Looker の概要 - 一般的なユースケース

※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 18 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Looker のチームやそのビジネス インテリジェンス（BI）と分析テクノロジーを Google Cloud に導入するのにともない、Google はプラットフォームで実行できるあらゆることを模索しています。Looker は収集しているデータやアクセスできるデータの可能性を最大限に活用することが可能です。データのモデル化や分析、可視化、リアルタイム ダッシュボードの埋め込み、データ アプリケーションの構築、組織でデータが必要なユーザーとの適切な共有を行うことができます。さまざまな点で、Looker はデータ向けの API に似ています。

今日では大量のデータを収集できる可能性があるため、その部分は簡単に思えます。ただし、そのデータを応用してこそ、実際に価値をもたらすことができます。以下に示す一般的なユースケースのいくつかを利用して Looker の BI への独自アプローチを開始し、その一部をお客様の組織に適用する方法について検討してみましょう。探しているものがわかり、具体的な数値を把握したら、意思決定やビジネス目標の設定に役立つデータを判断できます。

BI の概念や、その概念をビジネス、IT、運用チーム全体で適切に適用する方法について詳しくは、以下の説明をご覧ください。

見栄えの良いダッシュボードを構築する。データを BigQuery に取り込み、分析を適用する作業がすべて済むと、ダッシュボードは大きなメリットになります。ユーザーに気に入ってもらえるものを作成するには、まずダッシュボードを使う理由と組織内の対象者を把握しましょう。そこからダッシュボードの全体的な外観の承認を得て、実際の作成に着手します。ダッシュボードはスキャンしやすく、必要に応じてユーザーがさらに詳細に調べることができれば理想的です。また、フローや色などの詳細にも配慮し、ユーザーを実際に引きつけることもできます。詳細

顧客の収益性を測定する。顧客の収益性を把握すると、お金を稼げるかどうかではなく、実際にお金がかかるかどうかを理解することができます。顧客の収益性測定は生涯価値やトランザクションの純利益よりも複雑であり、お客様の会社と顧客の接点がすべて含まれる必要があります。こうした接点には、カスタマー サービスのインタラクション、フルフィルメント要件、サービスの過剰使用などがあります。

詳細な手順を利用して、顧客チャネルの識別、顧客グループのセグメント化、収集データの掘り下げなど、顧客の収益性を判断することで、顧客に関連するさまざまな費用の詳細を理解できます。このプロセスが整ったら、その数値をできる限り頻繁に見つけ、結果として生じた情報でビジネスの戦略と目標を適応させることができます。詳細

顧客セグメンテーションを理解する。顧客のセグメンテーションとは、共通の特徴に基づいて顧客をグループに分割することを指します。各グループには、知っておくと便利なユーザー属性、ライフスタイル、行動の違いなどがあります。たとえば、最終購入日、頻度、金額（RFM）の方法を使用して顧客をセグメント化し、消費者の習慣や価値の高い買い物客を特定できます。単純なものから複雑なものまで、一般的な顧客セグメンテーション モデルがいくつかあるため、ビジネスを理解し、商品や予算を決定するためにさまざまなモデルを選択できます。また、顧客セグメンテーションを使用すると、マーケティングやプロモーションの戦略を通知し、適切なコンテンツをユーザーに届けることもできます。Looker ではクエリがデータベースに対して直接行われます。ワークブック、キューブ、.csv ファイル、専用データベース、デスクトップにデータを移動、抽出する手間がありません。こうした Looker の主な差別化要因により、データの移動を最小限に抑え、機密情報へのアクセスを制限しながら、データの整合性を促進できます。詳細

コンバージョン プロセスを利用する。カスタマー エクスペリエンスやユーザー エクスペリエンスの測定にはさまざまなグレーゾーンが含まれる可能性がありますが、コンバージョン プロセスはサイト訪問者がウェブサイト内を移動する際の進行状況を調査する方法です。最初のコンバージョン プロセス分析をベースライン測定として実施してから、顧客のサイト エクスペリエンスを最適化できる場所を見つけることができます。コンバージョン、トランザクション、見込み顧客を測定できますが、平均注文額や総利益を含めることも可能です。サイトの購入プロセスには通常、5 つのステップがあります。詳細

BI にとどまらない。ビジネス インテリジェンスはほんの一例にすぎません。単なるアクション指向の分析情報を超え、Looker 内では他のタスクを実行できます。たとえば、Action Hub で Looker 内の統合指標に基づいて他のシステムでワークフローをトリガーしたり、管理されたデータを他のシステムに安全かつ確実に送信したり、日常的な作業を Looker に組み込んで分析情報とアクションの間のループを閉じたりできます。詳細

上記のユースケースは、ごく一部の機能をご紹介しただけです。詳しくは、Looker のブログにアクセスしてビジネスに特に関連する BI トピックをご覧ください。また、Google Cloud Next '20: OnAir で Looker のブレイクアウト セッションを視聴するか、こちらで新しいページをご確認ください。

-プロダクト マネージャー Vinay Balasubramaniam、Google Cloud プロダクト マーケティング マネージャー Soleil Kelley