Google Analytics 日本版 公式ブログ

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「Introducing Advanced Analysis in Google Analytics 360」を元に構成しております。



マーケターの皆様と対話する中で常に耳にするのが、カスタマー ジャーニーについてもっと踏み込んだインサイトを得たい、そしてインサイトをカスタマー エクスペリエンスの改善につなげたいという声です。

本日は、Google アナリティクス 360 でベータ版として提供される新ツール「分析」のリリースについてお伝えします。「分析」では、より詳しい分析の手法やより深いデータの探索機能を活用することで、ユーザーがサイトをどのように利用しているかを理解し、そのインサイトをもとにエクスペリエンスを改善してビジネスの目標達成に役立てることができます。



また、ユーザーのプライバシーを最大限尊重しながらビジネス インサイトの把握をサポートすることが重要であるため、アナリティクスの他の機能と同様、「分析」で利用するデータも機密性と安全性に配慮して取り扱われます。




分析を支える 3 つの手法


「分析」では、サイトの利用状況に関する実用的なインサイトを得るため、3 つの新しく有効な手法を利用することができます。「データ探索」「目標到達プロセスの分析」そして「セグメントの重なり」です。いずれの手法もオーディエンスの作成に利用できるため、分析によって得られたインサイトをシームレスにアクションへとつなげることができます。



「データ探索」では、わずか数クリックで、踏み込んだ技術的な分析を行うことができます。分析用のキャンバスに複数の変数（セグメント、ディメンション、指標）をドラッグ＆ドロップするだけで、すぐにデータが視覚的に表現されます。また、分析に用いた複数のタブをひとつのビューで比較できるため、テストと調整をすばやく繰り返すことができます。






複数のタブを作成して結果を一か所で比較できます



「目標到達プロセスの分析」は、ユーザーがサイトでアクションを完了するまでにたどるステップを理解するために役立ちます。たとえばユーザーが商品購入プロセスをどのように進んだか、またどの段階に改善の余地があったか、すばやく調べることができます。アナリティクス 360 の既存機能であるカスタム ファネルの場合、追加できるステップの数は最大 5 個（例: サイトの訪問、カートへの商品追加、購入手続き開始、支払い処理開始、購入完了）ですが、「分析」では最大 10 ステップまで追加できます。追加できるステップの数が増え、またセグメントやディメンションの内訳を複数追加できるようになったことで、さまざまなタイプのユーザーがサイトをどのように利用しているのか、さらに深く理解することができます。



「セグメントの重なり」を使用すると、アナリティクス 360 で作成したセグメントが互いにどのように重なり合っているかを調べることができます。たとえば、前月に大規模なディスプレイ キャンペーンを実施して得られた初回購入者が、リピーターになっているかどうか調べたいとしましょう。「セグメントの重なり」を利用すれば、前月の大規模キャンペーンで獲得したユーザーのセグメントと、過去 1 か月に商品を購入したセグメント、そしてサイトに引き続きアクセスしているセグメントがどのように重なり合っているかを確認することができます。






オーディエンス セグメントの重なりを確認できます






「分析」の実用例


どのようにすればこうした手法を組み合わせて新しく有益なインサイトを見出し、アクションにつなげることができるか、具体例で見てみましょう。顧客が世界中にわたる EC サイトで、収益を増やすためユーザー エクスペリエンス改善のヒントを探しているとします。特に国外のユーザーにとって、どうすればサイトがさらに使いやすいものになるでしょうか。



「分析」ツールを使えば、こういった疑問への対応策を簡単に見つけることができます。まずは「データ探索」を行います。アナリティクス 360 のデータを整理して、ユーザー数と収益を国別に表示します。すると、インドのユーザー数が多いものの、収益が生まれていないことがわかります。そちらの購入プロセスを改善することで、コンバージョン数を増やすことができるかもしれません。









データを国別に整理してトラフィックの多い国を確認する



続いて「目標到達プロセスの分析」です。購入プロセスの各フェーズにおけるコンバージョン率を、アメリカとインドで比較してみましょう。すると、インドでは購入手続きで大多数のユーザーが離れていることが分かります。予想どおり、インドのユーザーの購入手続きに改善の余地があるようです。



そこで、商品をカートに追加したものの購入には至らなかったインドのユーザーで構成されるオーディエンスを作成します（わずか 2 クリックで作成できます）。オプティマイズ 360 を使えば、作成したオーディエンスに対して新しい購入プロセスをテストすることができます。その後、同じオーディエンスを AdWords や DoubleClick Bid Manager に共有すれば（こちらもアナリティクス 360 で数クリックで終了します）、新しい購入プロセスを活かしてリマーケティング キャンペーンを実施することができます。




コンバージョン率が落ちているフェーズを特定し、そのセグメントをもとにカスタム オーディエンスを作成する



「分析」ツールを使えば、簡単に潜在的なインサイトを見出して具体的なアクションにつなげることができるため、カスタマー ジャーニーの理解を深める方法を探している企業にとって大きく役立ちます。

本ツールは、アナリティクス 360 の全ユーザーを対象とするベータ版機能として、今後数週間かけて順次提供されます。



ご利用をお待ちしております。





投稿者： Dan Stone（Google アナリティクス 360 担当プロダクト マネージャー）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「Lessons from leaders: A data-driven approach helps deliver engaging, relevant messages」を元に構成しております。






マーケティング担当者なら誰でも、顧客のことを把握し、適切なタイミングでアプローチすることの重要性を理解しています。また、最近の消費者はデジタル環境を以前より効果的に活用しており、企業からは自分の好み、関心、行動に合う商品やサービスを提案してもらいたいと考えています。[1]では、顧客それぞれに合わせてパーソナライズしたやり方で日常的にコミュニケーションを取るにはどうすればよいでしょうか。



MIT Sloan Management Review Custom Studio にて発表された Google のレポートによると、データに基づく戦略が成功の鍵とされています。「The Data-Driven Transformation（データドリブンな変容）」と題されたそのレポートには、Bayer、Tapestry Inc.（Coach、kate spade new york、Stuart Weitzman の親会社）、および Sprint のマーケティング責任者のインタビューが掲載されており、マーケティング チームの効率、正確性、機敏性を高める取り組みについて、実践から得られたインサイトを確認することができます。本稿では調査で得られた主なインサイトと、優秀なデータ分析のプロの含蓄ある言葉をいくつか紹介します。




技術の統合を進める（並行してトレーニングも実施）


全米広告主協会の最近の調査では、マーケティング技術に積極的に投資している企業ほど、マーケティングで高い成果を上げていることがわかりました。[2]そうした投資はさまざまな面で利益に結び付いていますが、いまだにチャネルごとにソリューションを使い分けている企業が投資に乗り出せば、さらに大きな成果を見込めます。各種の技術を単一の共有システムに統合すれば、何が機能していて、何が機能していないのかを簡単に評価できるだけでなく、ニーズに沿った詳細な消費者インサイトを得ることもできます。



Bayer のコンシューマー ヘルス部門のデジタル戦略責任者である Jeff Rasp 氏も、より効果的にチームでデータを活用できるよう、こうした統合を実施しました。同氏は分散されているデータをそれぞれの顧客 ID にまとめる新しいマーケティング分析プラットフォームの構築を指揮し、成果の評価に利用する同社として初めてのアトリビューション モデルの策定にも加わりました。





行動に繋がるインサイトを見出す分析スキルを持ったチームを構成する


データ サイエンティストやモバイル デベロッパーなど、データの専門家がいないと、マーケティング部門では適切なメッセージを適切なタイミングで配信することができません。Sprint の最高デジタル責任者である Rob Roy 氏の場合は、社内で新たに分析チームを編成し、外部のパートナーから作業を引き継ぐことにしました。



「すべてのデータを格納できるアーキテクチャを構築するためには、それに対応できる人材を確保する必要がありました」と Roy 氏は話しています。



必要な人材を確保した Sprint は、ウェブやソーシャル メディア、小売り、ディスプレイなど各種チャネルのデータを統合。以前より高い精度で顧客をセグメント分けできるようになりました。




グループ間の共同作業を促進する


最近の McKinsey の調査では、高い成果を収めているマーケティング担当者の 51% がネットワーク型の組織に属していることがわかりました。その時々の必要に応じて、機能の異なる複数のチームで編成される組織のことです。[3]Tapestry のグローバル データラボ担当副社長である Parinaz Vahabzadeh 氏もリーダーという立場で、そうした組織が 1 つのユニットとして協働できる体制を整えています。



「誰でもデータを利用できるようにしたいのです」と Vahabzadeh 氏。「私たちは少人数の精鋭チームなので、最も影響力の大きいプロジェクトに専念すること、同時に他のチームが必要な分析を独自に実施できるようにすることが重要となります。」





詳細情報


上記のブランド 3 社が顧客へのアプローチをパーソナライズするために、データの活用方法をどのように見直しているかについて、詳しい内容をお知りになりたい場合はレポートの全文をダウンロードしてください。










ALTS:
パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信で、データドリブン マーケティングの担当者が果たす役割

新しいレポート: パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを役立てる方法

新しいレポート（MIT SMR Custom Studio / Google）: データをもとにパーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信する

パーソナライズされた関連性の高いメッセージの配信にデータを活用する意味






[1] MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月

[2] MIT SMR Custom Studio / Google、「The Data Driven Transformation」、2018 年 1 月

[3] McKinsey & Company の D. Edelman と J. Heller、「The Marketer Strikes Back」、2015 年 10 月、goo.gl/R2ZnLL

BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセットのご紹介

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「Introducing the Google Analytics Sample Dataset for BigQuery」を元に構成しております。


Google アナリティクスと Google BigQuery の連携機能を利用すると、セッション単位やヒット単位のデータにアクセスして別のデータセットと結合することにより、新たなビジネス インサイトを得ることができます。サンプリングされていないデータを瞬時に分析できる BigQuery は、膨大なデータセットを対象としたインタラクティブで強力なデータ分析を実現するクラウド サービスです。


