Built with BigQuery: Pendo Data Sync でデータの費用対効果を最大化する方法

※この投稿は米国時間 2024 年 3 月 22 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

編集者注: この投稿は、Built with BigQuery を活用したパートナー様をご紹介するシリーズの一部です。

ビジネス上の重要な意思決定を行う際、データが最も重要な要素となります。新たなビジネス機会の特定、業務の効率化、顧客へのさらなる価値の提供などにおいて、将来に関する重大な選択をする場合に、経営陣は事実を把握しておきたいと思うものです。これは、適切なデータ、つまり利用しているプロダクトからのデータを入手して評価することを意味します。

Pendo は、プロダクト データをより大きなビジネス戦略に効果的に反映させる方法を企業に提供しています。世界中のソフトウェア エクスペリエンスを向上させるというミッションを掲げる Pendo は、アプリケーションから得られたユーザーの行動に関する価値の高い分析情報をより広範なビジネスに簡単につなげることができる Data Sync というプロダクトを開発しました。Data Sync を使うと、データが組織のどこに配置されていても、チームは顧客のエンゲージメントと健全性に関するデータを可視化できます。

サイロ化されたプロダクト データは無駄なデータ

プロダクト レベルの行動に関する分析情報をビジネス レポートに組み込むことができない場合、企業はユーザーの包括的なジャーニーを把握できません。現在のマクロ経済状況を鑑みると、企業は既存の顧客ベースを維持し、拡大しなければならないという大きなプレッシャーにさらされており、ユーザーの行動の全容を把握できなければ、不利な立場に置かれることになります。

プロダクトの使用状況の全体像を得られないのは、多くがデータを一つひとつまたは API pull で収集していることが原因です。これではビジネスに必要な価値を引き出すことはできません。このような方法を使用していると、スケーラブルでサポートされたデータ戦略モデルを構築することから意識がそらされ、リソースが奪われることになりかねません。プロダクト データに関する信頼できる唯一の情報源がなければ、それぞれのチームが全体像の一部だけを見て、ビジネス上の重要な意思決定を行うことになります。これがデータのサイロ化を招き、以下のような重要な質問への答えを得るのに役立つ分析情報を無駄にすることになります。

• ユーザーは商用モデルに合った主要なプロダクト分野から価値を引き出しているか。

• 顧客のコホートが更新時点のアプローチにおいてエンゲージメントと健全性を保っているか。

• 顧客アカウントのライフタイム バリューを最大化しようとする際に、どのような行動の傾向が販売戦略に有益か。

• カスタマー チームは、リスクや離脱に予防的に対処するために必要な分析情報を持っているか。

重要な質問に答えるための豊富な分析情報

この断片化されたアプローチに代わる方法があります。Google Cloud 用の Pendo Data Sync を使用すると、必要なときに Pendo データを Cloud Storage で利用でき、BigQuery、その他のデータレイクやウェアハウスでアクセスできるようになります。Pendo は、プロダクト アプリケーションの行動データ（ユーザーの操作）を他の重要なビジネス データソースとつなげることにより、組織が重要な決定を自信を持って行うことができるようにします。

Pendo を使用すると、以下のことが簡単にできるようになります。

• 過去のすべての行動データとプロダクトの利用状況データに簡単にアクセス。データ エコシステム全体の価値あるデータを構造化して、データに基づいた行動を取ることができます。Google Cloud で、これらの追加データベースを統合することで、BigQuery と Looker の価値を最大限に活用し、データチームはこれまで利用できなかったビジネス分析情報を生成できるようになります。

• データを誰でも利用できるようにすることで情報に基づく意思決定を促進。プロダクト データと主要なビジネスデータすべてを必要な深さで瞬時に結合することで、現代のデータドリブンな組織をサポートします。

• リソース使用率の向上。サイロ化されたデータセットを手動で pull しなくても済むようにし、データチームとエンジニアリング チームがより価値のある活動に時間を使えるようにします。

