Treasure AIの評判・口コミ 全102件

改善してほしいポイント

CDPツールとしてはもちろん、今回、AIエージェントファウンドリーを使いこなすためにはプロンプトの入力方法にかかっていると思います。適切でないと、毎回結果が異なったり、希望するデータが得られなかったりします。自分で考えてより良い方法を提案してくれれば、使いやすくなるかもしれません。

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？

前月の結果をすぐに集計・分析できるようになって意思決定が非常に早くなり、振り返りと次の施策の打ち手をより正確に出せるようになりました。データ分析担当者に依頼する必要がなくなったため、体感としては90%くらいの時間短縮につながっていると思います。

検討者へお勧めするポイント

CDPツールを初めて導入する場合は、費用もかかり、初期設定を自力で行うのはかなり難しいと思います。
それなりの準備やデータの蓄積が必要なので、導入のハードルは高いですが、それに見合ったリターンは確実にあります。

改善してほしいポイント

AI活用の「民主化」をマーケッター向けにやり切るために、UI/UXをぜひ簡略化してほしい。
AIによるノーコード操作の範囲をさらに広げ、非エンジニアのマーケターが「思いついた瞬間に」自力でAIモデルを回せるように。
また、データのクレンジングやマッピングを自動でマーケッターにレコメンド・補完する機能を作ってほしい。

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？

様々なアプリケーションのリプレイス検討を含めて、データやAI、マーケティングテクノロジーやアプリケーションとの連携をマーケティング側がエンジニアを巻き込み進めている。

検討者へお勧めするポイント

非エンジニアがSQLなどのコードを扱うことなく、様々なマーケティングアプリケーションの使い方を覚えなくても、一定の研修を受ければ使えてしまうところがすごいです。これはもう、データを貯める箱というイメージではないです。利用者は事業成長だけを考えて、爆速でPDCAを回せます

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

広告連携に関して、媒体側の管理画面を含めたサポート体制があるとより活用の幅が広がると思います。
連携している媒体社への確認ルートを確保していただけると助かります。

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？

弊社は部門ごとに各種サービスを展開しており、データのサイロ化が顕在化していました。トレジャーデータの導入により、サービス間の名寄せが進み、顧客把握および顧客ごとのコミュニケーション施策につながっています。

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

分析にあたってはクエリ文の作成に時間がかかるため、クエリ作成を補助する機能や、非エンジニアでもクエリを作成せずにデータを取得できるようになることが、業務コストの削減につながると思います。

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？

サービスの利用分析がスムーズにできる環境が整いました。
集計作業および定期的な集計結果の蓄積を一部自動化できたことで、数値把握や分析の作業コストを50%ほど削減できました。

検討者へお勧めするポイント

データ投入や結果出力のインターフェースは充実しており、環境に応じて柔軟に導入できます。またカスタマーサポートの体制も整っており、しっかりとフォローを受けられます。

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。

改善してほしいポイント

ダッシュボードのカスタマイズの自由度が、他ツールに比べて低く、直感的に見たいデータを配置できるようにデザインの自由度があると良いなと思います。

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？

以前は、そもそもあらゆるマーケティングデータが別々に管理されていたので、それらを結びつけて把握することがシームレスにできていなかった。リテンション改善施策で、これまでバラバラだったアプリ行動ログと購買データを統合した。Treasure Dataのコホート分析で離脱リスクの高いユーザーを早期に特定できるようになり、介入施策の成功率の向上に役立っています。

検討者へお勧めするポイント

既存のBIツールに物足りなさを感じているデータドリブン企業ほど満足度が高いと思います。

改善してほしいポイント

データ連携の自動化・シームレスな接続がさらに強化されると運用効率が上がります。また、AIを活用した予測分析機能を強化して、顧客行動の先読みがより高い精度でできると期待しています。

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？

トレジャーデータのCDPを活用し、広告運用において重要な課題を解決しました。オンラインとオフラインの購買データを広告管理画面と連携したことで、双方のユーザーを精緻に識別できました。その結果、オンラインとオフラインの購買ユーザーそれぞれに最適化した広告配信が可能となり、ターゲットの精度が向上しました。

改善してほしいポイント

・AIのセットアップは費用と工数が非常にかかるため、もう少し小規模かつ簡易に実施できるようになればありがたいです
・よく使うテーブルやよく見ている数値をもとに新たな分析軸を提案してもらえると、視点の拡張につながるのかなと思います

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？

入社したての時期に、過去にチーム内で見られていた数値や情報のログを確認でき、そこからデータの分析軸や重要視されているKPIの定義と取得方法を把握するのに非常に役立ちました。
通常、データ分析を始める際にはデータテーブルの解読や、現環境で動いている構文の読み解きが必要です。分析時に念頭に置くべき蓄積データの細かな癖や構造を理解するためには、社内ですでに活用している先人に細かなレビューを受けながら体得していく必要があります。
しかし、本ツールで過去に先人が叩いたデータや分析情報を先んじて確認することで、押さえておくべき事項を予め認識でき、大幅に入力時間や手戻りを減らすことができました。