このたび Google は、BigQuery でのアナリティクス データの分析に関する実践的な学習や教育をサポートするため、Google アナリティクス サンプル データセットをご用意しました。このデータセットは BigQuery のウェブ UI からご利用いただけます。Google ブランドの商品を販売する e コマースサイト、Google Merchandise Store のデータが含まれており、AdWords、目標、拡張 e コマースなど、Google アナリティクスでよく使われる典型的なデータについてクエリの作成が可能です。クエリの作成が可能なエクスポート スキーマのフィールドについては、こちらでご確認いただけます。



BigQuery 用の Google アナリティクス サンプル データセット

サンプリングされていない Google アナリティクス データに対して高度なクエリを行うお客様をサポートする際には、高速で拡張性の高いビッグデータ分析が可能な BigQuery を利用しています。Google アナリティクスと BigQuery を連携させるメリットについてトレーニングを行う際、意味を成す分析が可能な量の高品質なデータセットがあれば極めて有効です。そのため、マーケティングと e コマースのデータを含む膨大な Google アナリティクス サンプル データセットが一般公開されることを、とても喜ばしく思っています。誰もがビッグデータ分析を試せるようになったのです。

- Doug Hall 氏、Conversion Works 分析ディレクター


独学に最適


BigQuery でサンプル データセットを使うと、分析データからどれほど細かい情報を抽出できるかがよくわかります。Google Merchandise Store について、次のような質問への答えを探すクエリを作成する際は、Google が作成したこちらのガイドをお役立てください。


● 購入ユーザーあたりの平均トランザクション数は？
● 商品ごとの販売済み在庫の割合は？
● マーケティング チャネルごとの購入ユーザー別の平均直帰率は？
● 特定の商品を購入した顧客が、その後に購入している商品は？
● 購入に至るまでのユーザー インタラクションの平均回数は？


教育プログラム


BigQuery の使い方を教える立場にある方は、ぜひ教育ツールとしてサンプル データセットをご活用ください。学生に提供するタスクベースのテストや学習資料などの作成にご利用いただけます。Google の教育コースでも、このサンプル データセットの利用を始めました。


アナリティクス アカデミーの Google アナリティクス 360 入門コースでは、BigQuery の概要を学習していただけます。Google Cloud チーム提供のデータ分析コースでは、BigQuery の実践的な使い方を学ぶことができます。


データセットを活用


入手方法など、データセットについて詳しくはこちらのヘルプ記事でご確認いただけます。サポートをご希望の場合は、広告主コミュニティを通じてお知らせください。このデータセットをさらに有効なものにするための機能のリクエストやアイデアもお待ちしております。BigQuery で Google アナリティクス データを分析するメリットを実践的に学習するツールとして、このデータセットをご活用いただければ幸いです。


ご利用をお待ちしております。


Posted by Deepak Aujla - Google アナリティクス ソリューション、プログラム マネージャー

株式会社 LIXIL 様は、戸建住宅 マンションからオフィス 商業施設などの非住宅向けに、多岐にわたる建材 設備機器や幅広い住関連サービスを提供するグローバル企業です。


LIXIL 様のリフォーム事業部は国内のリフォーム事業を推進する役割を担っており、その中でも大きな役割を担っている“ LIXIL のリフォームフランチャイズ （FC）組織「LIXILリフォームショップ」”の運営があります。また、「LIXILリフォームショップ」を紹介する専用の Webサイト（http://lixil-reformshop.jp/）も運営し、施工事例や FC 加盟店の紹介だけではなく、ユーザーからのリフォームに関するお問い合わせ窓口としても重要な役割を担っています。


今回は、LIXIL 様のリフォーム事業部がセールスパートナーの NRI ネットコムとともに、Google アナリティクス 360、Google オプティマイズ、DoubleClick Search の連携により「LIXILリフォームショップ」Web サイトのコンバージョンを継続的に改善した取り組みについてご紹介します。




データドリブンに基づくデジタル マーケティング推進に Google ソリューションを活用


「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトには、FC 加盟店の認知、お問い合わせの獲得というビジネス目標があります。LIXIL 様は、ユーザーに直接製品を販売していません。そのため、LIXIL サイトを訪問し製品の良さを理解していただいたうえで、LIXIL の製品を扱うリフォーム施工業者にリフォームを依頼していただく必要があります。そのメディアのひとつが、リフォームの事例や施工店を紹介する「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトです。


LIXIL 様は 2015 年 12 月よりグループ全体で Google アナリティクス 360 を導入され、データドリブンに基づくデジタル マーケティングを推進しています。導入の理由は世界に広がるグループ各社で利用でき、かつ横断的なデータ収集 分析が可能なためです。
リフォーム事業部では、この Google アナリティクス 360 が他の Google ソリューションとデータ連携できることに着目し、Google オプティマイズ、DoubleClick Searchを活用してデジタル マーケティング効果の最大化を図ることができるのではと考えました。


具体的には以下のような取り組みを実施しました。


1. 統計解析による Google アナリティクス 360 を活用した KPI 策定
2. DoubleClick Search の自動入札機能を活用したコンバージョン最適化
3. Google オプティマイズを活用したランディング ページ最適化




1. 統計解析による Google アナリティクス 360 を活用した KPI 策定


「LIXILリフォームショップ」ウェブサイトでは、FC 加盟店の認知 お問い合わせ獲得というビジネス目標に対して、「お問い合わせ数」と詳細ページに該当する「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」を KGI と定義しています。しかし、KGI の最大化に寄与する KPI が何か明確化されていないという課題を抱えていました。
そこで、まず Google アナリティクス 360 より KGI の「お問い合わせ数」と「各加盟店の店舗紹介ページのページビュー数」をコンバージョンと設定しました。続いて、コンバージョンに関連性があり、かつ、寄与のある Google アナリティクス 360 上の指標は何かを統計解析における多変量解析で評価し、導出の結果を KPI として定義しました。以上のアプローチから、KPI は以下となりました。


スマートフォンからの流入数を増加させること。
各加盟店ページのコンテンツに設置されている「ごあいさつ」「スタッフ紹介」のページビュー数を増加させること。


以上が、コンバージョンに寄与する可能性が高いことを統計的な観点から結論付けました。現在は毎月、導いた KPI と KGI の関連性を Google アナリティクスのデータより評価しながら、デジタル広告運用の最大化を実施しています。結果、お問い合わせ件数が前年比で 135％を達成することに成功しています。








2. DoubleClick Search の入札戦略を活用したコンバージョン最適化


「LIXILリフォームショップ」のデジタル広告運用における KPI は、ビジネス目標と同様に「お問い合わせ数」（フォーム 電話）と「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」の 2 つがあります。この 2 つの指標の双方を加味してコンバージョンを最大化させることに、AdWords をはじめとする従来のプラットフォームを使った運用では限界がありました。そこで、新たに導入したのが DoubleClick Search です。


DoubleClick Search は入札戦略において複数指標を設定することができ、かつその戦略を複数のプラットフォームに共通で設定、運用最適化をすることが可能です。今回のケースでは、「お問い合わせ数」（フォーム 電話）と「各加盟店の店舗紹介ページの閲覧数」の 2 つの指標に優先度をつけ、計算式による重み付けをすることで CPA の最適化を図る設定としました。DoubleClick Search がこの入札戦略を学習し運用が開始されたところ、この入札戦略適用しているカテゴリの広告は前期間に対して CPA を最大 39 ％低減することに成功しました。







3. Google オプティマイズを活用したランディングページ最適化


3 つめに、ユーザーが訪問するページやデバイスによってコンバージョン率の差が大きいという課題がありました。デジタル広告からサイトへの流入を増やしても、コンバージョン率が低ければ KGI の最大化は達成できません。現状のウェブサイトは KGI へ到達しやすいクリエイティブになっているのか、検証する必要があると考えました。


そこで、「新築二世®」という「LIXILリフォームショップ」のリノベーション商品を紹介するコンテンツのコーナーリニューアルにあわせて、クリエイティブ検証をしました。デジタル広告で集客し、ランディング ページにデバイスごとに複数のコンバージョン パターンを設置し、Google オプティマイズによる A/B テストを実施しました。


その結果、施工事例ページよりコーナートップのほうが各加盟店紹介ページへの遷移率が高いこと、デバイスやクリエイティブパターンの違いによって遷移率が最大 6.0 ％ 異なることがわかりました。この結果を受け、LIXIL 様では最適と判断されたパターンについて、サイト内の他のカテゴリにも実装を検討されています。





「株式会社 LIXIL リフォーム事業部では現在、データドリブン マーケティングを推進しています。例えば、実際にリフォームしたユーザが書面で回答したアンケートを LIXIL にて集計し、その結果を顧客満足度として Web で公開、次の反響につなげるという取り込みもそのひとつです。この施策にも Google アナリティクス 360 や DoubleClick Search が活用されています。
今後も進化する Google ソリューションを活用し、お客様と店舗をつなぐ施策をより高度化させていければと考えています。」
株式会社 LIXIL　リフォーム事業部　web 担当様


今後も LIXIL 様では、Google アナリティクス 360 やオプティマイズ、DoubleClick Search を活用したデジタルマーケティングを推進していく予定です。
NRI ネットコムでは、Google アナリティクス 360 スイート プレミアセールスパートナー、DoubleClick の セールスパートナーとして、今後も同社の取り組みをコンサルティングから実行支援まで幅広い分野でサポートしていく予定です。

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事「Integration of Salesforce Sales Cloud to Google Analytics 360 is now available」を元に構成しております。

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「How to Turn Your Team’s Data Curiosity into Results」を元に構成しております。

データの専門家なら誰でも知っていることですが、優れたアイデアが唐突に浮かんでくることなど滅多にありません。アイデアとは、単純な好奇心から徐々に形になっていくものです。「もし〜だったら」という問いがアイデアの種になり、それに運が加わることによって、次の段階へ大きく前進します。



