昨今、さまざまな広告媒体があり、それらから取得できるデータは増えています。それゆえに、それらが断片化してしまい、表やグラフにまとめるといったレポート作成の作業じ時間がかかってしまっているということもあるのではないでしょうか。
また、その結果、広告の効果の把握や理解をするのが困難だという企業も少なくないでしょう。
デジタルマーケティングは日々進化しており、広告運用の現場ではより複雑で洗練された戦略が求められています。そのため、各媒体の広告データを通覧できるようにすることは重要な課題です。そうした課題を解決すれば、広告の効果を明確に把握し、費用の最適化やより精度の高い戦略設定ができる可能性が広がります。
本記事では、データ分析のための環境を構築するツールを紹介し、広告データを効率的に一元化し、簡単に可視化をするための手段を紹介します。
広告データの断片化の背景とデータ分析における問題
さまざまなチャネルに広告を出し扱うデータが増えたことで、データが点在してしまい、分析をスムーズに行えないということは少なくないでしょう。
ここでは、広告データが断片化している背景やそれによって生じる問題を説明します。
広告データの断片化の背景
複数のプラットフォームの利用
広告キャンペーン実施の際には、Google広告、Facebook広告、Twitter広告など、複数のプラットフォームを利用することが一般的です。しかし、それぞれのプラットフォームが異なるデータ形式や指標を持っているため、広告データは断片化されることが少なくありません。
異なるデータ形式
広告データはExcelスプレッドシート、CSVファイル、APIなど、さまざまな形式で保存されることがあります。これらのような異なるデータ形式を統合する作業はエンジニアの手が必要になり工数がかかるため、断片化を引き起こす原因となります。
リアルタイムデータとバッチデータ
広告データには、リアルタイムで取得される部分と定期的なバッチ処理によって取得される部分に分かれます。その結果、データの整合性が損なわれるリスクがあり、リアルタイムな分析や迅速な方針策定が難しくなる課題が生じます。
データの断片化による分析業務における問題
データの不整合
もし断片化されたデータで分析すると、異なるプラットフォーム間での不整合や重複が存在する場合があります。その結果分析の正確性が低下し、誤った意思決定をしてしまう可能性があります。
手間と時間の消耗
データの手動集計や手動での統合には多くのコストが必要となります。そのため、他の重要な業務に割く時間が減ってしまい、業務効率が低下するおそれがあります。
リアルタイム分析の困難さ
断片化されたデータを用いた分析をすると、リアルタイムなデータ分析が困難になり、スピーディな意思決定や戦略立案が妨げられます。
複雑な分析の制限
複雑な分析が必要となる場合、異なる広告プラットフォームのデータを組み合わせてROIを評価するなど、高度な分析が求められる場合があります。しかし、データの断片化が進んでいると、この複雑な分析の実施が制限されるリスクがあります。
広告データを一元化・可視化するべき3つの理由
広告のデータが分断されていても、なんとかやっていけるという広告運用担当の方もいることでしょう。
しかし、データを一元化し、それらを可視化することはとても重要なことです。
本章では広告データを一元化・可視化するメリットに以下の3つを挙げ、それぞれについて説明します。
- 効果的な意思決定ができる
- ROI（投資対効果）を最適化できる
- 顧客理解と顧客最適化ができる
効果的な意思決定ができる
スピーディかつ正確な方針策定は、事業を成功させるために不可欠です。昨今のデジタル社会では、情報が膨大かつ高速に流動していくため、迅速な判断が求められます。
データを可視化すれば、情報の断片化を解消し多様な指標や仮説に基づいた分析を行えるようになるため、事業の現状の課題・改善点をすばやく把握できます。
ROI（投資対効果）を最適化できる
広告データの一元化および可視化は、ROI（Return On Investment、投資対効果）の最適化を推進します。
データ一元化・可視化により、どの広告キャンペーンが効果的であるか、具体的な成果や改善の余地を明確に把握し、広告予算を効果的なキャンペーンやチャネルに集中させられます。リアルタイムな分析を通じて、市場の変化に迅速に対応し、費用対効果を最大化できます。
顧客理解と顧客最適化ができる
上記以外にも、広告データ一元化・可視化には、顧客の嗜好や行動パターンを分析することによって顧客最適化ができるという利点があります。この利点は、ターゲット顧客一人ひとりに対してパーソナライズされた広告やコンテンツを提供し、顧客満足度を向上させると同時に広告のコンバージョン率向上に寄与します。事業メンバー全体で共通の顧客理解を築くことで、最適化された戦略の展開が期待できます。
広告データを分析・活用するときの4つのポイント
前章で挙げた課題を解消するためには、以下の4つを実践するとよいでしょう。
- データの一元化
- データ収集・処理の自動化
- 可視化ツールの使用
- 専門知識の活用
データの一元化
広告データを一元的に集約するために、データウェアハウス（DWH）やデータ管理プラットフォームを活用するとよいでしょう。データの不整合や重複を排除した正確な分析が可能となります。
データ収集・処理の自動化
データの収集や処理を自動化するツールやソフトウェアを導入することで、コストの浪費を軽減し、リアルタイムな分析を実現します。たとえば、データ分析をする際に重要な工程となるETL（Extract、Transform、Load）を自動化してくれるツールを使用してデータの抽出、変換、ロードプロセスの実装の手間を軽減できます。
可視化ツールの使用
広告データを視覚的に分析するために、TableauやPower BIなどの可視化ツールを活用するとよいでしょう。可視化ツールを使えば、複雑なデータも分かりやすいUIで表示されるため、効率的な意思決定に役立てることができます。
