米国国勢調査データで市場調査！BigQueryで顧客ターゲティング

2024年9月22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】

米国市場調査
顧客ターゲティング
人口統計データ分析
効果的なマーケティング戦略
新規事業の機会

【解消できるお悩み】

米国市場に進出したいが、顧客ターゲティングの方法がわからない…
費用をかけずに、米国の人口動態や市場規模を調査したい
アメリカのどの地域に、自社のターゲット顧客が多いのか知りたい
データに基づいたマーケティング戦略を立案したい
米国市場における新たなビジネスチャンスを見つけたい

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

米国市場への進出や、米国市場におけるビジネス拡大を成功させるためには、市場調査と顧客ターゲティングが欠かせません。アメリカの膨大な人口と多様な文化、経済状況を理解し、自社の製品やサービスに最適な顧客層を特定することが重要です。しかし、従来の市場調査手法では、費用や時間、情報収集の範囲に限界があり、十分な分析を行うことが難しい場合も少なくありません。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、米国国勢調査データなどの無料公開データと強力な分析機能を活用することで、効率的かつ詳細な市場調査と顧客ターゲティングを可能にします。この記事では、BigQueryを使って米国国勢調査データを分析し、市場調査を行い、顧客ターゲティングを行う方法を、具体的な例を交えながら解説します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、米国市場の複雑な人口動態を理解し、ビジネス成功の鍵となるインサイトを得ることができるでしょう。

米国国勢調査データとは？
BigQueryで市場調査と顧客ターゲティングを行うメリット
BigQueryで米国国勢調査データを分析する手順
BigQueryを使った市場調査と顧客ターゲティング例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで米国市場を攻略しよう！

1. 米国国勢調査データとは？

米国国勢調査データは、アメリカ合衆国国勢調査局が10年ごとに実施する国勢調査の結果をまとめたデータです。このデータには、人口、年齢、性別、人種、民族、世帯収入、教育レベル、職業、住宅状況など、アメリカ国民に関する様々な情報が含まれており、市場調査や顧客ターゲティングに非常に役立ちます。BigQueryの公開データセットとして、無料で利用することができます。

2. BigQueryで市場調査と顧客ターゲティングを行うメリット

BigQueryは、米国市場調査と顧客ターゲティング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： 膨大な国勢調査データを高速に分析できるため、米国市場全体の傾向や特定の地域の詳細な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、国勢調査データと他のデータを組み合わせて、より深い分析を行うことができます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、地理空間分析など、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. BigQueryで米国国勢調査データを分析する手順

BigQueryで米国国勢調査データを分析し、市場調査と顧客ターゲティングを行う手順は以下の通りです。

3.1 1. 適切なデータセットを選択する

BigQueryには、米国国勢調査データを含む様々な公開データセットが用意されています。分析の目的に合わせて、適切なデータセットを選びましょう。例えば、年齢層別の人口分布を分析したい場合は「Census Bureau American Community Survey」などが役立ちます。

3.2 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。例えば、州や郡レベルで人口を集計したり、特定の年齢層や所得層に絞り込んだデータを作成したりすることができます。

3.3 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。例えば、地域別の人口分布、年齢構成、世帯収入、教育レベルなどを分析し、自社の製品やサービスに適した顧客層が多い地域や、市場規模、潜在的な顧客の属性などを把握します。

3.4 4. 顧客ターゲティング

データ分析の結果に基づいて、顧客ターゲティングを行います。例えば、特定の地域に絞って広告を配信したり、年齢層や所得層に合わせたマーケティングメッセージを作成したりすることで、より効果的なマーケティングキャンペーンを実施することができます。

4. BigQueryを使った市場調査と顧客ターゲティング例

米国国勢調査データbigquery-public-data.census_bureau_acs.county_2018_5yrには、地域ごとの詳細な人口統計情報が含まれています。このデータを用いることで、顧客ターゲティングに役立つ様々な分析を行うことができます。

