株式会社Yopaz Japan

医療・ヘルスケア領域において、複数システムに分散していた会員データを統合し、AI活用につなげるデータ基盤を構築しました。

予約、会員情報、電子カルテ、契約情報、来店履歴などを収集・標準化し、横断的に活用できるDMP／データレイクとして再構築。

統合したデータをもとに、LTVを軸とした会員分析、OMO／O2O施策、AIカウンセリング、自動提案などを行えるデータ活用基盤を整備しました。

複数の既存システムに分散していた顧客・業務データを整理し、マーケティング、接客、経営分析、AI活用まで横断的に利用できる基盤を構築しました。

主な対応内容は以下の通りです。

・予約、会員情報、来店履歴、契約情報、電子カルテなどのデータを収集・統合
・システムごとに異なるデータ形式・管理項目をクレンジング・標準化
・DMP／データレイクとして横断利用できるデータ構造を設計
・LTVを軸にした会員ランク設計を支援
・予約・電子カルテを含む業務情報のペーパーレス化を推進
・LINE、オンライン接点、来店情報、契約情報を連携するOMO／O2O基盤を整備
・統合データを活用したAI分析・カウンセリング・自動提案につなげられる構成を構築

分散していた予約・会員・電子カルテ・契約・来店履歴などのデータを統合し、顧客情報を横断的に分析・活用できるデータ基盤を整備しました。

データ形式や管理項目を標準化することで、システム間の情報分断や二重入力を抑え、マーケティング施策や経営分析に活用しやすい状態を構築しました。

さらに、統合データをAIカウンセリングや自動提案につなげることで、接客品質の標準化や顧客ごとの提案支援、LTV向上を目指せる基盤を実現しました。

AIを業務で活用するためには、まずAIが参照できる形でデータを整理・統合することが重要です。

本プロジェクトでは、分散した顧客データをDMP／データレイクとして整備したうえで、AI分析、カウンセリング、自動提案までつなげられる構成を設計しました。データ基盤とAI活用を分けず、実際の接客・マーケティング業務まで見据えた仕組みづくりを重視しています。