PBS は LunaMetrics と組んで
データ サイエンス ソリューションプロジェクトに取り組み、こうした複雑で大規模なデータセットから確実で実用的な結果を抽出することにしました。LunaMetrics はデータ マイニングの手法によって、ウェブサイトでの行動をもとにオーディエンスのパターンを見出すことに努めました。BigQuery を Cloud Datalab や Cloud Storage といった Google Cloud Platform プロダクトと組み合わせることで、両社はウェブサイトで得られた 3 億 3,000 万件以上ものセッションから、有用な回答を導くことに成功しました。
分析の結果、6 種類のユーザー群を特定しました。区分の基準となったのは、主に利用するコンテンツのタイプ（ニュース、育児関連情報など）と機能（動画をオンラインで観ることを好むか、テレビ接続デバイスで観ることを好むかなど）です。この知見をもとに、PBS は既存のペルソナに行動データを反映して強化・修正することができました。こうして得られたペルソナは、今後新たなオーディエンスの作成に活用され、リマーケティングや高度なレポート、コンテンツのテストなどに効果を発揮することとなります。
詳しくは、
ケーススタディ全文をご確認ください。技術的な詳細については、LunaMetrics のブログ（英語）で「
Audience Modeling with Analytics 360 and Google Cloud Platform」をご覧ください。
投稿者：
Jonathan Weber（LunaMetrics）、
Daniel Waisberg（Google）