例えば、特定の製品やサービスのターゲット層を決定する際に、地域ごとの年齢層別人口構成比と所得層の分析は有効です。

BigQuery分析例：郡ごとの年齢層別人口構成比

各郡(geo_id)における、若年層 (25歳未満)、中年層 (25歳以上65歳未満)、高齢層 (65歳以上) の人口構成比を計算します。

SELECT
  geo_id,
  (SUM(male_under_5 + male_5_to_9 + male_10_to_14 + male_15_to_17 + male_18_to_19 + male_20 + male_21 + male_22_to_24 
    + female_under_5 + female_5_to_9 + female_10_to_14 + female_15_to_17 + female_18_to_19 + female_20 + female_21 + female_22_to_24) / sum(total_pop)) * 100 AS young_population_percentage,
  (SUM(male_25_to_29 + male_30_to_34 + male_35_to_39 + male_40_to_44 + male_45_to_49 + male_50_to_54 + male_55_to_59 + male_60_to_61 + male_62_to_64 
    + female_25_to_29 + female_30_to_34 + female_35_to_39 + female_40_to_44 + female_45_to_49 + female_50_to_54 + female_55_to_59 + female_60_to_61 + female_62_to_64) / sum(total_pop)) * 100 AS middle_aged_population_percentage,
  (SUM(male_65_to_66 + male_67_to_69 + male_70_to_74 + male_75_to_79 + male_80_to_84 + male_85_and_over
    + female_65_to_66 + female_67_to_69 + female_70_to_74 + female_75_to_79 + female_80_to_84 + female_85_and_over) / sum(total_pop)) * 100 AS senior_population_percentage
FROM `bigquery-public-data.census_bureau_acs.county_2018_5yr`
GROUP BY 1
ORDER BY geo_id

【BigQuery SQL解説】

各年齢層の男性人口と女性人口を合計し、total_popで割ることで、各年齢層の人口構成比を計算します。
SUM()関数で、各年齢層の人口を合計します。
GROUP BY句で、郡(geo_id)ごとに集計します。
ORDER BY句で、郡(geo_id)の昇順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

若年層の割合が高い郡では、若者向けの商品やサービスのマーケティングが効果的です。
中年層の割合が高い郡では、住宅ローンや教育関連サービスの需要が高い可能性があります。
高齢層の割合が高い郡では、医療サービスや介護サービスの需要が高い可能性があります。

BigQuery分析例：所得層別の郡別世帯数

低所得層 (年収5万ドル未満)、中所得層 (年収5万ドル以上10万ドル未満)、高所得層 (年収10万ドル以上) の世帯数を集計します。

WITH income_groups AS (
  SELECT 
    CASE
      WHEN median_income < 50000 THEN 'Low Income'
      WHEN median_income BETWEEN 50000 AND 99999 THEN 'Middle Income'
      ELSE 'High Income'
    END AS income_group
  FROM `bigquery-public-data.census_bureau_acs.county_*`
)
SELECT
  income_group,
  COUNT(*) AS household_count
FROM income_groups
GROUP BY 1
ORDER BY household_count DESC

【BigQuery SQL解説】

WITH句で、income_groupsという名前の共通テーブル式を定義し、median_incomeに基づいて所得層を分類します。
CASE文とWHEN句で、median_incomeに応じて世帯を所得層に分類します。
COUNT(*) で、各郡と所得層の組み合わせにおける世帯数をカウントします。
GROUP BY句で、郡(geo_id)と所得層(income_group)ごとに集計します。
ORDER BY句で、郡(geo_id)と世帯数(household_count)の降順に並べ替えます。

【BigQuery分析での活用例】

低所得層の世帯が多い郡では、低価格帯の商品やサービスのマーケティングが効果的です。
中所得層の世帯が多い郡では、幅広い価格帯の商品やサービスが受け入れられる可能性があります。
高所得層の世帯が多い郡では、高価格帯の商品やサービス、高級ブランドのマーケティングが効果的です。

注意点

これらのクエリは、BigQuery公開データに基づいています。データの正確性や最新性については、実際のBigQuery公開データをご自身でご確認ください。
当該分析は、様々な要因を総合的に判断する必要があります。これらのクエリは分析の一例であり、意思決定の根拠として単独で使用すべきではありません。

5. 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。

6. まとめ：BigQueryで米国市場を攻略しよう！

BigQueryは、米国市場調査と顧客ターゲティングに最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能、豊富な分析機能、そして無料公開データセットを活用することで、アメリカ市場の深い分析を行い、効果的なビジネス戦略を立てることができます。ぜひ、BigQueryを導入し、データ分析の力をビジネスに活かしましょう。

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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