BigQueryで顧客分析！売上向上に繋がるデータ活用術

2024年9月7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】

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】

顧客のニーズをもっと深く理解したいけど、どうすれば良いか分からない…
効果的なマーケティング施策を打ちたいけど、データ分析の仕方がわからない…
顧客データを活用して売上を向上させたいけど、具体的な方法が知りたい
BigQueryで顧客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を使って顧客分析できるの？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　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

顧客を深く理解することはビジネスの成功に不可欠です。

顧客のニーズや行動を把握することで、より効果的なマーケティング戦略を立案し、売上向上につなげることができます。

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は膨大な顧客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、顧客に関する多角的な分析を可能にします。

この記事ではBigQueryを使った顧客分析の手法と、売上向上に繋がる具体的なデータ活用術を紹介します。顧客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. 顧客分析とは？

顧客分析とは顧客の属性、行動、購買履歴などのデータを分析し、顧客を深く理解することです。

顧客分析によって以下の様なことが可能になります。

顧客のニーズや課題を把握する
顧客の行動パターンを理解する
効果的なマーケティング施策を立案する
顧客満足度を向上させる
売上向上につなげる

当社では自社SaaSの顧客分析にBigQueryを活用しています。

2. BigQueryで顧客分析を行うメリット

BigQueryは顧客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。

当社ではリアルタイム分析にBigQueryおよびBIツールLookerStudioを活用して改善しています。

Looker Studioの記事はこちら⬇にあります。

3. BigQueryを使った顧客分析手法

BigQueryでは様々な顧客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 RFM分析

RFM分析は顧客の購買履歴に基づいて、以下の3つの指標で顧客を分類する手法です。

Recency（最新購入日）： 最後に購入した日からどれくらい経過しているか
Frequency（購入頻度）： どれくらいの頻度で購入しているか
Monetary（購入金額）： どれくらいの金額を購入しているか

RFM分析によって、優良顧客や休眠顧客などを特定し、それぞれに最適なマーケティング施策を打つことができます。

3.2 コホート分析

コホート分析は、特定の期間に共通の属性を持つ顧客グループ（コホート）の行動を分析する手法です。

例えば、「2023年4月に新規会員登録した顧客」というコホートを作成し、その後の購買行動や離脱率などを分析することができます。

コホート分析によって、顧客の行動パターンを時系列で把握し、効果的なマーケティング施策を検討することができます。

3.3 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」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。

顧客セグメンテーションによって、ターゲットを絞ったマーケティング施策を実施することができます。

3.4 バスケット分析

バスケット分析は、顧客の購買履歴から、一緒に購入されることが多い商品を分析する手法です。

例えば、「ビール」と「おつまみ」を一緒に購入する顧客が多いことが分かれば、ビールとおつまみをセットで販売するキャンペーンなどを実施することができます。

バスケット分析によって、顧客の購買行動を理解し、クロスセルやアップセルにつなげることができます。

当社でも顧客データがあるためBigQuery活用し上記分析を行っています。自社SaaSへの課金額による顧客セグメンテーションは常に意識して見ています。

4. BigQueryで顧客分析！売上向上に繋がる活用事例

以下は、BigQueryを使った顧客分析の活用事例です。

ECサイトにおける顧客セグメンテーション： RFM分析と顧客属性データを組み合わせて顧客をセグメント化し、それぞれのセグメントに最適な商品レコメンドやクーポン配信を行うことで、売上向上を実現。
小売店における顧客行動分析： 購買履歴データとPOSデータなどをBigQueryに統合し、顧客の来店頻度や購入金額などを分析することで、顧客単価向上のための施策を検討。
金融機関における顧客ターゲティング： 顧客属性データや取引履歴などをBigQueryで分析し、ローンや投資信託などの金融商品の提案対象を絞り込むことで、成約率向上を実現。

当社ではBigQueryを活用した自社SaaSの顧客セグメンテーション分析から追加機能を考察しています。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

faq

Q1. BigQueryで顧客分析を行うにはSQLの知識が必要ですか？

はい、BigQueryで顧客分析を行うには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. 顧客分析に使えるデータはどのようなものがありますか？

顧客分析に使えるデータは、顧客情報、購買履歴、Webアクセスログ、アンケート結果、ソーシャルメディアデータなど、多岐にわたります。

これらのデータをBigQueryに統合することで、より多角的な顧客分析が可能になります。

Q3. BigQueryで顧客分析を行う際の注意点はありますか？

顧客分析を行う際には、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。

6. まとめ：BigQueryで顧客を理解し、売上アップを目指そう！