あなたのチームのメンバーの多くも、そうした「もし〜だったら」を抱えているかもしれません。たとえば、マーケティング プランを最適化し成果を高める方法について、すでに何らかのインサイトを得ているかもしれません。しかし、そうした着想をもっと具体的な形に発展させるためには、もう一押しが必要なこともあります。組織において、常日頃からインサイトを実践に役立てるには、役職を問わずすべてのスタッフがデータを使って思考を巡らすスキルを身に付けられるよう、トレーニングを提供する必要があります。結局のところ、優れたアイデアが次にどこから生まれてくるかなど、誰にも予想はつかないのです。

少数の専門家だけでなく、多くのスタッフがデータを専門的に分析できるようにするには、次の 3 つの方法があります。



1. トレーニングを最優先事項に据える


チームのどのメンバーでも、ビジネスに有益なデータを分析すれば、顧客がいつ、どこで、どのようにブランドと関わっているか明らかにすることができます。これにより、カスタマー ジャーニーを組織全体で詳しく把握することが可能です。しかしそのためには、データの確保と分析を最優先事項に据えることができるよう、上層部からサポートを受ける必要があります。Google と Econsultancy が実施した調査によると、大手企業の約 3 分の 2 で、経営幹部はデータに基づくインサイトを本能的な直感より価値のあるものと認識しています1。



では何をすればよいのでしょうか。収集したデータを分析するにあたり、チームが必要な知識を特定して、経営幹部によるトレーニング プランの策定をサポートしてください。チームがすでに持っている知識とこれから学ぶ必要がある知識のギャップを確認すれば、その情報に基づいて、適切なレベルのトレーニングをチームに提供できるようになります。トレーニング セッションを実施する場合は、記録し、オンラインで公開し、参加できなかったスタッフと共有しましょう。



2. 成功事例を共有する


あなたがデータの専門家としてチームの中心にいる場合は、成功事例を共有することで、データ リテラシーを効果的に広めることができます。最近行った A/B テストの結果をまとめて、その結果をどのように得たのか、チームのメンバーに示すようにしてください。データを使って何ができるのかを知ることにより、メンバー自身のやる気も高まるはずです。また、データを効果的に使っているメンバーをあらゆる機会において評価し、彼らに見返りを与えることで、熱意が生まれます。さらに自前の知識を活用し、過去の実績を例示することで、データの有用性を伝えることも重要です。



アナリストとしては、自分の役割を新たな視点で捉えてみることも必要かもしれません。アナリストにはレポートを作成するだけでなく、データの背景を読み解いたり、業績に与えた影響を解明したりする役割もあります。それによってデータに命が吹き込まれ、その価値がチーム全体で共有されるのです。そうしたプロセスをオープンにすることにより、チームのメンバーが緊急の課題に自力で対応することや、自分で立てた仮説を検証することができるようになります。



チームのすべてのメンバーをデータに精通したマーケターとして育成する方法については、5 つのステップをインフォグラフィックにまとめてありますので、ご覧ください。



3. 複数のチームで協働する


データを活用して自分のチームだけ成績を上げたいと思うこともあるかもしれませんが、データは実際には複数のチームで共有してこそ効果を発揮します。事実、「データに自由にアクセスできるようにすると業績が向上する」という設問に強く同意する好業績企業のマーケティング責任者は、その他の企業のマーケティング責任者より 1.6 倍も多いという調査結果があります2。



さらに一歩進めて、専門知識を活かしてわかりやすいデータレポートを作成し、チームのメンバー以外に公開することもできます。初心者が推奨事項やインサイトの意味を理解し、生産的に活用できるようにするにはうってつけの方法です。



データを共有する際には、データが整理されていること、そしてどのチームでも簡単にアクセスし、理解できることが重要です。全員が共通の認識を持てるように、定義を明確にし、一般的な指標を使うようにしてください。さらに高い成果を求める場合は、チームごとにカスタマイズしたインサイトを提供します。そのようにすることで、レポートの真価をより深く理解できるようになります。なお、どのチームにも、それぞれに適したコミュニケーション チャネルがあるので、データの配信方法をどうするか検討することも忘れないようにしてください。



最後となりますが、組織内のデータのサイロ化を解消できたとしても、そこで手を緩めないでください。組織全体にデータが常に行き渡るようにするには、継続的かつ積極的な対応が不可欠です。



データ分析のトレーニングを実施すれば、チームのすべてのメンバーが実際のデータに基づいて重要なアイデアを提案できるようになります。データの裏付けがあれば、他のメンバーもそうしたアイデアを真剣に受けとめるようになります。その結果、チームには普段から多様な視点が持ち込まれるようになるという相乗効果もあります。



データに関する専門知識を会社全体で共有する方法について詳しくは、Data-Driven Marketer's Strategic Playbook をご覧ください。



1-2 Econsultancy/Google「The Customer Experience is Written in Data」、2017 年 5 月、米国、n=677（収益 2 億 5,000 万ドル以上の企業（主に北米）でマーケティングと測定に携わっている経営幹部、そのうち n=199（マーケティングの成果が 2016 年の重要ビジネス目標を大幅に上回った主要マーケター）、n=478（その他のマーケター））

投稿者： Matt Earp（Google アナリティクス チーム、コンテンツ マーケティング スペシャリスト）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Your Marketing Data Has a Story to Tell — Are You Listening?」を元に構成しております。


Google のマーケティング担当ディレクター Matt Lawson とボストン大学クエストロム・スクール・オブ・ビジネスの教授 Shuba Srinivasan 氏は「Why a Data and Analytics Strategy Today Gives Marketers an Advantage Tomorrow」という記事の中で、ビジネスの分野でデータ分析の重要性がかつてないほど高まっているという見方を示しています。規模の大小を問わず、企業は今こそデータ分析を導入すべきであり、ツール、戦略、取り組み方が適切であれば、まとまりのないデータから理路整然としたインサイトを導き出すことができます。

「世はまさに常時接続の時代です。マーケティング部門には重圧となるでしょうが、データからインサイトを導き出せれば大きなアドバンテージになります。」と Srinivasan 教授は話しています。

前述の記事では、企業が効果的なデータ戦略を打ち立て、現代のデジタル社会で成功を収める方法を考察しています。主なトピックは次のとおりです。

• デバイスやチャネルを行き来するユーザーの行動をデータ分析で明らかにする方法
• 複数のチームで連携して一貫性のあるクロスチャネル戦略を確立する方法
• マーケティング用と広告用のテクノロジーを統合する利点
• データのサイロ化を特定して解消する方法

これらの論点はすべて深掘りする価値がありますが、突き詰めれば、「データが語りかける内容に耳を傾けましょう」という 1 つのメッセージに集約されます。データの分析は、スタンドから試合を「観戦するスポーツ」ではありません。確かな成果を得るには、自らプレーヤーとして参加し、毎日の業務にデータドリブンの原則を適用する必要があります。

これは、それほど難しいことではありません。基本に立ち戻り、根拠のある推測、テストの実施、データの分析という科学的な手法を用いるだけです。リーダーを初めとしてチーム全員がデータを活用した試行錯誤に慣れてくれば、信頼できる結果が得られるようになります。

共有データからインサイトを導き出し、ビジネスのパフォーマンスを高める各種の方法にご興味がある方は、「The Data-Driven Marketer's Strategic Playbook」をダウンロードしてご覧ください。



投稿者： Matt Earp（Google アナリティクス チーム、コンテンツ マーケティング スペシャリスト）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「New ways to measure your users in Google Analytics」を元に構成しております。

マーケティング責任者の約 90% は、マーケティングを成功に導くためには、複数のチャネルやデバイスにまたがるユーザーの行動経路を把握することが極めて重要だと考えています。*1

最近のユーザーはブランド各社が提供するユーザー体験に対して、驚くほど高いレベルのパーソナライゼーションや関連性を期待しています。このため Google では、複雑なカスタマー ジャーニーのすべてをより正確に測定できるよう、Google アナリティクスの機能改善に継続的に取り組んでいます。

今回は、ユーザーの把握に利用できるアナリティクスの 4 つの新機能をご紹介します。それぞれのユーザーに合わせて、より最適化された利便性の提供にお役立てください。

ユーザーに焦点を合わせたレポート

アナリティクスの標準レポートは、ユーザーに焦点を合わせるかたちでアップデートされました。特に日付をまたいで複数のセッションを記録するユーザーの行動を把握するうえで、ユーザー指標は欠かすことができません。

最新の標準レポートではセッション数を確認できるだけでなく、有料検索からサイトを訪れているユーザーの数などもすぐに把握することができます。

ユーザー指標が追加されたアナリティクスの標準レポート

このアップデートを有効にするには、アカウントにログインして [管理] > [プロパティ設定] から [レポートでユーザー指標を有効にする] をオンにします。

アクティブ ユーザー、コホート分析、ライフタイム バリューといった既存のレポートでもユーザーの分析が可能です。また、標準レポートではセッション指標も引き続きご利用いただけますので、ご安心ください。ユーザー レポートの詳細はこちらでご確認ください。

ユーザーの全期間の指標とディメンションを測定する

ユーザー エクスプローラというツールでも、ユーザー単位で分析することができます。このツールには、（Cookie の有効期間に基づく）全期間を対象としたユーザー単位の指標とディメンションが新機能として追加されました。それらの新しい指標やディメンションを使うと、ユーザーの行動をこれまでよりきめ細かく測定することが可能です。

ユーザー エクスプローラに新たに追加されたユーザー単位の全期間の指標とディメンション

たとえば、特定のユーザーがサイトに滞在した時間の累計や、サイトで行った取引の総数を過去に遡って確認することができます。サイトを初めて訪れた時期やユーザー獲得につながったチャネルなどを把握できるディメンションもあります。

新しい全期間の指標とディメンションは、アナリティクスのアカウントですでにご利用いただけるようになっています。ユーザー エクスプローラの詳細はこちらでご確認ください。

