保険業界向け販売チャネル最適化リファレンスアーキテクチャ
このアーキテクチャは、保険会社がDatabricksデータインテリ ジェンスプラットフォームを使用して、見積もりから成約に至る率と代理店の生産性を向上させ、販売チャネルを最適化する方法を示します。
データフロー
以下は、販売チャネル最適化アーキテクチャ図に示されているデータフローの説明です。
- まず、Lakeflow Connectとネイティブのチェンジデータキャプチャ (CDC) を使用して、Salesforceから構造化された顧客データをキャプチャし、リアルタイムの更新と履歴追跡を実現します。次に、オペレーショナルシステムからポリシーのデータソースを取り込み、代理店とポリシーのデータを取得します。Databricks Auto Loaderを使用してデータをDelta Lakeに取り込み、メダリオンアーキテクチャ (Bronzeは未加工のCDCデータ、Silverはクレンジングされたレコード、ゴールドは統合された顧客ビュー) を通じて整理します。
- Lakeflow pipelinesを構築し、エンティティ解決、重複排除、スキーマ強制、ビジネスルールの適用を行ってレイヤー間でデータを変換し、正確な顧客プロファイルを作成します。
- Databricks SQLを活用してキュレーションされた顧客データにクエリーを実行し、マーケティング、営業、サービスの各チーム向けに、KPIダッシュボード、顧客/代理店のNPS、分析、ペルソナベースのクロスセルおよびアップセルの知見を提供します。
- MLflowを使用して、分類および予測機械学習モデル (解約リスク、アップセルの可能性など) をトレーニングしてデプロイし、その出力をゴールドテーブルに統合してリアルタイムの意思決定に活用します。
- Databricks Appsを使用してビジネスユーザー向けのダッシュボードと自然言語クエリーインターフェースを開発します。これにより、インタラクティブで安全、かつパーソナライズされた形で顧客と代理店の知見にアクセスできるようになり、クロスセル、アップセル、契約更新の機会創出や、顧客からの問い合わせへのタイムリーな介入による解約防止が可能になります。
メリット
販売チャネル最適化アーキテクチャにDatabricks Platformを使用するメリットは次のとおりです。
- 販売チャネル最適化のユースケース向けに、ベストプラクティスのアーキテクチャを確立
- 顧客プロファイルに関するAIソリューションと、それらがどのようにDatabricksを業界のリーダーとして差別化しているかについて学ぶ
