、即時聴けるサービスがあってもよい。

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？

CDPの機能を利用することで、顧客に関する情報を統合的に突合し、収集蓄積することで、顧客分析やマーケティング利活用が効率的に行うことができるようになりました。

改善してほしいポイント

データが自由に出し入れできる根幹の機能メリットの裏返しではあるが、データ管理（ガバナンス）をするための機能に乏しい。例えばメタデータ管理機能等はなく、何のどんなデータが入っているかを管理把握伝えるためには別途ドキュメントを作成しておく必要あり。日本におけるデータセキュリティはサイバーセキュリティの問題よりもガバナンス不足によるリスクの方が大きいため、この点は改善余地があると思う。
また、近年ユーザー部門が直接使えるようにというコンセプトで改善してきてはいるもののエンジニア中心な視点で作成されているため、相応のデータスキルが必要である。逆に、エンジニアリングなしで使えてしまうことは、上記ガバナンスなどについても悪影響を与えるため、エンジニアなしで使えるではなく、Administratorのレイヤーと、ユーザーのレイヤーを分けた機能設計が求められる。
米国企業であり、直近は為替レートによる費用高騰が激しい。機能やサービスの改善とともにコストがあがるのであれば仕方ないが、基本機能のまま為替でコストがあがり、新機能はまた別でチャージが必要となる。この点は、価格体系などを考慮してほしいところである。

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
・データのサイロ化。各業務やシステム＝部門単位に分かれているデータを一元的に集約することができた。
・顧客中心に集約されたデータにより部門が横断され、より顧客中心での業務になることができている。
課題に貢献した機能・ポイント
・高速にデータを収集できるコネクターとバッチ処理等にも対応したデータ収集機能。
・インターフェース開発を必要とすることなく、データをまとめることができたため。

検討者へお勧めするポイント

CDPというカテゴリーで比較しても、類似はあるものの根幹のコンセプトも様々である。トレジャーデータはデータ基盤であることがベースになっているため、顧客データの管理マネジメントができるものの、管理特化した製品ではない。利用側の製品に対するリテラシーは比較的高く求められるが、その分汎用性は高く特定の目的のみに特化して導入し、失敗したら使えなくなるということはない。

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

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

全方位的に強い製品なので改善点は特にかんじておりませんが、カスタマージャーニーオーケストラレーションのようなより施策に近いことができるようになってきているので、強みである機械学習やTDタグを使ったサイトデータのリアルタイム取得とクロスした新しい使い方や機能を提案して欲しいと思いました。

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？

マーケティングによる顧客最適化プロジェクトに利用しています。社内のあらゆるデータソースを統合、クロスすることで、高度なMAシナリオを走らせることができています。TDタグもデータ格納までの時間がほぼリアルタイムと優秀で、リアルタイムマーケティングにも最適ですよ。

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。