Treasure Dataによるデータ分析の高度化(後編)~【応用編】具体的な活用事例紹介~

2020.09.15

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前半では「Treasure Dataとは?何ができるの?」というテーマでお話させていただきました。後半にあたる今回は、実際に当社で扱った分析事例をもとに、CDP(カスタマー・データ・プラットフォーム)のひとつであるTreasure Dataの活用方法についてご紹介します。

【活用事例】大手アミューズメント機器メーカー

クライアント企業の事業概要

遊戯施設向けの商材を扱う、BtoBの事業を展開しているクライアント企業でした。取引先は遊戯施設でありつつも、実際に利用するエンドユーザーのニーズを把握するためにWebサイト上での会員化、データの蓄積と活用を推進していました。

クライアント企業が抱えていた課題

Webサイト上でのデータ蓄積と活用にあたって最も大きい課題は、既存の環境で取得できる1stパーティーデータでは顧客データ(属性、興味関心など)が不足しており、「施策に繋がる効果的な顧客分析ができていない」というものでした。

課題の解決方法と実施ステップ

(1) reasure Dataにて複数サイトのデータを統合

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(図1: クライアント企業の課題背景と解決方法

 

もともとクライアント企業のWebサイトは製品ラインごとに独立して存在していました。それに伴ってアクセス計測やデータ蓄積もWebサイトごとに独立して実施していたため、すべてのWebサイトを横断的に分析し、Webサイト内の行動を正確に把握することが難しい状況でした。

そこで、CDPのひとつであるTreasure Dataを活用し複数のWebサイトのデータを一元管理することでその課題を解決することをご提案しました。具体的な実施ステップは以下の3ステップです。

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(図2:実施した具体的な業務ステップ)

  1. データ構造の整理
    顧客ヒアリングを行い、顧客データ、Webアクセスデータなどを統合させるうえでのデータの接続元・出力先や方法、種類・更新時期などを整理しました。

  2. IDの紐づけ・データの統合
    次に各データに対し「キー」となる情報を選定し、バラバラになったデータを紐づけて統合します。別々に捉えていたデータを一元化してまとめることにより、今まで捉えることのできなかった新たな側面からデータを俯瞰し、分析することを可能にしました。
  3. 検証・実装
    散在していた自社データを統合することにより、複数あるWebサイトを横断したデータ分析を実施する環境を整えました。

 

(2)Treasure DataにてAudienceOne®のデータを統合

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(図3:クライアント企業の課題背景と解決方法)

 

クライアント企業はもともと顧客データを収集していましたが、既存の1stパーティーデータが十分ではなく、具体的な施策に繋がるような顧客分析ができていませんでした。

そこで、課題解決のため当社のサービスである「AudienceOne®」から取得できる3rdパーティーデータと既存の1stパーティーデータの結合を行いました。今まで1stパーティーデータだけでは不足していたユーザーの属性データや興味関心データを3rdパーティーデータを用いて補完することで、高度な顧客分析を可能にしました。

具体的な実施ステップは以下の3ステップです。

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(図4:実施した具体的な業務ステップ)

  1. データ構造の整理
    Treasure Data内のデータと新たに付与する3rdパーティーデータを統合させるうえでの接続元・出力先や方法、種類・更新時期を整理しました。

  2. IDの紐づけ・データの統合
    各データに対し「キー」となる情報を選定し、Treasure Data内のデータと3rdパーティーデータを紐づけて統合しました。

  3. 検証・実装
    既存の1stパーティーデータのみでは不足していたユーザー属性データや興味関心データを外部データから補填することで高度な顧客分析を実施しました。分析の結果、Webサイトの来訪者像の把握に成功し、Webサイト内コンテンツや動線設計の改善に繋げることができました。

まとめ

本記事ではTreasure Dataをデータ基盤としたデジタルマーケティングを推進するために、前編ではTreasure Dataの基本機能について解説し、後編ではTreasure Dataの活用事例をご紹介しました。

意思決定にデータを有効活用したいと考える企業が増えていますが、データの収集や分析などの体制に課題を抱える経営者やマーケティング責任者は少なくありません。しかし、Treasure Dataを活用することで散在する社内データを一元管理し、より精度の高い分析や施策に繋げることができると考えます。

当社では、Treasure Dataの導入から活用までの支援を一貫して提供しております。今回ご紹介したTreasure Dataを活用したデータ統合、活用にご興味があればぜひアイレップへご相談ください。

<DL資料>Webアナリティクスサービスのご案内

 

この記事の著者

DIGIFUL編集部

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