ユーザーリストのレポート表示

このブログをご覧になっている多くの方はユーザーリストをご活用と思いますが、そうした皆さんに朗報です。アナリティクスの新しいレポートにユーザーリストを公開するオプションが追加され、すべてのユーザーリストのデータをより簡単に確認できるようになりました。

ユーザーリストをアナリティクスに公開し、ユーザーレポートでデータを確認できます。

新しいユーザー レポートには、アナリティクスで作成したユーザーリストがチャネルを問わず表示されます。これまでは、アナリティクスで作成したユーザーリストを AdWords などのサービスにエクスポートすることはできましたが、アナリティクスに公開してレポートに表示することはできませんでした。

たとえば、アナリティクスにユーザーリストを公開すると、過去 12 か月間に商品を購入しているものの、直近の 2 か月間は購入していないすべてのユーザーを表示できます。

新しいユーザー レポートはアナリティクスのアカウントでご利用いただけます。ユーザーリストのレポート表示の詳細はこちらでご確認ください。

コンバージョンを見込めるユーザーにアプローチ

今回、新たに「コンバージョンの可能性」という指標も追加されました。これはさらに一歩進んだユーザー指標であり、名前が示すとおり、特定のユーザーが将来的にコンバージョンを達成する可能性を示します。この可能性は過去に取引のあったユーザーの情報に基づく機械学習モデルを使って算出します。

この指標がもたらすメリットは明確です。つまり、商品購入に至る可能性が高いユーザーだけのリマーケティング リストを作成し、AdWords や DoubleClick のキャンペーンまたはオプティマイズのサイトテストを通じて、そうしたユーザーにアプローチすることができます。

コンバージョンの可能性レポートも新たに追加されます。このレポートでは、チャネルなどの重要なディメンションを使って、すべてのユーザーの「コンバージョンの可能性」を確認できます。

新たに追加されたコンバージョンの可能性レポート

アナリティクス インテリジェンスで利用できるこの新機能は、将来的にコンバージョンが達成される見込みをユーザー別に予測する初めての機能で、これからの数か月、すべてのアナリティクス アカウントでベータ版をご利用いただけます。コンバージョンの可能性の詳細はこちらでご確認ください。



以上 4 つの新機能は、ユーザーの詳細やサイトでの行動を詳しく把握し、ユーザー体験を改善するうえでお役立ていただけます。前述した約 90%マーケティング責任者と同様に、お客様には、ユーザーの行動経路の把握にぜひこれらの機能をご活用いただければと存じます。

Happy analyzing!



*1「The Customer Experience is Written in Data」Econsultancy / Google（2017 年 5 月）

投稿者： Gene Chan（Google アナリティクス担当プロダクト マネージャー）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Marketer questions answered: Econsultancy and Google on how to better use data」を元に構成しております。

Stefan Tornquist 氏（Econsultancy）および Casey Carey（Google）との Q&A

データ中心のマーケティング戦略を推進するにはどうすればよいでしょうか？どのチームがそうしたデータにアクセスすべきでしょうか？データを有効に活用するには、どのようなトレーニングが必要でしょうか？

11 月 15 日、Google と Econsultancy が開催したウェブセミナーでは、マーケティング担当者からこうした質問が寄せられました。このウェブセミナーでは、先頃、データを活用して業界トップを維持する方法を明らかにするため、700 人のマーケティング リーダーを対象に実施した共同調査を取り上げ、Casey Carey（Google のプラットフォーム マーケティング責任者） と Stefan Tornquist 氏（Econsultancy のリサーチ担当副社長）が調査結果を紹介するとともに、いくつかの重要なポイントを明らかにしました。

今後のマーケティングに欠かせないスキルやトレーニングから、データに基づく意思決定の実践方法まで、内容は多岐に渡ります。このセミナーを通じて、多くの企業が業績向上を目指してデータと分析に注目していることがわかりました。

講演後、ウェブセミナー参加者が Casey と Stefan 氏へさまざまな質問をしました。ここでは、その中で特に印象的だった回答をご紹介します。詳しい内容をお知りになりたい場合は、データを活用して顧客満足度を高める 7 つの方法の動画をご覧ください。ウェブセミナー全編とその後の質疑応答が収められています。

1. マルチタッチまたはデータドリブン アトリビューションを手掛けるにあたり、マーケティング チームが最初にやるべきことは何でしょうか？

Casey: 第一に、アトリビューションは決して簡単ではありません。アトリビューション プロジェクトを手掛ける場合、まずやるべきことはデータの整理です。すべてのキャンペーン、考えられる顧客タッチポイント、コンバージョン イベントを関連付け、チャネル、プレースメント、サイトなどを体系的に分類してください。

次に、アトリビューション モデルへの移行がもたらす組織的、文化的な影響を考慮する必要があります。多くの企業ではチャネルごとに部署が分かれています。すべてのチャネルの成果を把握し、最適な組み合わせを見つけるには、これらの壁を取り払わなけばなりません。そのためには経営陣の賛同が不可欠ですし、すべてのチームが必要な変化を前向きに受け入れる必要があります。

2. 「アナリストではないし、これは自分の仕事ではない」と考えているマーケティング スタッフの意識を変え、データをもっと活用してもらうには、どのようなトレーニングが効果的でしょうか？

Stefan: 多くの企業がトレーニングを費用のかかる「技術的な訓練」または「福利厚生」と捉えています。しかし、マーケティングの高度化と専門化が進むにつれ、統計学や分析手法の基礎、思考方法、さらには財務やビジネスに関する知識まで、多方面にわたる継続的なトレーニング プログラムが必要になってきました。テクノロジーそのものについてのトレーニングも欠かせません。

当社の調査によると、適切なトレーニングを受けたマーケティング担当者は技能が向上し、組織での在籍期間が長くなり、昇進の機会も増えることがわかっています。

データ活用のトレーニングについて詳しくは、How to make everyone on your team a data-savvy marketer（データに精通したマーケティング担当者を育てる方法）をご覧ください。

3. こうした変革を主導し、関係者の賛同を得るには、どのようなスキルが必要でしょうか？

Stefan: 「マーケティングおよび分析」と「業績」には密接なつながりがあります。データドリブン マーケティングへの移行を目指すリーダーは、自分の会社の主要目標と問題点を理解すると同時に、理解しているという事実を周囲に示す必要があります。抽象的な分析原理を実際の成果やビジネス KPI に関連付け、データとインサイトのギャップを埋める能力も求められます。実用的なインサイトはいずれもデータに基づいており、ビジネス促進につながる真の答えがデータの中にあることを示すスキルも欠かせません。

4. 適切なリソースを入手し、成功へ向けて組織的に変わろうとしている企業に対して、ベンダーやコンサルタントはどのような支援をしていますか？

Casey: 多くの場合、ベンダーが商品やサービスを販売する時に目標としているのは、そのテクノロジーがお客様のリソースや組織構造に与える影響を最小限に抑えることです。テクノロジー ソリューションを購入するときは、全社的なプロセスや戦略の一環として捉え、その支援をベンダーに依頼してください。

私は見込み顧客と話をする際に、「このソリューションは当社の組織構造にどのような影響を与えますか」、「これを成功させるには、何人のスタッフ、どのようなスキルが必要でしょうか」、「他に検討すべきサービスはありますか」といった質問を受けるのをいつも楽しみにしています。話しをすることで、こうした見込み顧客がソリューション投資のビジネス価値に気づいてくれると確信できるからです。

5. 重要なトレンドや変化を KPI に確実に反映させるため、データや分析の観点からどのような対策を講じていますか？

Stefan: バランスが大切です。当社が提供するインサイトは、メール マーケティングの成果を改善するための部分的な調整などにとどまりません。データ分析とクリエイティブの両面から検討し、「 5 年後、お客様がどのような行動を取っていた場合に現在のビジネスモデルは時代遅れになるのか」など、より大局的に考察する必要があります。

Casey: 周囲の状況に広く目を向け、あらゆる事態に備えることが重要です。KPI の実現と最適化にばかり注目しがちですが、それだけでは大勢を見失ってしまいます。

6. 「変化」に関して言えば、用語にこだわる企業も多いかと思います。従来の「マーケティング」という用語は、今日のマーケティングの実体を言い表していないのではないでしょうか？

Stefan: おそらく、現代のマーケティングは「マーケティング」の範疇に収まらないでしょう。当社では「デジタル マーケティング」と言っていますが、それでも古臭い感じは拭いきれません。今日のマーケティングは「デジタル」が当たり前ですから。

とはいえ、私たちが変えようとしているのは呼び方ではありません。まずは、こうした「用語ありき」の考え方を変えることです。たしかに、「マーケティング主導の変革」といった新しい用語を用いることで、他の関係者の認識がある程度変わるのは事実です。しかし、肝心なのは、顧客との関係を担うのがマーケティングであり、顧客に関する知識を深めていくのがマーケティングであるという事実です。そういった意味で、変化の中心であることに変わりはありません。

データを活用してマーケティング組織全体を改善する方法については、マーケティング担当者向けハンドブックをご覧ください。総合的なデータ戦略の立案方法を詳しくご紹介しています。



投稿者： Matt Earp（Google アナリティクス チーム、コンテンツ マーケティング ストラテジスト）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Get the most out of Data Studio Community Connectors」を元に構成しております。
データスタジオ コミュニティ コネクタを使用すると、インターネット アクセスが可能なデータソースにデータスタジオから直接接続できます。誰でもコミュニティ コネクタを独自に作成して公開できます。そしてそれらのコネクタは誰でも自由に使用できます。

