BigQuery を基盤としたデータ活用ソリューションを構築し、
より多角的なデータ分析を可能にしたことで
顧客のマーケティング課題の解決を実現しました。

株式会社メディックス マーケティングデザインユニットでは、アクセス解析データをはじめ、様々なクライアント企業のデータを取り扱っています。なかでも、GA4 はデータ分析の中心的な存在です。

「GA4 は管理画面からアクセス解析を行えますが、BigQuery にエクスポートすることにより多角的な分析が可能です。また、Cookieレス対策の手法の1つである、デバイスを跨いで計測できるサーバーサイドタグ設定(サーバーサイドGTM)は、設定する際に App Engine が必要でした」(齋藤氏)

業務を遂行する上で、Google Cloud のプロダクトが必要だったため、社内の承認は特に問題なく得られたと齋藤氏は話します。導入にあたっての懸念材料は、社内にインフラエンジニアが不在であることでした。インフラエンジニアが不在な中で、Google Cloud を活用するには、不明点が多かったことから、技術支援を受けることとなりました。

「導入にあたり、いくつかのベンダーに相談をしましたが、電算システムもその 1 社でした。電算システムとはすでに Google Workspace の導入で取引があり、しっかりしたサポートを提供いただいていたので、Google Cloud でも適切なサポートを受けられるという期待感がありました」(齋藤氏)

「私はデータエンジニアですが、インフラ周りも担当することになり、手探りで対応していました。電算システムはすでに当社の事業内容を把握しているため、要件を詳しく伝えなくても、こちらの意図を理解してもらえるので、非常に相談しやすい環境です」(鈴木氏)

導入後、電算システムの Google Cloud スターターパックサービスを契約し、同ユニットのメンバーの約半数が Google Cloud の基礎講座を受講しました。

「講座を受けてみて、知らなかったことや注意すべき点が明らかになりました。それまで自分で調べて学んだことが正しいと分かったことも収穫でした。今後、Google Cloud を扱う際の基礎知識をまとめて得られました」(齋藤氏)

「Google Cloud について体系立てて整理してもらうことで、これまで自分で調べて知っていた点の知識が線になってつながり、全体の仕組みを把握できました。講義後の質問時間では細かい設定を聞くことができ、不明点をその場で解決できたことも良かったです」(鈴木氏)

導入直後には、Google Cloud の権限設定や、プロジェクトのフォルダ分けなどについてもサポートがあったことも評価しています。

「電算システムの担当者に弊社の環境にログインしてもらい、権限設定を見直していただきました。また、Google Cloud ならではのプロジェクト作成のお作法を学び、整理整頓していただいたので、その後の運用がより円滑になりました」(齋藤氏)

「導入後、VM作成やFTP構築の必要があり、担当者に細かく手順書を作成していただき、大変助かりました。やりたいことはあるけれど、何をどう作業していいのか、何がわからないのかもわからない状況でした。そのため、担当者に都度相談して、問題解決をしています。電算システムなしでは、Google Cloud の利用は考えられないほどです」(鈴木氏)

現在、同社が BigQuery にデータ蓄積をしているクライアント数は 60 社を超え、提供しているダッシュボードの数は 30 以上となっています。これらのダッシュボードは、BigQuery のデータを Looker Studio などのBIツールに連携して作成され、レポートが表示できるようになっています。

同社では、GA4 の解析に特化した「GA4 モニタリングダッシュボード」というサービスと、「M-Data」というサービスを提供しています。M-Dataは、アクセス解析に限らず、クライアントの要件に合わせてPOSデータ、広告データ、顧客データなどを統合して分析・予測するサービスで、データの収集と統合には BigQuery を活用しています。

「広告の営業担当者によると、これまで他社の表計算ツールを利用してデータ集計をしていたため、レポート作成に約 2 週間かかっていたそうです。彼らの要件をベースに BigQuery で自動化できるように整理し、データをアップロードするだけで GA4 と広告データを統合したダッシュボードが作成できるようになり、業務効率が向上したと聞いています」(鈴木氏)

「これまで、クライアントと弊社担当者は、他社の表計算ツールで作成したレポートを見ながら効果や改善策について議論していたため、タイムラグがありました。現在は、ダッシュボードが毎日自動的に更新されるため、リアルタイムに近い最新のデータを見て、施策改善ができるようになっています」(齋藤氏)

今後は、収集するデータの範囲を広げ、AI活用などによるビジネス領域の拡大にも挑戦していきたいと話します。

「一部のクライアントは、広告、購買、POSなどのデータに加え、Salesforce のデータを統合してダッシュボード化するなど、多角的な分析を行っています。今後、お客様の事業に密接な購買データや基幹システムのデータなどの収集をさらに進めることで、お客様と同じ目線での会話が可能になります。Google Cloud には、BigQuery ML など機械学習の機能も充実しているため、新しいビジネスの可能性を探っていきたいです」(齋藤氏)