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リーダーから学ぶ: パーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信するにはデータドリブン アプローチが有効
2018年5月30日水曜日
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「
Lessons from leaders: A data-driven approach helps deliver engaging, relevant messages
」を元に構成しております。
マーケティング担当者なら誰でも、顧客のことを把握し、適切なタイミングでアプローチすることの重要性を理解しています。また、最近の消費者はデジタル環境を以前より効果的に活用しており、企業からは自分の好み、関心、行動に合う商品やサービスを提案してもらいたいと考えています。
[1]
では、顧客それぞれに合わせてパーソナライズしたやり方で日常的にコミュニケーションを取るにはどうすればよいでしょうか。
MIT Sloan Management Review Custom Studio にて発表された Google のレポートによると、データに基づく戦略が成功の鍵とされています。
「The Data-Driven Transformation(データドリブンな変容)」と題されたそのレポート
には、Bayer、Tapestry Inc.(Coach、kate spade new york、Stuart Weitzman の親会社)、および Sprint のマーケティング責任者のインタビューが掲載されており、マーケティング チームの効率、正確性、機敏性を高める取り組みについて、実践から得られたインサイトを確認することができます。本稿では調査で得られた主なインサイトと、優秀なデータ分析のプロの含蓄ある言葉をいくつか紹介します。
技術の統合を進める(並行してトレーニングも実施)
全米広告主協会の最近の調査では、マーケティング技術に積極的に投資している企業ほど、マーケティングで高い成果を上げていることがわかりました。
[2]
そうした投資はさまざまな面で利益に結び付いていますが、いまだにチャネルごとにソリューションを使い分けている企業が投資に乗り出せば、さらに大きな成果を見込めます。各種の技術を単一の共有システムに統合すれば、何が機能していて、何が機能していないのかを簡単に評価できるだけでなく、ニーズに沿った詳細な消費者インサイトを得ることもできます。
Bayer のコンシューマー ヘルス部門のデジタル戦略責任者である Jeff Rasp 氏も、より効果的にチームでデータを活用できるよう、
こうした統合を実施しました。
同氏は分散されているデータをそれぞれの顧客 ID にまとめる新しいマーケティング分析プラットフォームの構築を指揮し、成果の評価に利用する同社として初めてのアトリビューション モデルの策定にも加わりました。
行動に繋がるインサイトを見出す分析スキルを持ったチームを構成する
データ サイエンティストやモバイル デベロッパーなど、データの専門家がいないと、マーケティング部門では適切なメッセージを適切なタイミングで配信することができません。Sprint の最高デジタル責任者である Rob Roy 氏の場合は、社内で新たに分析チームを編成し、外部のパートナーから作業を引き継ぐことにしました。
「すべてのデータを格納できるアーキテクチャを構築するためには、それに対応できる人材を確保する必要がありました」と Roy 氏は話しています。
必要な人材を確保した Sprint は、ウェブやソーシャル メディア、小売り、ディスプレイなど各種チャネルのデータを統合。以前より高い精度で顧客をセグメント分けできるようになりました。
グループ間の共同作業を促進する
最近の McKinsey の調査では、高い成果を収めているマーケティング担当者の 51% がネットワーク型の組織に属していることがわかりました。その時々の必要に応じて、機能の異なる複数のチームで編成される組織のことです。
[3]
Tapestry のグローバル データラボ担当副社長である Parinaz Vahabzadeh 氏もリーダーという立場で、そうした組織が 1 つのユニットとして協働できる体制を整えています。
「誰でもデータを利用できるようにしたいのです」と Vahabzadeh 氏。「私たちは少人数の精鋭チームなので、最も影響力の大きいプロジェクトに専念すること、同時に他のチームが必要な分析を独自に実施できるようにすることが重要となります。」
詳細情報
上記のブランド 3 社が顧客へのアプローチをパーソナライズするために、データの活用方法をどのように見直しているかについて、詳しい内容をお知りになりたい場合は
レポートの全文
をダウンロードしてください。
ALTS:
パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信で、データドリブン マーケティングの担当者が果たす役割
新しいレポート: パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを役立てる方法
