Cloud OnAir 番組レポート : ビジネスの成長を加速するマーケティング データウェアハウス

Cloud OnAir は、Google Cloud の製品をわかりやすく解説し、最新の情報などをいち早く皆様にお伝えする Online 番組です。

12 月 5 日の放送では、「ビジネスの成長を加速するマーケティングデータウェアハウス」をテーマにお送りしました。自社に大量のデータがあるのにマーケティング分析へ活用する具体的な方法がわからないといったお悩みをお持ちの方にお勧めの内容です。 今回の放送では、専門知識がなくても今すぐ試すことができる BigQuery やデータポータルなどを使ったマーケティング分析例をご紹介します。マーケティングの分析や施策に不可欠なデータウェアハウスをクラウド上に構築いただくポイントと、ユースケースをご覧ください。

マーケティング データウェアハウスとは

カスタマーセントリックな戦略が求められている中で、データを活用して自社のお客様についてしっかりと理解することが不可欠となっています。このため、社内各所に分散するマーケティングデータを集めて、リアルタイムに分析するための基盤として「マーケティング データウェアハウス」が必要です。

番組では、このマーケティングデータウェアハウスの活用について、以下の 3 つの側面から、具体的なイメージを紹介します。

1. カスタマージャーニーの理解
　a. データドリブン・セグメンテーション分析
　b. トレンド・時系列分析（需要予測、売上、広告効果測定）

2. マーケティング成果の予測
　a. 生涯価値、購入予測（Auto ML Tables や BigQuery ML など）
　b. アトリビューション分析 と MMM

3. 顧客エクスペリエンスのパーソナライズ化
　a. 商品リコメンデーション
　b. センチメント分析

BigQuery で作るマーケティング データウェアハウス

番組後半では、マーケティングデータウェアハウスを構築に関連する Google Cloud 製品を紹介します。最初に BigQuery ML、K 平均法 クラスタリング モデルについて詳しく解説します。BigQuery ML の K 平均法モデルは、顧客セグメンテーションやデータ品質の調査といったところで活用されています。

番組では実際に K 平均法クラスタリング モデルを使う様子をデモでご紹介します。ウェブサイト内の顧客の行動に基づいて、顧客をセグメントするために、実際のデータセットを使用してモデルの作成から予測までの一連の流れをご覧いただけます。

スプレッドシートで大量データを処理する

Connected Sheets は BigQuery のパワフルさをシンプルなスプレッドシートのインターフェースと統合した新しい種類のスプレッドシートです。何回かクリックするだけで、データをスプレッドシート上のダッシュボードとして可視化し、セキュアに組織内で共有が可能です。データの表示、編集、共有権限を制御しながら、データドリブンな意思決定やコラボレーションを促進します。

機械学習の複雑な周辺処理を自動化する

続いて紹介するサービスが、AutoML Tables（ベータ版） です。構造化データに対する最先端の機械学習モデルを自動的にビルドしてデプロイすることができ、高速かつ大規模に企業のデータを活用することが可能です。さらに、Explainable AI（ベータ版） や Recommendation AI （ベータ版）についてもご紹介します。Recommentation AI は自動スケールする高度にパーソナライズされたリコメンデーション エンジンです。ユーザーの行動にリアルタイムで対応することができます。

番組で説明した資料はこちらで公開しています。

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