BigQueryでマーケティング分析！効果的なキャンペーン実施のためのデータ活用

2024年9月7日2024年11月9日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

プログラミング未経験のビジネス職

【興味関心】

データ分析にご興味がある
業務で必要としている

【解消できるお悩み】

マーケティング施策の効果をもっと上げたいけど、どうすれば良いか分からない…
顧客データはあるけど、活用方法がわからない…
データ分析で、効果的なキャンペーンを企画したい
Webサイトや広告の効果を、もっと正確に測定したい
BigQueryでマーケティング分析ができるって聞いたけど、難しそう…
プログラミング未経験でも、BigQueryを使ってマーケティング分析できるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光

【経歴】株式会社光通信営業➜起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業➜

資金調達無しARR2億円

GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、GoogleCloudPlatformのBigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)：サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上

Struccle(ストラクル)：株式会社志庵が独自開発しているAaaS

AaaS(アース)：Data Analytics as as Serviceの意

SaaS(サース)：Software as a Serviceの意

GoogleCloudPlatform：Googleが提供するクラウドプラットフォーム。このプラットフォームの中に様々なサービスが存在する

GCP(ジーシーピー)：GoogleCloudPlatformの略

BigQuery(ビッグクエリ)：上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス

LookerStudio(ルッカースタジオ)：Googleの提供する無料のデータ可視化ツール　※否Looker

SQL(エスキューエル)：データベースを操作するプログラミング言語

クエリ：SQLで記述した命令文

クエリ例）
- SQL構文のクエリ⬇
  - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
  - 命令文の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」

ペタバイト：データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

現代のマーケティング活動において、データ分析は欠かせない要素となっています。

顧客の行動やニーズを深く理解し、効果的なキャンペーンを実施するためには、データに基づいた戦略立案が重要です。

そして、そのための強力なツールとなるのが、Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」です。

BigQueryは、膨大なマーケティングデータを高速に分析できるだけでなく、様々なデータソースと連携することで、多角的な分析を可能にします。

この記事では、BigQueryを使ったマーケティング分析の手法と、効果的なキャンペーン実施のためのデータ活用術を紹介します。

具体的な事例を交えながら解説していきますので、ぜひ参考にしてください。

当社ではBigQueryをサーバーサービスの代わりに利用し、低コストでデータ分析を行っています。

BigQueryとは？
BigQueryでマーケティング分析を行うメリット
BigQueryを使ったマーケティング分析手法
BigQueryでマーケティング分析！効果的なキャンペーン実施のための活用事例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryでデータドリブンなマーケティング戦略を！

1. BigQueryとは？

bigqueryとは

BigQueryは、Google Cloud Platformが提供するフルマネージド型のサーバーレスデータウェアハウスです。

ペタバイト規模のデータに対して、高速なSQLクエリを実行し、分析することができます。

従来のデータウェアハウスと比べて、圧倒的な処理速度とスケーラビリティ、コストパフォーマンスの高さが特徴です。

私はBigQuery一筋で7年間使っています。

2. BigQueryでマーケティング分析を行うメリット

BigQueryはマーケティング分析に最適なツールです。

その理由は以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大なマーケティングデータを高速に分析できます。
様々なデータソースとの連携： 顧客情報、購買履歴、Webアクセスログ、広告データなど、様々なデータを統合して分析できます。
豊富な分析機能： SQLや機械学習など、高度な分析機能を利用できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用できます。

当社ではBigQueryでマーケティングに関わるすべての分析を行っています。

3. BigQueryを使ったマーケティング分析手法

BigQueryでは様々なマーケティング分析手法を実行できます。

以下は代表的な分析手法の例です。

3.1 顧客セグメンテーション

顧客セグメンテーションは、顧客を属性や行動に基づいてグループ分けする手法です。

例えば、「年齢層」「性別」「居住地」「購買金額」「購入頻度」「Webサイトへのアクセス履歴」などの属性や行動に基づいて、顧客をグループ分けすることができます。

BigQueryでは、SQLを使って顧客データを柔軟にセグメント化することができます。セグメントごとにマーケティング施策を最適化することで、より高い効果を期待できます。