• プロダクトに関するインサイトの費用対効果を最大化。すべての部門（経営幹部まで含む）が同じ共通のビジネス言語を話せるようにします。

• より迅速な意思決定を自信を持って行う。プロダクト データを意思決定プロセスの中心に置きます。

データを誰でも利用できるようにすることでビジネスを強化

Pendo データは、お客様が構築、販売、デプロイするアプリケーションの主要な信頼できる情報源として機能します。Data Sync を使うと、これらの分析情報は Pendo を直接使用するプロダクト チームだけに限定されるのではなく、誰でも利用できるようになります。ETL（抽出、変換、読み込み）プロセスがわかりやすいため、すべての部門と部門横断型イニシアチブが、一元化された場所にある Pendo データに簡単にアクセスできます。

これまでに、Data Sync をご利用のお客様はさまざまなユースケースで Pendo データを利用しています。これには、プロダクトの改善が販売および更新に与える影響の測定、エンドツーエンドのユーザー ジャーニーにおけるユーザーへの負担の特定、更新戦略を形成するためのデータソース全体にわたる包括的な顧客健全性スコアの計算などがあります。他のチームも Pendo データを活用して、プロダクトの使用状況とセンチメント シグナルに基づく離脱リスクモデルを作成したり、アップセルやクロスセルの機会を特定してデータに基づくアカウントの拡大を促進したりしています。

Pendo Data Sync は「Built with BigQuery」

Google Cloud 上に Data Sync を構築したため、開発と、ソリューションの最初のロールアウトは非常に簡単でした。Pendo のエンジニアリング チームは、Google Cloud プロダクトとサービスの既存の知識を活用して、Data Sync のベータ版を構築できました。このバージョンを、Google Cloud を使用する設計パートナーにロールアウトすることで、Pendo データを一括で Cloud Storage から BigQuery に pull するための方法とベスト プラクティスを標準化しました。さらに、Pendo のデータ サイエンス チームは、BigQuery をデータ ウェアハウス ソリューションとして使用し、Looker を主なビジネス インテリジェンス ツールとして使用しました。データチームは、Data Sync の最初の「アルファ」顧客となり、エンジニアリング チームと協力してプロダクトのデータ構造と ETL ベスト プラクティスを設計し、ドキュメントの作成を支援しました。

今後 Pendo は、Analytics Hub で直接データ共有するなど、Google Cloud とのより深いインテグレーションを進めていきます。

Data Sync がデータフローに使用するアーキテクチャの図を以下に示します。

プロダクト データを最大限に活用

Pendo と提携することで、プロダクトの利用状況データを最大限に活用できるようになります。定量的なフィードバックと定性的なフィードバックを他の関連データセットと結合することにより、ユーザーのエンゲージメントと健全性の全体像を把握できるため、チームが顧客の維持と拡大に関する戦略的な意志決定をデータに基づいて行うことができるようになります。

Data Sync の詳細については、Google Cloud Marketplace で Pendo をご確認いただくか、Google または Pendo の営業担当者までお問い合わせください。

また、Pendo チームのメンバーにカスタムデモを依頼して、お客様のビジネスで Pendo を利用することでどのように顧客のエンゲージメントと健全性を向上できるかをご確認ください。

ISV とデータ プロバイダにとっての「Built with BigQuery」のメリット

Built with BigQuery は、Pendo などの企業が Google のデータクラウドを使って革新的なアプリケーションを構築するお手伝いをします。参加企業には以下のメリットがあります。

• 専任のエキスパートから、重要なユースケース、アーキテクチャ パターン、ベスト プラクティスに関するインサイトを得ることによって、プロダクトの設計とアーキテクチャの構築を加速できます。

• 共同マーケティング プログラムを利用して、認知度の向上、需要の創出、導入の拡大を図り、より大きな成功を実現できます。

BigQuery は、Google Cloud のオープンかつ安全でサステナブルなプラットフォームに統合された、パワフルでスケーラビリティの高い統合 AI レイクハウスのメリットを ISV に提供します。データの可能性を最大限に引き出してイノベーションを促進する方法については、Built with BigQuery の詳細をご覧ください。

-Pendo、バリュー エンジニアリング ディレクター Howie Bienstock 氏

-Google Cloud、Built with BigQuery 担当責任者 Tom Cannon