QuickDMPを中間サーバーに？ETLツール的な活用で基幹とオンラインデータの統合環境を実現

株式会社ディノス・セシール様 事例

総合通販ブランドとして、「ディノス」「セシール」を展開する株式会社ディノス・セシールにてデータ分析周りを担当される三宅様と原様にQuickDMPの利用についてのお話をうかがいました。

株式会社ディノス・セシール様はQuickDMPを使ってBigQueryにデータを蓄積する、ETLツール的な位置づけとして活用いただいています。それにより基幹データとオンラインの行動データを統合することができ、「総合的なユーザー軸」のアドホック分析ができるようになったとのことです。分析データをマーケティングシナリオや施策にいかしていく、大変興味深いお話をうかがうことができましたのでご紹介したいと思います。

現在はセシールはQuickDMP導入済み、ディノスは導入前の初動段階という状況です。

ご担当業務について

三宅さま）
主にセシールにてデータベース周りの業務に携わっています。他にはBIツールやGoogle アナリティクス、Google Tag Managerなど、web解析ツールの管理も担当しています。

三宅さま）
今回環境整備したインターネット周りのデータを、レポーティング・施策への連携　等に活用しています。 分析用社内データベースはあるのですが、基幹系データのみ用意されていてネット系のデータ（主にトランザクション）は私が都度連携処理して投入している状況でした。 今回QuickDMPを導入することで、BigQueryを利用したSQLベースの本格的なログ解析が出来る環境が整いました。

原さま）
私は主にディノスの担当をしています。MAツールやCDPなど、顧客アプローチのためのシナリオの企画や構築、連携データの設計や管理を行う他、GoogleアナリティクスやGoogle Tag Managerの管理もしています。最近では、社内で新しいサービスや取り組みを始める際に必要なデータの設計も行っています。 長年蓄積されてきたカタログ通販、テレビ通販のデータと近年のEC系データが繋がり始めてきているので、サービス側でもっと使いやすくなるよう社内の関係部門の協力を得ながらデータ統合をより進めていきたいと思っています。

導入前、解決すべきだった課題 / 実現したかったこと

三宅さま）
大きな課題としては二つありました。
・基幹系データとGAデータが分断されていて、横断的なweb解析を行うためにはAPIデータ抽出・成型等が都度発生するため、作業時間・個別のスキルが必要。
・各種外部データの取得・データベースへの連携処理を実行するためのフレキシブルな環境が必要。
というものです。

原さま）
そうですね、ディノスではまだQuickDMPを活用できていませんが、基幹システムから連携されたデータがMAツール等に入っており、一定のデータ統合はできているため、そこまでの課題感はありませんでした。ただ、大容量のデータ処理や複雑な処理が増えてくると限界がありますので、先を見据えてBigQueryにデータを貯めることを検討している段階です。 セシールと同じように最終的にBigQueryに統合することを考えると、基幹システムや各クラウド間をセキュリティも考えたうえで柔軟につなぐ手段が必要になってきます。この部分をつなぐ仕組みとしてQuickDMPを活用できると考えています。社内の開発リソースも最小限に抑えられますし、データを活用することにウエイトを置けるのはメリットが大きいと感じています。

原さま）
そうですね。最初から関連するすべてのデータをBigQueryに統合していこうという大きな動きにはなっていなくて、活用面でもまだまだではあります。が、行動ログを１から設計して溜めていくのは大変ですし、Googleアナリティクスのフォーマットでデータが毎日溜まっている状態というのは始めるための大きなアドバンテージだと思います。 他のサービスを利用するにしても環境を整える必要がありますが、BigQueryはGoogleアナリティクスからの自動エクスポートもできるため、導入ハードルが低く使いやすいというところがありました。

三宅さま）
そうですね、ひとまずはBigQueryを試しているところではありますね。

お声掛けいただいた経緯と利用の決め手

三宅さま）
セシールの分析用社内データベースは外部サービスに直接連携することができません。なので両者間に介在するツールが欲しいと考えていました。QuickDMPであればAPI経由でデータを取得するなどいかようにでも対応してもらえるということで、利用することになりました。

三宅さま）
社内開発という選択肢もありましたが、開発スピード・データ取得の柔軟な対応等を考慮した結果、「QuickDMPを使用することが最適である」　という結論に至りました。