ギャラリーの新しいコミュニティ コネクタをお試しください

DataWorx、Digital Inspiration、G4interactive、Kevpedia、Marketing Miner、MarketLytics、Mito、Power My Analytics、ReportGarden、Supermetrics などのデベロッパー様により、データスタジオ コミュニティ コネクタ ギャラリーに新しいコミュニティ コネクタが追加され、より多くの外部ソースのデータにアクセスできるようになりました。データスタジオは、高度なレポート機能と分析機能を備えた無料サービスです。現在、ギャラリーには、さまざまなデータにアクセスできるコミュニティ コネクタが 50 以上用意されています。

Salesforce、Twitter、Facebook Marketing のコミュニティ コネクタも無料でお使いいただけます。ぜひご活用ください。

必要なコネクタを見つける

データスタジオ コミュニティ コネクタ ギャラリーでは、複数のコネクタが同じデータソースに接続する場合もあれば、1 つのコネクタが複数のデータソースに接続する場合もあります。お客様が必要なコネクタをすぐに見つけられるように、データソースを検索したり、公開されているコネクタを確認したりできるデータソース ページを追加いたしました。このページのコネクタ一覧には、データスタジオのネイティブ コネクタに加え、検証済みのコネクタやオープンソース コミュニティのコネクタも表示されます。データソース ページで目的のコネクタのリンクをクリックすると、そのコネクタをすぐにお使いいただけます。

必要なデータソースをお知らせください

目的のデータソースに接続できるコネクタがない場合は、こちらのフォームからお知らせください。このフォームを通じて、どのようなデータソースが必要かをデベロッパー様に知らせることができます。デベロッパー様からも、開発中のコミュニティ コネクタをお知らせいただいております。Google では、これらの情報をもとにデータソース ページを更新しています。

お客様の使用事例をお聞かせください

コミュニティ コネクタを使って魅力的なレポートを作成したら、多くのユーザーに知ってもらいましょう。コネクタの独創的な使用方法や活用のアイデアをこちらに投稿していただくか、メール（community-connector-feedback@google.com）でお知らせください。


投稿者： Minhaz Kazi（データスタジオ Developer Relations チーム）

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Google Analytics for Firebase: New Look and New Features」を元に構成しております。
アプリの測定に Firebase 向け Google アナリティクスをご利用の方は、Google アナリティクスとの統一感が増した新しい管理画面を本日よりご利用いただけます。

今回 Firebase 向け Google アナリティクスで導入された新たな要素は、先日 Google アナリティクスで実施された変更の一部を踏襲するものです。両方をご利用の方にとっては、今回のアップデートで従来以上にシームレスな使用感が実現しているはずです。また、Firebase 向け Google アナリティクスのダッシュボードには新しいレポートやカードが追加され、さらに便利でタイムリーなものになっています。

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「New tools for managing Google Analytics users」を元に構成しております。
先月の記事では、Google アナリティクスをご利用の企業向けの新しい管理ツールについて発表しましたが、今回はさらに一段進んだ機能強化についてのお知らせです。今後何か月かで、企業が抱える多数の Google アナリティクス アカウントにおけるユーザー管理を一元化し、チーム単位の権限管理を容易にするユーザー グループ機能を導入します。多くの企業からのフィードバックにより、重要な解析データへのアクセスを管理するシンプルで強力なツールの必要性が明らかになっています。今回の新機能はこういったニーズに応えるものです。

一元化されたユーザー管理

組織にリンクされたすべての Google アナリティクス アカウントをまたいで、管理者が一元的にユーザー管理を行うことができるようになりました。多数のアカウントにユーザーを割り振る必要がある企業では、特に大幅な時間の節約が可能になります。たとえば、チームに加わった新しい社員に 25 個のアカウントへのアクセス権を付与する場合、従来なら各アカウントでそれぞれ設定を行う必要がありましたが、今回のアップデートにより 1 か所でまとめて設定できるようになりました。

組織のユーザー管理を一元化

また、以下の操作も可能です。

• 管理下のユーザーについて、利用サービスやアカウントをまたいだ豊富な情報を表示
• 多数のアナリティクス アカウントに対するユーザーのアクセス権を 1 つのコンソールで管理
• 各ユーザーのアクセス権限の継承状態についての新たな情報を表示
• 各アクセスレベルや権限について、サービス内で詳しい説明を参照

ユーザーの詳細画面で各サービスやアカウントへのアクセス権が表示されている様子

Google アナリティクスを使用しているだけで、アカウントをまたいだユーザー管理が必要ない場合も、アップデートのメリットは享受できます。ナビゲーションやドキュメント関連の改良点は、ユーザー管理機能にも Google アナリティクスにも同様に適用されています。

ユーザー グループ機能の導入

組織の管理者は、何百人ものユーザーのアクセス権を管理しなければならないことも珍しくありません。特に複数のアナリティクス アカウントを扱う場合などは、かなり手間のかかる作業です。新しいユーザー グループ機能を使えば、多数のユーザーをグループにまとめ、グループ単位で適切なアナリティクス アカウントへのアクセス権を付与することができます。さらに、複数の階層に分かれた組織を管理する場合は、グループ内にグループを配置することも可能です。この機能を使用するには、まずアナリティクス 360 スイート内で組織を作成する必要があります。詳しくはこちらのヘルプセンター記事をご覧ください。

「IT チーム」というユーザー グループの詳細を表示した様子

これらの新しい機能を、違反行為の一括チェック機能やユーザーに対するポリシー設定といった既存の機能と組み合わせることで、エンタープライズ クラスの運用管理が実現します。また今回のアップデートは、一元的なユーザー管理やユーザー グループ機能を他のサービスに展開することをはじめ、将来的な機能拡張の下地となります。



投稿者： Matt Matyas - Google アナリティクス担当プロダクト マネージャー

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Better A/B Testing with Firebase」を元に構成しております。

Firebase での A/B テストの改善について

アプリ デベロッパーの間ではご存知の方も多いと思いますが、アプリの長期的な成功において、小さな変更が大きな役割を果たすことは少なくありません。[購入] ボタンにどんな語句を表示するか、登録手順のダイアログをどの順序で表示するか、ゲームの個々のレベルの難易度をどの程度にするかなど、細部へのこだわりが結果的に大きな違いを生み、上位ランクに食い込むアプリになるか、日の目を見ないアプリになるかを決定づける可能性があります。

では、アプリに加えた変更が適切だったかどうかは、どうやって確認すればよいでしょうか？もちろん、情報に基づいて推察したり、友人に尋ねたり、フォーカス グループを利用したりする方法もあるでしょう。しかし、最も確実な方法は、アプリに加えた変更にユーザーがどのように反応するかを実際に試して確認する方法で、そのために用意されたのが A/B テスト機能です。A/B テストでは、アプリの 2 つのバージョンを同時にリリースし、ランダムに選ばれたユーザーにいずれかを提供し、どちらのバージョンがお客様の目標達成に効果的かを実際に確かめることができます。

これまでも Firebase Remote Config の「ランダム割り当て」条件を使って、シンプルな A/B テストを実施することはできました。しかし、このたび Firebase のテスト機能を進化させ、Remote Config や通知機能と連携して機能するまったく新しいテストレイヤを追加して、高度な A/B テストの設定と測定が簡単にできるようになりました。この新しい A/B テスト機能の概要をご紹介します。

新しい A/B テスト機能の概要

新しい A/B テスト機能によって、作成した A/B テストの値の組み合わせを Remote Config を通じて自由に管理できます。また A/B テストの設定時に、テストの具体的な方法を決めるさまざまな要素を指定できます。たとえば、最初の時点でテストに含めるユーザーの割合を指定したり…



…テストするパターン数を指定して、それぞれのパターンに特有の動作を指定したり…



...テストの目標を指定したりできます。



目標はテストごとに異なると考えられるため、A/B テストでは一般的な目標を数多くご用意しています。たとえば、アプリの全体的な収益向上や顧客維持率の向上、クラッシュ回数の低減、Firebase 向け Google アナリティクスで測定しているイベント（例: アプリ内チュートリアルの完了）の発生回数の増加などを目標として指定できます。

お客様が A/B テストの設定を完了すると、それ以降の作業は Firebase が引き継ぎ、お客様のユーザーの中からランダムに選ばれた対象者にアプリの異なるパターンを配信していきます。そして、継続的にユーザーの行動を測定し、お客様が事前に指定された目標に基づいて、成果の高いパターンが明らかになった時点でお客様に通知します。Firebase の A/B テストでは、ベイズ統計モデルを使って結果が測定されます。この統計モデルは、ウェブサイトのテストとカスタマイズをサポートする Google の無料サービス Google オプティマイズで使われているものと同じです。

A/B テストでアプリの新規ユーザー向けプロセスを改善: 事例紹介

生活習慣の改善をサポートするアプリ Fabulous では、Firebase の A/B テストを使い、アプリの新規ユーザー向けプロセスを改善しました。これまで新規ユーザーに課していた「1 つの習慣を身に付ける」「生活習慣の改善に関する手紙を読む」「簡単な日課を実践する」といった課題のステップをいくつか省略することで、新規ユーザー向けプロセスを完了するユーザーが増えるかもしれないと考えたのです。

一般的な Fabulous 新規ユーザーに表示される画面の例

そこで A/B テストを実施して、手紙を読まないパターン、シンプルな日課を実践しないパターン、その両ステップを省いたパターンを使ったアプリを、それぞれ一部のユーザーに配信しました。その結果、新規ユーザー向けプロセスから両方のステップを省いたパターンで、プロセスの完了率が 7% 改善しました。さらに、新規ユーザー向けプロセスを短くしても、アプリのユーザー維持率には影響しないという重要な事実も確認できました。

通知もテストしよう

Firebase Notifications コンソールを使えば、アプリの通知メッセージでも A/B テストを実施できます。複数のパターンをテストして、アプリの起動につながりやすいメッセージや、お客様の目標とする行動（アプリ内購入など）をユーザーが取りやすいメッセージを見極めることができます。

