BigQueryで売上分析！データに基づいた販売戦略で売上アップ

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】

売上をもっと伸ばしたいけど、効果的な方法がわからない…
感覚や経験だけで販売戦略を立てていて、限界を感じている…
売上データはあるけど、分析方法がわからない…
BigQueryで売上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を使って売上分析できるの？
BigQueryを使って、具体的にどんな販売戦略を立てられるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

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

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、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
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;
    - 上記クエリ(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

売上向上はあらゆるビジネスにとっての最重要課題です。

しかし、感覚や経験だけに頼った販売戦略では、現代の複雑な市場環境において、大きな成果を上げることは難しいでしょう。

そこで必要となるのがデータに基づいた戦略的なアプローチです。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、売上データを分析し、販売戦略を最適化するための強力なツールです。

BigQueryを活用することで、売上動向を把握し、課題を特定し、効果的な施策を立案することができます。

この記事では、BigQueryを使った売上分析の手法と、売上アップに繋がる具体的なデータ活用術を紹介します。

データ分析初心者の方にも分かりやすく、実践的な内容にまとめましたので、ぜひ参考にしてください。

1. BigQueryで売上分析を行うメリット

BigQueryは売上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： 膨大な売上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： 売上データ、顧客データ、商品データ、在庫データなど、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。

2. BigQueryを使った売上分析手法

BigQueryでは様々な売上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。

2.1 BigQueryで売上推移分析

売上推移分析は、売上データを時系列で分析し、売上のトレンドを把握する手法です。

例えば、「月別売上推移」「年別売上推移」「曜日別売上推移」「時間帯別売上推移」などを分析することで、売上の季節変動や周期性などを把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使って売上データを時系列で集計し、グラフ化することで、売上推移を視覚的に把握することができます。

2.2 BigQueryで商品別売上分析

商品別売上分析は、商品ごとの売上を分析し、売れ筋商品や不振商品を特定する手法です。

例えば、「商品別売上ランキング」「商品別売上構成比」「商品別粗利」などを分析することで、商品の販売状況を把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使って商品別の売上を集計し、売上ランキングや構成比を算出することができます。

また、商品マスタデータと連携することで、商品カテゴリやブランド別の売上分析なども行うことができます。

2.3 BigQueryで顧客別売上分析

顧客別売上分析は、顧客ごとの売上を分析し、優良顧客や休眠顧客を特定する手法です。

例えば、「顧客別売上ランキング」「顧客別平均購入単価」「顧客別購入頻度」などを分析することで、顧客の購買行動を把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使って顧客別の売上を集計し、売上ランキングや平均購入単価などを算出することができます。

また、顧客属性データと連携することで、年齢層別や性別などの売上分析なども行うことができます。

2.4 BigQueryで販売チャネル別売上分析

販売チャネル別売上分析は、販売チャネルごとの売上を分析し、効果的な販売チャネルを特定する手法です。

例えば、「店舗別売上」「ECサイト別売上」「卸売別売上」などを分析することで、それぞれの販売チャネルの貢献度を把握することができます。

BigQueryでは、SQLを使って販売チャネル別の売上を集計し、売上構成比などを算出することができます。

また、販売チャネルごとの費用データと連携することで、販売チャネルごとの収益性分析なども行うことができます。

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で売上予測

BigQueryでは、過去の売上データや外部データなどを用いて、将来の売上を予測することができます。

売上予測を行うことで以下のようなメリットがあります。

需要予測に基づいた在庫管理： 過剰な在庫を抱えるリスクを減らし、在庫コストを削減できます。
販売計画の精度向上： より精度の高い販売計画を立てることで、売上目標の達成に近づけます。
マーケティング施策の効果予測： 新しいマーケティング施策の効果を予測することで、投資対効果の高い施策を選択できます。

BigQueryでは、機械学習機能「BigQuery ML」を使って、売上予測モデルを構築することができます。

BigQuery MLは、SQLを使って簡単に機械学習モデルを構築できるため、専門的な知識がなくても売上予測を行うことができます。

当社ではBigQueryMLを活用し、売上予測を行っています。

4. BigQueryで売上分析！売上アップに繋がる活用事例

以下はBigQueryを使った売上分析の活用事例です。

ECサイトにおける商品レコメンド： BigQueryで顧客の購買履歴やWebサイトアクセスログを分析し、顧客一人ひとりに最適な商品をレコメンドすることで、売上向上を実現。
小売店における在庫最適化： 過去の売上データや気象データなどをBigQueryで分析し、需要予測に基づいた在庫管理を行うことで、在庫コストを削減。
飲食店におけるメニュー改善： BigQueryで売上データや顧客アンケートデータを分析し、人気メニューや顧客ニーズを把握。その結果に基づいてメニューを改善することで客単価向上を実現。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryで売上分析を行うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryで売上分析を行うには、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SQLyoutube講座を当社が提供しております。

Q2. BigQueryと連携できる売上データにはどのようなものがありますか？

BigQueryと連携できる売上データには、POSデータ、ECサイトの注文データ、会計ソフトのデータなど、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、より詳細な売上分析が可能になります。

Q3. BigQueryで売上予測を行うには専門的な知識が必要ですか？

BigQuery MLを使えば、SQLを使って簡単に売上予測モデルを構築できるため、専門的な知識がなくても売上予測を行うことができます。

もちろん、機械学習の知識があれば、より精度の高い予測モデルを構築することができます。

当社では自社SaaSの売上予測にBigQueryMLを活用しているので、お気軽にご相談ください。

6. まとめ：BigQueryでデータドリブンな販売戦略を！