BigQueryで商品開発！無料公開データで顧客ニーズを分析

2024年9月19日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

顧客ニーズの把握
商品開発
市場トレンド分析
競合調査
データに基づいた商品企画
無料データの活用

【解消できるお悩み】

顧客が本当に求めている商品がわからない…
新商品開発のアイデアがなかなか出てこない
どんな商品が売れるのか、データで分析したい
競合がどんな商品を開発しているのか知りたい
費用をかけずに市場調査をしたい

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 a 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

顧客のニーズを捉えた商品開発は、ビジネスの成功に不可欠です。しかし、顧客のニーズを的確に把握することは容易ではありません。従来は、アンケート調査やグループインタビューなどの手法が用いられてきましたが、これらの手法は時間とコストがかかるだけでなく、得られる情報も限られています。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、無料公開データを使って、顧客ニーズを分析するための強力なツールとなります。BigQueryは、高速な処理性能と豊富な分析機能を備えており、大量のデータを効率的に分析することができます。この記事では、BigQueryと無料公開データを使って顧客ニーズを分析し、商品開発に活かす方法について解説します。

顧客ニーズ分析とは？
BigQueryで顧客ニーズ分析を行うメリット
顧客ニーズ分析に役立つBigQueryの無料公開データ
BigQueryで顧客ニーズ分析を行う手順
BigQueryを使った顧客ニーズ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで顧客ニーズを捉え、ヒット商品を生み出そう！

1. 顧客ニーズ分析とは？

顧客ニーズ分析とは、顧客が求めている商品やサービス、機能、価格などを分析することです。顧客ニーズ分析によって、以下の様なことが可能になります。

顧客が抱える課題や不満を理解する
顧客が求める価値を明確にする
顧客の行動パターンを把握する
効果的な商品開発やマーケティング戦略を立案する
顧客満足度を向上させる
売上向上につなげる

2. BigQueryで顧客ニーズ分析を行うメリット

BigQueryは、顧客ニーズ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： 膨大な顧客データを高速に分析できるため、顧客全体のニーズを把握するための分析を効率的に行えます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、自社データ、外部データなど、様々なデータソースと連携できるため、顧客ニーズ分析に必要なデータを統合的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、自然言語処理など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な分析にも対応できます。
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、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

3. 顧客ニーズ分析に役立つBigQueryの無料公開データ

BigQueryには、顧客ニーズ分析に役立つ様々な無料公開データセットが用意されています。以下は、その一例です。

Google Trends： 特定のキーワードの検索ボリュームの推移を分析できます。顧客の興味関心やニーズの変化を把握するのに役立ちます。
Wikipedia： Wikipediaの記事データを分析できます。特定の製品やサービスに関する顧客の意見や評価を収集するのに役立ちます。
Reddit： 掲示板サイトRedditの投稿データを分析できます。顧客が抱える課題や不満、要望などを把握するのに役立ちます。
米国国勢調査データ： 人口統計データや経済指標などを分析できます。顧客ターゲットの分析に役立ちます。

4. BigQueryで顧客ニーズ分析を行う手順

BigQueryで顧客ニーズ分析を行う手順は以下の通りです。

4.1 1. データ収集

まず、顧客ニーズ分析に必要なデータを収集します。BigQueryの無料公開データセット、自社データ（顧客情報、購買履歴、Webサイトアクセスログ、アンケート結果など）、外部データ（ソーシャルメディアデータ、レビューサイトデータなど）などを利用します。データ収集の際には、データの正確性、網羅性、最新性に注意する必要があります。

4.2 2. データ加工

収集したデータは、分析しやすいように加工する必要があります。例えば、データのクリーニング、変換、集計などを行います。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。

4.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。顧客セグメンテーション、顧客行動分析、顧客満足度分析、競合分析などを行い、顧客ニーズを深掘りします。

4.4 4. 商品開発

データ分析の結果に基づいて、顧客ニーズに合致した商品を開発します。顧客が求める機能や価格、デザインなどを検討し、顧客満足度が高く、売れる商品を目指します。

5. BigQueryを使った顧客ニーズ分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「eCommerce」を使って、簡単な顧客ニーズ分析例を紹介します。このデータセットにはeCormmerceでの購入データが格納されています。

例：国別のユーザー数と売上を調べることで、地域ごとの顧客ニーズを把握

SELECT
  country,
  COUNT(DISTINCT fullVisitorId) AS unique_users,
  SUM(totalTransactionRevenue) AS total_revenue
FROM `data-to-insights.ecommerce.all_sessions`
GROUP BY country
ORDER BY total_revenue DESC;

例：顧客セグメント分析

WITH CustomerSegments AS (
  SELECT
    fullVisitorId,
    CASE
      WHEN timeOnSite >= 300 AND pageviews >= 5 THEN 'High Engagement'
      WHEN timeOnSite >= 60 AND pageviews >= 3 THEN 'Medium Engagement'
      ELSE 'Low Engagement'
    END AS engagement_level
  FROM `data-to-insights.ecommerce.all_sessions`
)

SELECT
  cs.engagement_level,
  COUNT(DISTINCT s.fullVisitorId) AS total_users,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN s.transactions > 0 THEN s.fullVisitorId ELSE NULL END) AS purchasing_users,
  (COUNT(DISTINCT CASE WHEN s.transactions > 0 THEN s.fullVisitorId ELSE NULL END) / COUNT(DISTINCT s.fullVisitorId)) * 100 AS purchase_rate
FROM CustomerSegments AS cs
LEFT JOIN `data-to-insights.ecommerce.all_sessions` AS s
ON cs.fullVisitorId = s.fullVisitorId
GROUP BY cs.engagement_level
ORDER BY purchase_rate DESC;

顧客をいくつかのセグメントに分け、それぞれのニーズを分析することで、より効果的なマーケティング施策を立案できます。例えば、サイト滞在時間とページビュー数で顧客をセグメント化し、各セグメントの購入率を比較してみましょう。

6. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

7. まとめ：BigQueryで顧客ニーズを捉え、ヒット商品を生み出そう！

BigQueryは、無料公開データを使って顧客ニーズを分析するための強力なツールです。BigQueryの高速な処理性能と豊富な分析機能を活用することで、顧客のニーズを深く理解し、顧客満足度が高く、売れる商品を開発することができます。この記事で紹介した分析手順や分析例を参考に、BigQueryを使った顧客ニーズ分析に挑戦し、ヒット商品を生み出しましょう。

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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