ご利用にあたって

A/B テストは本日 Firebase の全ユーザーを対象に、ベータ版での提供が始まりました。ご利用の際には必ず事前に Remote Config や Firebase Cloud Messaging が使えるようにアプリを設定し、関連するライブラリを最新バージョンに更新しておいてください。A/B テストの詳細については、Google 提供のドキュメントや、動画シリーズ「A/B Test Like a Pro」をご覧ください。

Firebase コンソールからテストを実施して、アプリの改善を図りましょう。なお、テストは一度に 1 つだけ実施してください。


投稿者： Todd Kerpelman - Google Firebase チーム

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Open Source Community Connectors for Data Studio」を元に構成しております。
デベロッパー プログラムの提供が始まって以来、データスタジオ コミュニティ コネクタに登録するデベロッパーは 600 を超えました。コミュニティ コネクタがあれば、デベロッパーがデータ利用の画期的なソリューションを見つけて、ユーザーが使えるデータソースの範囲を広げることができます。

コミュニティに寄せられたフィードバックから、ご自身で作ったコネクタなどをコミュニティで共有したいと考えている方が多く、ひな形として使えるサンプルの拡充も望まれていることがわかりました。そこでこのたび、GitHub にオープンソースのコミュニティ コネクタ レポジトリをご用意いたしました。

オープンソースのコミュニティ コネクタのご利用について

Google のオープンソース レポジトリにホストされたコネクタはすべて、データスタジオ Developer Relations チームによってコネクタの最新コードのデプロイが管理されます。Google がデプロイを管理することで、すべてのユーザーがリンクをクリックするだけで、そのコネクタをデータスタジオですぐに試せるようになり、デベロッパーご自身がデプロイと管理を行う必要もなくなります。

次のオープンソース コネクタは、データスタジオで直接お試しいただけます。

• npm Downloads コネクタ: 特定の npm パッケージのダウンロード回数を日単位で取得
• Fusion Tables コネクタ: Google Fusion Tables からデータを取得
• Stack Overflow Questions コネクタ: 特定のタグについて、Stack Overflow での質問のメタデータを取得

これらのコネクタを使ったダッシュボードの例:

効率的な運用方法について

データスタジオを使って新しいデータソースとの接続をお考えで、まだコミュニティ コネクタを利用されたことがない場合は、さまざまなサンプル コネクタコードが使えるようになった今こそ、ご利用のチャンスです。これらのサンプルは簡単に利用でき、コミュニティの他のメンバーから知識を得たりメンバーと意見を交換したりする機会も生まれます。


Google のオープンソース レポジトリで最初に提供されるのは、次のコネクタです。

• npm Downloads
• Fusion Tables
• Stack Overflow Questions

ぜひコミュニティにコネクタをご登録ください

ご自身で作成されたオープンソース コネクタをレポジトリに登録することをご希望の場合は、Google にプルリクエストをお送りいただくか、ご自身で独自のレポジトリを管理して、Google の公式レポジトリからそのレポジトリへのリンクを貼ってください。

この Git レポジトリは現在は小規模ですが、今後新しいコネクタを追加していく予定です。すでに、data.world や getSTAT などのオープンソースのコミュニティ コネクタも登録されています。こうした取り組みが新しいデータソースへのコネクタの作成を後押しし、データスタジオで利用できるデータが増えることを期待しています。また、デベロッパーが互いに協力し、オープンソース コネクタで発見した問題点を報告することで、コネクタの既存の問題点を修正していくこともできます。

このコラボレーション プラットフォームを使って、デベロッパーがコミュニティのサポートを利用することもできます。ご自身で開発したコネクタがあるものの、長期的な管理が難しい場合は、Google のレポジトリにご登録ください。お客様のコネクタの管理をコミュニティがサポートいたします。

ぜひレポジトリをご利用になり、独自のコミュニティ コネクタの作成を始めましょう。


投稿者： Minhaz Kazi - Google アナリティクス チーム

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Google Optimize now offers more precision and control for marketers」を元に構成しております。
優秀なビジネスは、カスタマー ジャーニーのあらゆる段階を精査し、最良の体験を提供できているかどうか確認するとともに、新たな価値を提供する方法を模索しています。本日リリースする 2 つの新機能は、Google オプティマイズおよびオプティマイズ 360 でのこういった作業をさらにスムーズにするものです。

AdWords との連携: 最適なランディング ページの追求

マーケターは時間をかけて検索広告を最適化し、サイトにユーザーを呼び込むために最も効果的なメッセージを模索します。しかしそれだけでは片手落ちです。ユーザーがサイトに到達してからの動きも、セールスの成否を分ける重要な要素だからです。


5 月に発表されたオプティマイズと AdWords の連携は、AdWords 広告のランディング ページに手軽に変更を加え、その影響をテストすることができる機能です。このたびこの機能が、ベータ版としてどなたにもお試しいただけるようになりました。すでにオプティマイズをご利用の場合は、AdWords アカウントと Google オプティマイズ アカウントとのリンクを設定するだけで連携が可能です（ヘルプセンター記事のステップ 2 をご覧ください）。あとは数分程度の作業でランディング ページのテストを作成できます。

たとえば生花店で、「ホリデーブーケ」というキーワードの売上を改善したい場合、オプティマイズのビジュアル エディタを使って、ランディング ページのメイン画像を 2 パターン用意し（たとえばホリデー シーズンの食卓の写真と、「ホリデーブーケ 20% 割引」という文字の入ったバナー）、パフォーマンスを比較するといいでしょう。あとはオプティマイズの設定で、テストのターゲットを「ホリデーブーケ」というキーワードの検索からサイトに到達したユーザーに絞るだけです。

テストの結果、写真が入ったパターンのほうが売上が伸びるようなら、他の AdWords キーワードやキャンペーンでも同様の変更を試してみるといいでしょう。また、別の写真（たとえば食事会の招待客がブーケを持って到着した様子など）に差し替えて、効果を調べるのもいいかもしれません。

目標: さらに柔軟に、管理しやすく

オプティマイズとオプティマイズ 360 のリリース以来いただいていたご要望として、テストの目標に設定できる Google アナリティクスの指標を増やしてほしい、というものがありました。
従来オプティマイズでは、あらかじめ組み込まれているデフォルトのテスト目標（ページビュー、セッション時間、直帰数など）を選択するか、あらかじめ Google アナリティクスで作成した目標を選択することしかできませんでした。

今回のリリースより、アナリティクスで事前に目標を作成しておかなくても、オプティマイズ内で直接テスト目標を作成できるようになりました。

テストの趣旨にぴったりの目標をオプティマイズの管理画面で直接作成

オプティマイズ内で目標を直接作成する場合、設定に間違いがないか自動的にチェックが行われます。

また、オプティマイズのテストでイベント カテゴリやページ URL などをトラッキングするよう設定することも可能です。

オプティマイズのテスト目標について詳しくは、こちらをご覧ください。

今回の機能強化が持つ意味

ユーザーの皆様にとって運用の選択肢が増え、自由度が上がるに越したことはありません。最近の調査によれば、先進的なマーケター（2016 年に主要ビジネス目標を大幅に上回る成果を上げたマーケター）は、通常よりも 1.5 倍高い確率で、チャネルやデバイスをまたいだカスタマー ジャーニーを自社が明確に把握できていると回答しています*1。カスタマー ジャーニーを把握・改善していくうえで重要な役割を果たすのが、テスティングや実験です。その際の強い味方としてオプティマイズをご活用いただければ幸いです。

>>> 新機能をオプティマイズで確認 <<<

*1Econsultancy / Google「The Customer Experience is Written in Data」（2017 年 5 月、アメリカ）

投稿者： Rotimi Iziduh および Mary Pishny - Google オプティマイズ担当プロダクト マネージャー

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Google Analytics 360 + Salesforce: A Powerful Combination」を元に構成しております。
マーケターの方がよく口にされるのが、オンラインとオフラインの両方で生じるさまざまな顧客インタラクションをつなぎ合わせ、カスタマー ジャーニーの全体像をつかむことの難しさです。今回ご報告する Google と Salesforce のパートナーシップは、まさにこういったニーズに応えるものだと考えています。セールス、マーケティング、広告のデータが初めてシームレスに連携することにより、広告、ウェブサイト、アプリ、メール、コールセンター、フィールド セールスなど、顧客とのさまざまな接点において、うまくいっている点とそうでない点を明らかにすることができます。

先日の Dreamforce での発表のとおり、Google と Salesforce は戦略的パートナーシップを締結いたしました。これにより、Google アナリティクス 360 と Salesforce Sales Cloud および Salesforce Marketing Cloud との間で、4 つの重要な連携が実現します。

• Sales Cloud のセールスデータを、アナリティクス 360 でのアトリビューション、入札単価の最適化、ターゲティング リスト作成に利用できます。
• アナリティクス 360 のデータが Marketing Cloud のレポート UI に表示され、キャンペーンのパフォーマンスをより総合的に理解できます。
• アナリティクス 360 で作成したターゲティング リストを Marketing Cloud で参照し、メールや SMS などのダイレクト マーケティング チャネルを通してアプローチすることができます。
• Marketing Cloud の顧客インタラクション データを、アナリティクス 360 でのターゲティング リスト作成に利用できます。

Google が誇る最先端のデジタル アナリティクス ソリューションと、Salesforce が誇る最先端の CRM（顧客関係管理）プラットフォームが連携することにより、顧客に対する理解とアプローチ、そしてマーケティングの効果測定のあり方は大きく変貌します。これらの連携機能は Google のプライバシー ポリシーに完全に準拠しており、プライバシーやデータ利用に関してユーザーの意思を尊重するための設定も用意されています。

各種顧客データを統合することにより、認知の段階からコンバージョン、顧客維持まで、顧客がたどる経路を余すところなく見渡すことができます。そして、Google の広告プラットフォームや Salesforce のマーケティング プラットフォームとの連携により、施策をすばやく実行に移し、最適な瞬間に顧客を捉えることが可能です。これらの連携機能は、2018 年前半から順次ご利用可能になる予定です。


