みずほ銀行では、レコメンドを統合・管理する独自の基盤を構築し、銀行取引固有データと実店舗やデジタル上の顧客接点データを融合させています。その基盤を利用し、お客さまの深い理解や将来的なニーズ予測を実現するため10年以上に渡って切磋琢磨してきました。本セッションでは、それらを活用したレコメンドシナリオやコンテンツ制作等のコミュニケーション設計への活用事例に加え、その他のチャレンジ事例もご紹介します。

（１）みずほ銀行のデータベースマーケティング
　　　−レコメンド用基盤と組織
（２）データ活用事例
　　　−お客さまの深い理解とニーズ予測の取り組み
　　　−コミュニケーションやその他分野への活用事例

異業種の参入、GAFA Bank、FinTechベンチャーの台頭により、金融業界のビジネスや競争のあり方が大きく変化しています。このような背景の中、銀証連携、異業種連携、外部データの活用などオープンなマーケティングの仕組みが注目されています。本セッションでは、個客コミュニケーションの進化をテーマに事例とそれを実現するSASソリューションを紹介します。

（１）金融マーケティングの新たな潮流
（２）外部データ × AI × API によるコミュニケーション進化
（３）実現のロードマップ
（４）SASソリューション

AIやビッグデータが注目を集める一方で、大量データやテクノロジーは使うものの、成果が上がらない企業も多く存在しています。成否を分けるカギは、単なるデータ分析だけではなく、背景にあるニーズを読み解き、顧客体験の企画・設計業務ができているかどうかです。本セッションではデータから真の顧客を把握する新手法「デジタル行動観察」を紹介します。一人ひとりの行動データから顧客体験の改善につなげる方法を成功事例を交えて説明します。

（１）デジタルマーケティングにおけるデータ活用の課題と解決策
（２）デジタル行動観察の実践手法と事例
（３）デジタル行動観察ツール「ユーザグラム」

多くの企業がCustomer Experienceの改善に取り組んでいますが、本当にユーザーにとって好ましい体験を提供できているでしょうか？デジタルマーケティングにおいても、店舗の窓口のように、お客様の今を知り、お客様に合わせた接客をすることが今求められています。ユーザーに選ばれるCustomer Experienceの新しい形を、ウェブ接客の具体的事例を交えてご紹介します。

（１）なぜCustomer Experienceの改善が必要か
（２）今求められている接客とは
（３）ウェブ接客の事例ご紹介

アマゾンが提供するクラウドであるアマゾン ウェブ サービスは、ITインフラだけではなく、アマゾンがその顧客体験を向上させるために開発してきたコミュニケーション・テクノロジーや機械学習のノウハウを提供しています。ボイス・インターフェースを実現するAmazon Alexa、コンタクトセンターのAmazon Connectといったコミュニケーション・ソリューションは、機械学習と組み合わせることで、今までにない顧客体験を低コストで実現します。本セッションでは、アマゾンのクラウドで実現する新しい顧客コミュニケーションをデモを交えてご紹介します。

（１）アマゾンのイノベーション
（２）アマゾン ウェブ サービス（AWS）の概要
（３）顧客体験を変えるアマゾンのコミュニケーション・サービスのご紹介
（４）サービスのデモンストレーション
（５）ユース・ケースのご紹介

これまでのデジタル化の潮流により、金融機関の業務においてお客さまのチャネル志向や金融行動を捉えることが可能となっています。またテクノロジーの進化により、あらゆるシチュエーションでAIの導入が企画・実践されています。本セッションでは、ビッグデータの利活用に10年以上取り組む横浜銀行のオムニチャネルの導入事例と、マーケティング分野を中心としたAIの実績など最前線の取り組みをご紹介します。

（１）はじめに
（２）顧客中心主義
（３）オムニチャネル・マーケティング
（４）マーケティングにおけるAIの活用
（５）今後について