原さま）
スピード感は大きな要因ですね。社内での開発の場合、社内の開発リソースや外部のパートナー企業の協力が必要になる可能性もあります。時間的にもコスト的にも既存のサービスを利用する方が早いだろうという結論に至りました。ETLだけであれば他にもサービスがありますが、シンプルな機能に特化していたり、高機能過ぎて高価格であったりする中で、QuickDMPはシンプルでありながら柔軟性があり、自社が採用するには中間サーバーとしてちょうど良かったと考えています。

原さま）
どこまでの機能を設けるかというところもありますが、検討事項も多くありますので、最低でも数カ月から半年はかかるのではないかと思います。

活用内容

三宅さま）
BigQueryのGAデータと基幹系データを絡めて、BigQueryにてアドホック分析を実施・報告。 他の用途としては、BigQueryで集計処理したアウトプットデータ（サマリーデータ、施策リスト）などをQuickDMP経由で分析用社内データベースに返却して活用しています。

三宅さま）
BigQueryの返却データを利用して、分析用社内データベース利用者がwebの行動履歴と基幹系データを組み合わせてDM・施策などのセグメントに活用しています。

三宅さま）
そうですね、オフラインをベースとして、そこにオンラインのデータをつなげているイメージです。

活用効果

三宅さま）
具体的な内容はお伝え出来ませんが、GAデータを絡めたアドホックな分析結果をもとに課題抽出・施策の方向性を決めることが出来るようになりました。

三宅さま）
ディノス・セシールともにLooker Studio(旧 Google データポータル)による可視化を行っています。

三宅さま）
Looker Studio(旧 Google データポータル)の役割としては主に
・データ検索ツールとして活用（商品在庫情報など）
・抽出するのに手間がかかるデータをSQLを流して数値化、Looker Studio(旧 Google データポータル)でレポート化して情報共有
の二つです。

三宅さま）
GAデータを絡めたデータ処理の機動力が格段に上がりました（以前はGA画面やAPIなどを使ってデータ抽出・成型を都度行っていたため工数がかかって大変でした）。 またGAデータを分析用社内データベースに投入したことでライトユーザーによるアクセスログ活用頻度が増えてきた　といった効果も出ています。

三宅さま）
データ処理の作業効率改善に加え、これまで開発のネックとなっていた外部データの抽出・連携処理をQuickDMPが吸収してくれるため新規開発工数についても削減できています。

三宅さま）
はい、セシールではBigQueryを導入する以前からSQLを書く文化があったので、参照するデータベースがBigQueryになったというだけで、SQLに対する抵抗はなかったですね。

原さま）
ディノスはサービス側ではSQLまで自在に書ける人は数名ですので、今すぐBigQueryが利用できるようになったとしても多くの人が直接活用するということにはならないと思います。

原さま）
それも一つの形かもしれませんが、全員がSQLを書けるようになるより、実現したいことやアイデアがどんどん出てくる方が大事だと思っています。SQLを身に着けるまで時間もかかりますし、データ構造など他にも覚えることがありますしね。アイデアを出してそれを迅速に実現するための体制や環境は考える必要があるかなと思います。

今後の実現したいこと

三宅さま）
実現させるかはわかりませんが、機械学習には興味があります。マシンが導き出したものを基幹データに戻して、新しい施策に生かせればいいなと考えています。

原さま）
そこまで実現したいですよね。個人的にはまずは統合されたデータを必要に応じて活用（連携・抽出）できる環境、これまで見ることができなかったデータを容易に可視化するところまでいきたいです。 機械学習についてはGoogle Cloud Platformでもサービスが出てきていますが、具体的課題に対しての精度や前処理など相応に検証を繰り返す必要があると思いますので、そこはまた課題になりそうだなと思っています。

原さま）
まだ活用もこれからなので改善点ということではないのですが、QuickDMPの営業資料を見たときに、ビジュアライズツールとして打ち出しているようなイメージを受けまして、それが少しもったいないなと感じました。 ビジュアライズの面ももちろんあると思うのですが、一方でデータの転送やデータの中間処理などを利用者側のニーズに合わせて柔軟に行う中間サーバー的な役割は、案外サービスとして提供されていないように思います。 もちろん自社内で中間サーバー的なものを構築することもできますし、外部に構築をお願いすることもできますが、やはり本業の開発にリソースを割きたいと考えられている企業も多いのではないでしょうか。QuickDMPのようにクイックに利用できて、いろいろなデータの連携を柔軟に開発してくれるサービスは実は潜在的ニーズがかなり高いのではないかと思います。軽やかなデータ統合の環境構築、というのは一つメリットとして打ち出してもいい1と思いました。