Google アナリティクス 360 で、ウェブサイトのデータ（ページビュー、登録フォーム送信数）と Sales Cloud のパイプライン データ（リードやオポチュニティの各ステージ）を組み合わせたカスタマー ジャーニーの全貌を、目標到達プロセスとして表示した例。画像のとおり、この画面からターゲティング セグメントを作成してアクションの対象にすることも可能です。

新たなインサイト

これまでビジネスは、オフラインのインタラクション（たとえばコールセンターの担当者による見積もり提供、フィールド セールス担当者による受注など）を、顧客のデジタル チャネル利用状況に関するインサイトと結び付けることができませんでした。Sales Cloud とアナリティクス 360 の連携により、Google アトリビューション 360 使用時に、アトリビューション モデルにオフラインのコンバージョンも含めることが可能になります。これによって、各マーケティング チャネルの費用対効果をより包括的に捉えることができ、ラストクリック型のアトリビューションからの脱却もさらに推進しやすくなります。また、この連携により、価値の高い顧客が自社のデジタル プロパティをどのように利用しているか分析できます。これによって「重要な顧客が探しているものは？」「目的の情報をうまく発見できているか？」等の重要な疑問に答えることができます。

連携を通してアナリティクス 360 のデータを Marketing Cloud で参照することにより、マーケティング キャンペーンのパフォーマンスをより包括的に理解できるようになります。たとえば、常連客に秋のファッション アイテムを宣伝するメール キャンペーンを実施した場合、サイトにアクセスしたユーザーが閲覧したページの数、商品をクリックして詳細を確認した回数、ショッピング カートに商品を追加してコンバージョンに至ったユーザーの数などの情報を、Marketing Cloud で直接参照することができます。

アクションを手軽に実行

現在の Google アナリティクスでは、ターゲティング リストや目標を作成して AdWords や DoubleClick に送信し、デジタル リマーケティングや入札単価の最適化に活用することができます。Sales Cloud とアナリティクス 360 の連携が始まれば、新たなインサイトやアトリビューション モデリング用のデータの充実に加え、Salesforce のデータ（たとえばセールス マイルストーンやコンバージョン）をデジタル プロパティのユーザー行動データと組み合わせて、よりリッチなターゲティング リストを作成したり、洗練された入札単価設定を実施したりすることができるようになります。

たとえば家庭用ソーラーパネルを販売する企業で新規顧客の発掘を目指している場合、アナリティクス 360 で Sales Cloud の有望なリードを集めたターゲティング リストを作成し、AdWords や DoubleClick Bid Manager でそのターゲティング　リストと似た特性を持つユーザーにアプローチすることができます。あるいはアナリティクス 360 で、Sales Cloud でクローズド扱いになっているリードをもとに目標を作成し、AdWords や DoubleClick Search に自動的に送信して、入札単価の最適化とコンバージョン促進に利用することも可能です。

アナリティクス 360 と Marketing Cloud の連携により、Google の広告プラットフォームの枠を越えたマーケティング チャネル、たとえばメール、SMS、プッシュ通知などにおいても、顧客インサイトに基づくアクションが可能になります。たとえば、自社のウェブサイトでテレビを購入した後、再度サイトを訪問してホームシアター関連機器を閲覧したユーザーから成るターゲティング リストをアナリティクス 360 で作成し、Salesforce でそのリストを使用すれば、スピーカーを宣伝するタイムリーかつ的確なメールを配信することができます。

強力なコンビネーション

Google アナリティクスは、ユーザーの生活の中の重要な瞬間を 1 日に何千億件も処理しています。同様に、Salesforce Marketing Cloud も 1 日に 14 億件ものメールを送信し、Salesforce Sales Cloud では 1 日に 500 万件以上のリードやオポチュニティが生成されています。今回の連携が生み出す強力なコンビネーションは、マーケティングの理想形である「あらゆる顧客に対して、カスタマー ジャーニーのすべての段階で、きわめて的確なエクスペリエンスを提供すること」に向けた大きな一歩となることでしょう。

これらの連携機能は 2018 年より順次ご利用可能になる予定です。進行状況については随時お知らせして参ります。アナリティクス 360 について詳しくお知りになりたい場合は、こちらよりお問い合わせください。新サービス提供開始をどうぞお楽しみに！



投稿者： Babak Pahlavan（測定およびアナリティクス部門プロダクト マネジメント担当シニア ディレクター）

Google アナリティクス 360 と Salesforce の連携は、先日発表された Google と Salesforce の広範な戦略的パートナーシップの一部にすぎません。G Suite と Salesforce の新たな連携や、Google Cloud と Salesforce の新しいパーナーシップについては、こちらでご覧いただけます。

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Data Studio: Richer Visualizations and Analytical Functions」を元に構成しております。
データスタジオ担当チームは、従来以上にリッチなビジュアル表示を実現し、データに対する新しい視点を提供するべく、積極的に新機能のリリースを行ってきました。今回の記事では、最近投入された新機能の一部をご紹介したいと思います。

ピボット テーブル

ピボット テーブルを使用すると、大きなデータセットから分析対象を絞り込んだり、データポイント間の関係性を分析したりすることができます。また、ユーザーのディメンションや指標を並べ替えてデータを手早くまとめ、他の方法では見つけにくい関係性を明らかにすることも可能です。


ピボット テーブルの例（ヘルプセンターのドキュメントはこちら）

調整配色

調整配色は、同じデータが同じ色で表示されるよう調整する機能です。ユーザーが新たにビジュアル表示を作成すると、データと色が自動的に紐付けられ、他のビジュアル表示やフィルタ適用後の表示でも同じデータに同じ色が対応するよう調整が行われます。この機能は新規レポートではデフォルトでオンになっており、既存のレポートでもご利用可能です。


調整配色の例（ヘルプセンターのドキュメントはこちら）

Google アナリティクス サンプリング インジケータ

Google アナリティクスでは、正確なレポートを遅延なく提供するため、データのサンプリングを行うことがあります。データスタジオのレポートのコンポーネントに、サンプリングされたアナリティクス データが含まれる場合、サンプリング インジケータが表示されるようになりました。


アナリティクス サンプリング インジケータ（ヘルプセンターのドキュメントはこちら）

レポートでのフィールド編集

レポート内に配置する要素に新しいオプションが追加され、次の操作が可能になりました。

• フィールドの名前を変更する
• 集計方法を変更する
• データタイプを変更する
• 日付の形式を変更する
• レポート内の指標データから、全体に占める割合、総計との差異、総計との差異の割合などを算出する

新しいフィールド編集オプションの例（ヘルプセンターのドキュメントはこちら）

新機能に関するご要望やご意見をお聞かせください

データスタジオでは、今後も皆様のリクエストをもとに新機能や改良点を追加していく予定です。新規のリクエストを追加するほか、他のユーザーのリクエストを閲覧して賛成票を入れることも可能です。詳しくはこちらをご覧ください。


投稿者： Dave Oleson（Google データスタジオ担当プロダクト マネージャー）

この記事は AdWords ブログ「データドリブン アトリビューションモデルでより正確なマーケティング投資対効果情報を元に dマガジンの会員獲得増加に成功した NTTドコモ」を再編集したものです。


今年 5 月に発表した Google アトリビューション、アトリビューション 360 の発表により、多くの企業で改めて「ラストクリック型のマーケティング評価からの脱却」が見直されています。お陰様で多くの広告主からお問い合わせを頂いておりますが、正式な製品発表は今しばらくお待ちください。
そこで本日は、いま Google がご提供できるソリューションを利用したアトリビューション分析に、先駆けて取り組まれた NTTドコモ様の事例をご紹介します。

オンライン マーケティングの評価、投資体系をラストクリックからデータドリブン アトリビューションに切り替えて、より正確なマーケティング投資対効果情報を把握

NTTドコモでは、施策の第一歩として、従来のラストクリックを元にした評価・投資から、コンバージョンに至るまでの経路全体にわたり貢献度を算出する Google アナリティクス 360 の機能である、データドリブン アトリビューション（以下、DDA）と呼ばれる評価方法と、それに基づく投資にマーケティング プロセスを変更しました。
以前は、電子書籍購読会員になることを検討する上で、会員登録直前にあるユーザーを、検索キーワードから検索広告やリマーケティング広告で取り込むことに注力していました。

DDA 導入にあたってのステップ

実際に DDA を活用するにあたって、Google と同社の共同で下記 3 点に注意して順に取り組みを進めました。

新規会員の獲得効率の良い媒体を正しく DDA で評価し、効率良く投資を再配分することで、購読者が増加

NTTドコモでは、DDA の考え方を採用したことで、媒体ごとの 新規会員獲得単価（CPA） をより正確に把握することができ、新規会員獲得効率が良い媒体を特定することができました。その結果、新規会員の獲得効率の良い媒体であった、Google ディスプレイ ネットワーク、その中でも特にリマーケティング広告以外の検討初期段階のユーザーに向けた広告の投資額を増やすという判断を、より納得感をもってできました。

DDA 導入で分かった より正確な媒体ごとの新規会員獲得単価（CPA）

DDA 導入の結果 検討初期段階のユーザーに向けた広告費用投資比率が増加

また、検討初期段階のユーザーに向けた広告投資をはじめとしたさまざまな取り組みにより、これまでのマーケティング活動ではリーチしきれていなかった潜在層を獲得し、同社の試算では、dマガジンの新規購読者を 28% も増加させることができました。

DDA 採用によるメディア投資見直し前後の 新規購読者増加

今後同社では、Google アナリティクス 360 に加えて、オプティマイズ 360 や DoubleClick Bid Manager、DoubleClick Campaign Manager、DoubleClick Search も活用して、さらなるプロモーションの最適化、最大化を図る予定です。

電子雑誌のマーケットの中で、dマガジンがどのようなポジションを確立していくかを念頭に置き、それを実現させるための手法として、マスやリアル、オンラインのメディア全体を通したコミュニケーションを設定していく事が大事だと思っています。特にオンラインメディアでは評価・投資の全てに機械学習を導入していく仕組みづくりなど、今後も Google のソリューションを最大限活用していきたいと考えています。 

