[2025-03-25] コミュニケーションデータを扱う SaaS 企業が切り拓く、新たなビジネス機会 / 業務ユーザーに対する データ整備の価値の伝え方

https://ivry.connpass.com/event/346397/ での発表資料

Transcript

1. 業務ユーザーに対する データ整備の価値の伝え⽅ 2025/03/25 -コミュニケーションデータを扱うSaaS 企業が切り拓く、新たなビジネス機会- 株式会社IVRy（アイブリー） ⽥原 芳郎
2. ⾃⼰紹介 ▪ 2011年: 株式会社ネットプロテクションズ  営業、CSを経て社内ITとしてBIツール導⼊をリード ▪ 2015年: 株式会社IMJ（現：アクセンチュアソング）  BIエンジニアとしてクライアントへのツール導⼊、保守/運⽤を担当 ▪ 2017年: 株式会社ファーストリテイリング  グローバルEC領域のデータアナリスト ▪ 2024年: IVRy  アナリティクスエンジニアとして分析やデータ整備を担当 ⽥原 芳郎 2 アナリティクスエンジニア
3. 本⽇のテーマについて 3 「データを安く‧うまく‧早く活⽤できるようにする」 データ整備の価値は⼀⾔で⾔えばこれだと思っています 本⽇はこの事を業務ユーザーに伝える際のヒントになればと思い 私がやってきた事を5つのステップに分けて話していきます
4. ステップ1：効果的な⼈達にアプローチする ①数値を基に意思決定を ⾏う経営層や部⾨⻑等 ②数値から状況を把握し 報告や施策を⾏う⼈達 報告 指⽰ データとの接触頻度が⾼い⼈達に伝わることで、データ整備⾃体への後押しが期待できる
5. 5 データ整備について議論する際、下記概念図が共通理解としてあると便利なことが多い （データ⾃体が無いのか？転送遅延か？マート化されていないのか？等々） ステップ2：汎⽤的に使える概念を伝える
6. 6 ステップ3：⾝近な概念に置き換えて伝える 先ほどの概念図、お寿司が⼿元に届くまでの流通/加⼯経路に結構似ています （⿂⾃体が⽔揚げされてないのか？移送トラブルか？店頭で加⼯されてないのか？等々）
7. 7 ステップ4：具体的なメリットを提供する データ構造が複雑 で加⼯⽅法がわか らない… 整備前 IVRyでBigQuery上のGoogle Analytics4（GA4）のログデータをマート化した例 4つのテーブルに分割 集計が楽で以前は できなかった⾊々 な分析ができる！ 整備後 なんとか数字出し てみたけど、これ 正しいの？ 誰が集計しても同 じ値になるから余 計な検算がいらな い！ 前処理済みのイベントテーブル page遷移毎のテーブル セッション毎のテーブル ⽇別でページ毎にサマリしたテーブル 毎回複雑な加⼯処 理を書かないとい けないのが⾯倒… カタログもあるし 仕様も⾒てわかる くらいシンプル！
8. 8 ステップ5：結果に繋げて効果を実感してもらう マートを使ってページ遷移を分析 IVRyでもマートを使って、実際に業務ユーザー⾃⾝で分析とLPO施策改善をしています 結果と改善概要 元々の課題感 LP毎のCVRまでは モニタリングしていた CVに⾄らない理由を定 量的に把握できてない サイト内の⾏動を分析 して仮説を得たい GA4の探索は粒度が荒く BQのログは難しい 実はLPから直接CVする ケースは意外と少ない 特定ページを経由してい る場合のCVRが⾼い 特定ページのコンテンツ をLPにも反映
9. まとめ 業務ユーザーがデータ整備の価値が伝わると 組織としてデータ活⽤の取り組みがスムーズに進み 結果としてデータを⽤いたビジネス機会を創出に繋がると考えてます 本⽇の話がこの考えを伝える際の⼀助となれば幸いです 9
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