専門知識の活用
広告データ分析に詳しいマーケターやデータサイエンティスト、エンジニア、コンサルタントと協力し、適切な分析手法やモデルを選択するのも対策になります。彼らの持つ専門知識を有効活用することで、より深いインサイトを得られます。
データ分析基盤の役割と広告運用へのインパクト
データ分析基盤は、企業が大量のデータを管理、解析し、明確かつ迅速な意思決定をサポートします。広告運用においては、ターゲットの行動パターンやインサイトを理解し、より効果的な出稿戦略を立案できるようになります。
ここでは、広告運用におけるデータ分析基盤の役割や広告運用に活用したときの効果を紹介します。
データ収集や分析の効率を高められる
データ分析基盤導入により、広告データの自動収集および処理が可能になります。手作業に対して時間と労力の浪費が軽減され、効率的なデータ分析が行えます。結果として、迅速な方針策定や改善策提案が実現できます。
リアルタイムで分析ができようになる
データ分析基盤の活用によって、広告キャンペーンのデータをリアルタイムで分析することができます。広告の成果・効果を評価し、パフォーマンスの高い広告はどれか特定できます。その結果、効果の低い広告を排除し効果の高い広告のみを露出させられるなど、迅速にPDCAを回すことができます。
予算の最適化ができる
広告の投資対効果（ROI）を詳細に分析することができるようになることも役割の一つです。広告の収益性やコスト効率を把握し、予算を最適なチャネルやキャンペーンに配分することが可能となります。これによって、限られた予算を最大限活用し、広告の効果の最大化に寄与します。
ターゲティングの精度を向上させられる
顧客データを詳細に分析し、ターゲット顧客の嗜好や行動パターンを把握することができるようになるのもデータ分析基盤が広告運用に与えるインパクトの一つです。これにより、より的確なターゲティングができます。精緻なターゲティングは、広告のパーソナライズやカスタマーエンゲージメントの向上につながります。
広告データの一元化・可視化を効率化するならtrocco®がおすすめ
広告データの断片化がされていると集計や分析、意思決定の効率が低下してしまいます。そのためには広告データを一元化・可視化すべきです。しかし、一元化・可視化ツールを使いこなすためには相応の時間と費用のほか、ツールを扱うメンバーへの教育コストが必要になり、なかなか実行に踏み切れていないという企業もあるでしょう。
そのような課題を抱えている方には、データ分析基盤の総合支援サービスであるtrocco®をおすすめします。ここでは、おすすめできる理由を3つにまとめながら、trocco®について紹介します。
開発工数・コストをかけずに分析環境を構築できる
trocco®であれば、GUI上で簡単にデータ分析基盤を構築でき、低い学習コストで構築・運用ができます。
データ分析基盤の構築には必要な技術スタックが多く、必要な技術や知識の洗い出しやそれらを学習するためのコストが高いです。また、構築にどれくらいの工数がかかるのか見通しを立てづらく、リソースや予算の確保が難しいということも起こりがちです。
さらに、データ連携に時間がかかり、データを活用するのに時間がかかることも課題です。
しかし、trocco®を活用することで、リアルタイムで広告の成果をチェックしたい場合やデータソースを増やして分析したいという場合でも、時間をかけずにデータ分析基盤を拡張することができます。
データを自動的に転送・統合ができる
trocco®のETLを機能を使えば、点在しているデータの抽出・加工・統合を簡単に行えます。
ツールを用いずにETLをするとなると、専門知識が必要なほかにも非常に多くの工数がかかり、また手作業であればミスが発生しやすくなります。
trocco®を用いれば一連の作業を自動でできるようになるため、ミスが発生しづらく、また、確実に分析ができます。
複数のデータソースをもとに必要なデータを参照できる
trocco®では、Google AdsやFacebook広告などの広告媒体のデータを統合し、マーケティングのパフォーマンスの全体感を把握するのに役立ちます。
広告の成果を測るために、各媒体に出稿しているインプレッション数やクリック数、コンバージョン数、CPAなどの数値を各媒体のレポートで確認し、全体・各媒体の効果を見ているという企業がほとんどでしょう。
しかし、複数のデータソースを遂次インポートし、統合するのは手間がかかるものです。
trocco®を活用すれば、複数のデータソースをDWHに統合し、レポート化することも簡単にできます。
また、広告媒体のデータに加え、Oracle DBやMySQLなどの基幹データベースの売上データ、Salesforce・kintoneのようなCRMの顧客データ、Google AnalyticsのようなWebサイト行動ログなどの、 マーケティングに関わるあらゆるデータの統合を実現できます。
データ統合のための運用オペレーションを効率化するだけでなく、従来の広告レポーティングツールでは難しかったROI（費用対効果）の可視化や、実店舗データや行動ログを紐づけた精度の高いマーケティング分析を実現します。
まとめ
データが一元化され、手間をかけずにレポートを作成できれば、日頃の業務にかかる工数を圧縮できるでしょう。また、広告運用の結果を把握しやすくなり、PDCAサイクルを速く回したりより精度の高い施策を立案したりするなどして、成果を上げることができるかもしれません。
本記事で紹介したtrocco®を活用すれば、広告運用におけるデータ分析業務を効率化しながら、成果アップにつなげられます。広告データの分析を効率化し、効果の高い施策の立案・実行に役立てたいという方はぜひtrocco®のフリープランを体験してみてください。
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