Looker Blocksを活用してユーザーの行動を可視化する | CX Clip by KARTE
こんにちは。プレイドの石塚です。 データフォーカスチームの一員として、社内のデータ民主化に取り組んでいます。 KARTEをすでにご利用いただいているユーザーの方に向けて、KARTEを使う中で役立つTipsをブログ形式で発信しています。今回はKARTEとLookerを組み合わせたLookerBlocks（＝Customer Experience Analytics by KARTE）を用いたユーザー行動の可視化について紹介します。（その他のエントリーはこちら） ※以降のLookerのDashboard画面はLooker社のリリースより引用 Lookerとは / Looker Blocksとは Lookerとは Lookerは、データドリブンな意思決定する上で必要なデータ探索・共有・洞察を提供するためのBI（ビジネス・インテリジェンス）機能を兼ね備えた次世代型データプラットホームです。 Ama
銀行に“体験のデザイナー”が入ったら、組織がユーザー目線になった。三井住友銀行アプリのCX向上プロジェクト｜Experience Insights #7 | CX Clip by KARTE
KARTE Friends StoryCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」をご利用頂いているお客様（KARTE Friends）によるCX向上のストーリー。 記事一覧
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速に | CX Clip by KARTE
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速にデータ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI」と、機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameterized ML」（パラメタライズドML）を追加するメジャーアップデートを実施しました。この記事ではアップデート内容について、株式会社プレイドで新機能のプロダクトマネジメントを担当している笠原がご紹介させていただきます。 KARTE Datahub 2020年12月3日、データ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に対して、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI※」と機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameteri
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