3.2 キャンペーン効果測定

キャンペーン効果測定は、実施したマーケティングキャンペーンの効果を分析する手法です。

例えば、「キャンペーン期間中の売上」「Webサイトへのアクセス数」「コンバージョン率」などを分析することで、キャンペーンの効果を定量的に評価することができます。

BigQueryでは、キャンペーン期間の前後のデータを比較したり、A/Bテストの結果を分析したりすることで、キャンペーンの効果を正確に測定することができます。

3.3 Webサイト分析

Webサイト分析は、Webサイトへのアクセス状況を分析する手法です。

例えば、「アクセス数」「ページビュー数」「直帰率」「コンバージョン率」などを分析することで、Webサイトの改善点を見つけることができます。

BigQueryでは、Google Analyticsのデータと連携することで、Webサイト分析をより詳細に行うことができます。

ユーザーの行動を分析し、Webサイトの使いやすさやコンテンツの魅力を向上させることで、コンバージョン率向上につなげることができます。

3.4 広告効果測定

広告効果測定は実施した広告の効果を分析する手法です。

例えば、「クリック率」「コンバージョン率」「費用対効果」などを分析することで、広告の効果を定量的に評価することができます。

BigQueryでは、広告プラットフォームのデータと連携することで、広告効果測定をより詳細に行うことができます。

広告のターゲティング精度を向上させたり、広告クリエイティブを最適化したりすることで、広告費用対効果を最大化することができます。

当社では従業員全員BigQueryで分析することが可能です。SQL自体の習得は簡単です。

4. BigQueryでマーケティング分析！効果的なキャンペーン実施のための活用事例

以下はBigQueryを使ったマーケティング分析の活用事例です。

ECサイトにおけるターゲティング広告配信： BigQueryで顧客の購買履歴やWebサイトアクセスログを分析し、興味関心の高い商品を予測。その結果に基づいて、パーソナライズされた広告を配信することで、広告効果を向上させた。
キャンペーン効果の最大化： 過去のキャンペーンデータや顧客属性データをBigQueryで分析し、キャンペーンの効果を予測するモデルを構築。そのモデルを使って、最適なキャンペーンターゲットやオファー内容を決定することで、キャンペーン効果を最大化させた。
Webサイトのパーソナライズ化： BigQueryでWebサイトアクセスログを分析し、ユーザーの行動パターンを把握。その結果に基づいて、Webサイトのコンテンツやデザインをパーソナライズすることで、コンバージョン率を向上させた。

BigQueryとLooker Studioでは、様々な種類のグラフやチャートを使ってデータを可視化できます。

以下はLooker Studioを使った活用事例です。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryでマーケティング分析を行うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryでマーケティング分析を行うにはSQLの知識が必要です。

ただし、基本的なSQLの知識があれば、多くの分析を行うことができます。

Googleは、BigQueryの初心者向けチュートリアルを提供していますので、SQL初心者の方でも学習することができます。

初学者のために下記SQL講座を無料で提供しております。

Q2. BigQueryと連携できるマーケティングデータにはどのようなものがありますか？

BigQueryと連携できるマーケティングデータには、顧客情報、購買履歴、Webアクセスログ、広告データ、CRMデータ、メールマーケティングデータなど、様々なものがあります。

これらのデータをBigQueryに統合することで、より多角的なマーケティング分析が可能になります。

Q3. BigQueryでマーケティング分析を行う際の注意点はありますか？

マーケティング分析を行う際には個人情報保護法などの法令を遵守する必要があります。

また、分析結果を解釈する際には、統計的な知識が必要となる場合があります。

必要に応じて、専門家のアドバイスを受けるようにしましょう。

当社では個人情報保護法をもとに、セキュリティ対策を行い、適切に個人情報を扱っています。

6. まとめ：BigQueryでデータドリブンなマーケティング戦略を！