株式会社NTTドコモ コンシューマビジネス推進部 主査 増田 智子氏

 

投稿者：

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Get Your Data House in Order: Our Checklist for Useful Marketing Data」を元に構成しております。
データに何を求めるかは企業によって異なりますが、主要な企業が共通して求めているものに「有用性」があります。実際、あらゆるレベルの意思決定でデータとデータ分析の戦略が有用と答える割合は、高い実績のある主要なマーケターの方がその他のマーケターより 27% 高くなります。*1

先日 MIT スローン経営学大学院と共催したウェブセミナーでは、データの有用性に関するもっと多くの洞察と、Google と連携して Econsultancy が実施した最新の調査の結果を紹介しました。このウェブセミナーにはあらゆる規模の企業からマーケターが参加。世界各国の企業が日頃の業務にどのように分析情報を取り入れているか、実際の状況を確認しました。

言うまでもありませんが、「有用」という言葉の意味はマーケターによって異なります。それぞれのニーズに合わせてデータ戦略を策定する場合は、思考の整理に役立ついくつかのチェック項目があります。

次の簡易チェックリストを使用すると、方向性を見失うことなく策定作業を進めることが可能です。Econsultancy の調査の結果について詳しくは、ウェブセミナーの動画をご覧ください。

データは整理されていますか？

適切なデータの量は会社の規模によって異なりますが、1 つ確かなことは、データを効果的に利用するにはデータを整理しなければならないという点です。

別の調査によると、マーケティング関連の意思決定者で 2016 年に必要なデータへのアクセスや、データの統合に苦労したという人は 61% に上ります。*2 データを収集して分析する際には、データをどのように整理すべきか把握していないと、注力するポイントが明確になりません。社内の各部署に分散しているデータはふるい分けが難しく、当然、重要な意思決定に利用することも困難です。対策として、部署別のデータをひとまとめにして、便利に使えるように整理する必要があります。

ユーザー中心のデータ構成になっていますか？

ウェブセミナーでも確認したことですが、ユーザー中心のアプローチを採用し、ターゲットのユーザーをより深く理解すれば、カスタマー ジャーニーの増え続けるタッチポイントに適切に対処し、より関連性が高く、魅力的なユーザー体験を提供できるようになります。


マーケティングを成功に導くためには、チャネルやデバイスをまたがるユーザーの行動経路を把握することが極めて重要ですが、この意見に同意する主要なマーケターは約 90% に上ります。*3 マーケターがそうした経路をより深く理解できるデータは意思決定においても有用です。

データは統合されていますか？

Econsultancy と Google が作成したレポートを見ると、有力な企業が積極的にテクノロジーを統合していることがわかります。具体的に言うと、マーケティング資産と広告資産を統合している企業は、テクノロジーを完全には統合していない企業より 37% 高い割合で、あらゆるレベルの意思決定にデータを活用しています。*4

皆さんの会社ではどこで、どのようにデータを活用されていますか。今回のウェブセミナーでは、データやデータ分析が最も活用されている分野を把握するため、参加者を対象にアンケートを実施しました。次のグラフで結果を確認してください。

ウェブセミナー「社内のデータを整理する」の参加者にリアルタイムでアンケート: データ分析をどの分野で実施していますか？

KPI は定義されていますか？

自社にとって「有用」なデータとは何かを正確に定義する際には、事前に KPI を設定する必要があります。Econsultancy のアンケート調査では、全回答者の 45% が KPI の定義が曖昧だと組織へのマイナスの影響が大きいと答えています。その一方で主要なマーケターに話を聞くと、有料メディアが対象の場合、データとデータ分析の戦略には KPI の定義方法も含まれると回答する割合が、その他のマーケターより 47% 高くなりました（自社で所有するプロパティが対象の場合は 38%）。*5

これは難しい話ではなく、目指す方向が定まっていないと、何が有用かわからないということです。

チームのメンバーはデータの利用方法を理解していますか？

最後となりますが、データはチームのメンバーが解釈や利用の方法を理解して初めて有用になります。チーム内でデータを適切に共有し、すべてのメンバーがその利用方法を正しく身に付けられるようにするには、データとデータ分析の戦略を文書化するのが最も効果的です。

アンケートの回答者のうち、「主要」ではないその他のマーケターの半数以上は、社内のアナリスト関連のリソースが十分に確保されていないと答えています。参考として、ウェブセミナーに参加された方が業務上、どのくらいの頻度でデータを活用されているか、次のグラフでご確認ください。

ウェブセミナーの参加者にアンケート: データをどのくらいの頻度で業務に活用していますか？

あらゆるレベルの意思決定でデータを活用するためには、組織全体でデータのリテラシーを高めることが重要となります。

データをどのように収集して活用するかは企業によって異なりますが、このチェックリストを使用すれば、マーケティング データを活用する文化の成熟度に関係なく、社内でデータをどのくらい有効活用できているか評価することができます。

Google と MIT スローン経営学大学院の講演者が話した内容について詳しくは、ウェブセミナー「データを整理する（マーケター向け）」を全編録画した動画をご覧ください。

*1、3、4、5 Econsultancy / Google「The Customer Experience Is Written in Data」、2017 年 5 月、米国、n=677（収益 2 億 5,000 万ドル以上の企業（主に北米）でマーケティングと測定に携わっている経営幹部）、n=199（2016 年にマーケティングの成果が重要ビジネス目標を大幅に上回った主要なマーケター）、n=478（その他のマーケター）、2017 年 5 月、*2 Google サーベイ、「2016–2017 Marketing Analytics Challenges and Goals」、調査対象: 203 名（データ分析またはデータ主導プロジェクトを手掛けているマーケティング担当役員）、米国、2016 年 12 月


投稿者： Karen Budell - Google アナリティクス 360 スイート担当コンテンツ マーケティング マネージャー

この記事は、Google アナリティクス ソリューション 英文ブログ記事 「Marketing with a Heart of Data」を元に構成しております。
業績が良好な企業は、戦略や意思決定でデータを積極的に利用しています。Google が Econsultancy と共同で実施した最新の調査によると、好業績マーケターの 60% は日々の業務で日常的に分析データを利用しており、「ビジネス戦略でデータを積極的に活用する」傾向が一般マーケターを 48% 上回っていました*1。

では、組織がデータの重要性を認識するにはどうすればよいのでしょうか。直感に頼らず、マーケティング戦略の中心にデータを据え、よりスマートな意思決定と成果の向上を実現することです。

直感に頼らず、データを積極的に取り入れる

経験豊富な意思決定者が、自分の直感を信じるのは当然のことです。しかし、その直感がいつも正しいとは限りません。Google の調査によると、好業績マーケター グループでは回答者の 60% が「直感や経験で判断した場合より、データに基づいて判断した場合の方が高い成果が得られる」と感じているのに対し、一般マーケター グループではその割合が 36% にとどまりました*2。

データは現実を教えてくれます。たとえば、前四半期のキャンペーン戦略が順調だったように見えても、データが示す現実は違うかもしれません。データ中心のアプローチが重要なのはそのためです。分析データが示している現実を受け入れ、それを信頼することが大切です。さらに、データ重視のマーケティングでは、分析データに基づいて柔軟に対応する姿勢が求められます。好業績マーケターは、「変化を積極的に受け入れる」傾向が一般のマーケターを 44% 上回っていました*3。皆様の会社はいかがでしょうか。

データへの自由なアクセスを可能にする

データを信頼するだけでは十分ではありません。データ中心のマーケティング戦略を成功させるには、会社全体で取り組む必要があります。社内のあらゆる関係者がデータと分析に投資してはじめて、マーケティング組織は十分な情報に基づいて意思決定し、より優れた顧客体験を提供できます。

しかし、「データを利用するのはアナリストだけ」という状況では、それを実現できません。すべての従業員が、データを容易に利用して意思決定できるようにする必要があります。データへの自由なアクセスを可能にし、皆がその利用方法を理解すれば、分析データの活用機会が広がり、あらゆる意思決定、戦略、チームに価値がもたらされるようになります。

それを裏付けるように、今回の調査では、回答者の 93% が「成果を上げるにはマーケティング チームと分析チームの連携が不可欠」と感じていました*4。データを重視し、誰でも自由にアクセスできる環境を整えている組織では、誰もが重要な洞察を見出し、ビジネスの発展に役立てることができます。

上層部の支持を得る

どのようなマーケティング組織でも、大きな成功を収めるには上層部の支援が必要です。結局のところ、上層部の理解を得なければ、データ中心のマーケティングを実現できません。

上層部の賛同を得るには、ミーティングや日々の会話など、さまざまな機会で分析データを提示することです。大規模計画の予算からメール キャンペーンの最適化まで、あらゆる提案をデータで裏付けましょう。分析データに基づく提案であれば、上層部もその内容に注目します。

今回の調査で、好業績企業の 3 分の 2 が「データ重視のアプローチをさらに推進することが CEO の最重要目標」と回答したのに対し、その他の企業では半数にとどまりました*5。イノベーションとコラボレーションの促進に必要な環境を整えるのは経営幹部ですが、そのシステムを利用し、データに基づいて戦略が実践される事を促進するのは皆さんの役目です。

Econsultancy による調査レポートの全文をダウンロードし、真のデータ中心文化を培う方法をご確認ください。


*1-5 Econsultancy/Google「Customer Experience is Written in Data」、2017 年 5 月、米国、n=677（収益 2 億 5,000 万ドル以上の企業（主に北米）でマーケティングと測定に携わっている経営幹部）、n=199（2016 年にマーケティングの成果が重要ビジネス目標を大幅に上回った主要なマーケター）、n=478（その他のマーケター）


投稿者： Casey Carey（Google プラットフォームおよびパブリッシャー マーケティング担当ディレクター）