新しいレポート(MIT SMR Custom Studio / Google): データをもとにパーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信する
パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを活用する意味
[1]
MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月
[2]
MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月
[3]
McKinsey & Company の D. Edelman と J. Heller、「The Marketer Strikes Back」、2015 年 10 月、
goo.gl/R2ZnLL
BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセットのご紹介
2018年5月22日火曜日
この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「
Introducing the Google Analytics Sample Dataset for BigQuery
」を元に構成しております。
Google アナリティクスと Google BigQuery の連携機能
を利用すると、セッション単位やヒット単位のデータにアクセスして別のデータセットと結合することにより、新たなビジネス インサイトを得ることができます。サンプリングされていないデータを瞬時に分析できる BigQuery は、膨大なデータセットを対象としたインタラクティブで強力なデータ分析を実現するクラウド サービスです。
このたび Google は、BigQuery でのアナリティクス データの分析に関する実践的な学習や教育をサポートするため、Google アナリティクス サンプル データセットをご用意しました。このデータセットは BigQuery のウェブ UI からご利用いただけます。Google ブランドの商品を販売する e コマースサイト、
Google Merchandise Store
のデータが含まれており、AdWords、目標、拡張 e コマースなど、Google アナリティクスでよく使われる典型的なデータについてクエリの作成が可能です。クエリの作成が可能なエクスポート スキーマのフィールドについては、
こちら
でご確認いただけます。
BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセット
サンプリングされていない Google アナリティクス データに対して高度なクエリを行うお客様をサポートする際には、高速で拡張性の高いビッグデータ分析が可能な BigQuery を利用しています。Google アナリティクスと BigQuery を連携させるメリットについてトレーニングを行う際、意味を成す分析が可能な量の高品質なデータセットがあれば極めて有効です。そのため、マーケティングと e コマースのデータを含む膨大な Google アナリティクス サンプル データセットが一般公開されることを、とても喜ばしく思っています。誰もがビッグデータ分析を試せるようになったのです。
- Doug Hall 氏、
Conversion Works
分析ディレクター
独学に最適
BigQuery でサンプル データセットを使うと、分析データからどれほど細かい情報を抽出できるかがよくわかります。Google Merchandise Store について、次のような質問への答えを探すクエリを作成する際は、Google が作成したこちらの
ガイド
をお役立てください。
・購入ユーザーあたりの平均トランザクション数は?
・商品ごとの販売済み在庫の割合は?
・マーケティング チャネルごとの購入ユーザー別の平均直帰率は?
・特定の商品を購入した顧客が、その後に購入している商品は?
・購入に至るまでのユーザー インタラクションの平均回数は?
教育プログラム
BigQuery の使い方を教える立場にある方は、ぜひ教育ツールとしてサンプル データセットをご活用ください。学生に提供するタスクベースのテストや学習資料などの作成にご利用いただけます。Google の教育コースでも、このサンプル データセットの利用を始めました。
アナリティクス アカデミーの
Google アナリティクス 360 入門コース
では、BigQuery の概要を学習していただけます。Google Cloud チーム提供の
データ分析コース
では、BigQuery の実践的な使い方を学ぶことができます。
データセットを活用
入手方法など、データセットについて詳しくは
こちらのヘルプ記事
でご確認いただけます。サポートをご希望の場合は、
広告主コミュニティ
を通じてお知らせください。このデータセットをさらに有効なものにするための機能のリクエストやアイデアもお待ちしております。BigQuery で Google アナリティクス データを分析するメリットを実践的に学習するツールとして、このデータセットをご活用いただければ幸いです。
ご利用をお待ちしております。
投稿者:
Deepak Aujla
- Google アナリティクス ソリューション、プログラム マネージャー
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