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[Translation from English to Japanese ] Data sharing isn’t without challenges. It may expose weaknesses or problems y...

Original Texts
Data sharing isn’t without challenges. It may expose weaknesses or problems you don’t want your customers to see. Some companies will be perfectly happy to keep their customers ignorant of how inefficiently they use or misuse their products or services. Too much data can also confuse customers. Companies will need to be selective about what data they share, how they share it, and how often they share it. Identifying key metrics, leveraging effective data visualizations, and choosing the right cadence will be critical to your data sharing success. Organizations will also need to determine which channels are best for sharing personalized data — text messages, mobile apps, emails, websites, in-product, etc. Unlike fossil fuels that have a finite supply, data is an unlimited resource that will only expand with the emergence of the Internet of Things (IoT). As data becomes more pervasive, a healthy data loop with brands will be expected and rewarded by increasingly data-savvy consumers. It’s no longer just about how your company can extract valuable insights from your customer data, but how the data can create value for your customers. It’s time to start planning how your firm can embrace the bi-directional sharing of information and master the emerging data loop. Brent Dykes is the Evangelist for Customer Analytics at Adobe and is responsible for guiding and evangelizing the vision of Adobe’s analytics solutions. He has been focused on enterprise-level web analytics consulting for eight years, working with many industry leaders, including Microsoft, Sony, Dell, Comcast, and Nike. Dykes is also an author and recently published his first book, Web Analytics Action Hero, which outlines how to become a successful analyst who drives action from digital data.
Translated by jayem_5566
データ共有には難題がつきものだ。顧客には知られたくない弱点や問題が露呈してしまう可能性がある。顧客が製品やサービスをどれほど非効率的に使っていても、あるいは誤用していても、顧客はそのことにずっと気づかず、そして企業の側はそれで大満足、という場合も中にはある。データが多すぎると顧客が混乱することもある。共有するデータと共有しないデータ、共有の方法、共有の頻度については、企業が注意深く選択する必要があるだろう。データ共有を成功させるには、重要なメトリクスの識別、効果的なデータ視覚化の活用、ちょうどよい歩調の選択が非常に重要だ。企業はさらに、パーソナライズされたデータの共有に最適なチャンネル(テキストメッセージ、モバイル向けアプリ、電子メール、ウェブサイト、製品上に直接など)も決める必要があるだろう。
供給に限りのある化石燃料とは異なり、データは無限の資源であり、その拡大にはモノのインターネット(IoT)が不可欠だ。データがどんどん浸透していくにつれ、データにますます精通していく顧客が期待を寄せ、見返りを与えるのは、ブランドとの健全なデータループ(データの環)だろう。大事なのは、顧客のデータから企業がいかにして貴重な本質を引き出せるか、ということだけでなく、そのデータからどうすれば顧客にとっての価値を生み出せるかということである。あなたの会社も、双方向での情報共有をどうやって活用するか、新たに出現したデータループをどうやってマスターするかということについて、プランを練り始める時期にきている。
Brent DykesはAdobeのCustomer Analyticsエバンジェリストで、Adobeの解析ソリューションに関するヴィジョンの指導と宣伝を担当している。ここ8年間は、企業レベルのWeb解析コンサルティングに重点的に取り組み、Microsoftやソニー、Dell、Comcast、Nikeなど、多数の業界のリーダーと協働してきた。Dykesは著述家でもあり、処女作『Web Analytics Action Hero』を最近、出版した。この本では、デジタルデータから行動を引き起こせる、やり手のアナリストになる方法を概説している。

Result of Translation in Conyac

Number of Characters of Requests:
1777letters
Translation Language
English → Japanese
Translation Fee
$39.99
Translation Time
2 days
Freelancer
jayem_5566 jayem_5566
Senior
英語から日本語の翻訳では、訳文を一度読むだけで理解できるような日本語にするように努力しています。犬が大好きなので、犬関連やペットグッズなどの翻訳、大歓迎です。