マーケター、CMO、経営者がSaaS型BIツールを選ぶ時の落とし穴とは?/ポイント2:本当にマーケティングデータを統合できるのか?

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シリーズ「マーケター、CMO、経営者がSaaS型BIツールを選ぶ時の落とし穴とは?〜確認すべき9つのポイント」。2つめのポイント、本当にマーケティングデータを統合できるのか?です。

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従来型のBIツールは、エンジニアがつきっきりで、データを抽出し、マッピングし、ようやくアウトプットが出せる状態になります。この過程をETLと言いますが、従来からBI構築で最もボトルネックになりやすい部分です。その作業には1年かかることも普通です。

SaaS型でもこのETL作業は外部システム必須の場合が多々あります。SaaS型BIツールだからといって、全て自社プラットフォームで完結、ということは意味しません。

ここが最も注意して頂きたい部分です。SaaS型でもETLはボトルネックであり、さらに、第三者のシステムに依存することが多いのです。つまり、IT部門に依存せざるを得ないのです。また後述しますが、このETL構築費用は一切ライセンス料には含まれていません。

ここではマーケティング活動のスピードの速さに焦点を当てて話していきます。

マーケティングデータのETL構築に1年も待てるでしょうか?マーケターは、そんな悠長なことを言ってられません。なぜなら、運用型広告が最たる例ですが、毎日どころか、秒単位で刻々とデータは変化し、出稿の状況・予実に絡めて、日々チューニングする必要があるのです。1年も待っていたら、状況はすっかり変わり、ようやく手にしたデータは使い物にならないでしょう。

さらに、マーケティングテクノロジーは爆発的なスピードで成長し、毎年新たなデータソースが多数登場します。カオスマップでは、2017年、ついにテクノロジーの総数は5000を超えています。毎年のように新たなデータソースを追加する必要があります。その接続に1年も待てるでしょうか?とても現実のスピード感を反映した状況とは言い難いです。今、皆さんが検討しているSaaS型ツールは、このスピード感についていけるでしょうか?

マーケティングデータの雛形を予め実装していなければ、結局従来型と変わらない手間が必要なのです。取り込むデータに合わせたデータモデルを構築し、ダッシュボード化する工程が発生します。先ほど言ったように、新しいソースが追加されれば、データモデル全体を更新する必要があるため、また待ち時間。一体、本当に行いたいマーケティングデータの分析はいつになったらできるのでしょう?

さらに、ビジネスユーザーが使えるシステムとはとても言えません。ITバックグラウンドがないマーケターが、上記のようなコーディング・マッピングなどできるわけがありません(例外的な方は存在するでしょうが、稀です)。問題は以下の2つです。この2点は相関があります。

  1. データ取り込みの柔軟性に欠ける
  2. 大勢のコンサルタントなしでは拡張できない

まず、マーケティングの人間が複数のソーシャルメディアチャネルでキャンペーンの効果を監視したいと考えた場合を考えてみましょう。前述の通り、新しいデータソースが次々とインターネットに登場。Facebook、Twitter、Instagram、Snapchatなどの新たなプレーヤーが続々と登場し、大きなユーザー基盤を築いています。そして、そこから企業が関心を示すデータが生み出されています。新規のチャネルを追加する場合にはコーディングしてBIツールに取り込むことになりますが、これには少し時間が必要ですね。1つのソースシステムにつき1、2カ月ほど。その最大の理由は、取得する新規のソースの情報を認識できるように、既存のデータモデルを変更しなければならないこと点です。数種類のデータストリームしか必要としなかった時代であれば、これはさほど大きな問題にはならないですが、現在はそうはいきません。

そこで、注目すべきは、マーケティングでよく使う広告データやSNSデータのマッピング用雛形があるかです。雛形があれば、データを入れれば、可視化まであっさり終了する。例えば、Datoramaなら先日発表したSmartLenses(スマートレンズ)を使えばもちろん、FBのIDとパスワードを入れれば、瞬間で最適なKPIや指標を含んだダッシュボードが自動で完成します。もっと違う形の見せ方にしたい、もっと異なる分析軸を取り込みたいとなれば、自分でカスタマイズできます。ここでのポイントは、すでにデータはマッピング済みということです。別の分析軸で見たいからと、新たにデータモデルを更新する手間は不要。ダッシュボード上で、ウィジェットを使い、見たいデータの組み合わせを選んで、適切なグラフを選び、実行すれば、そこに見たいデータが表現されます。マッピング待ちの時間が省けるので、分析に十分な時間を割くことができるのです。

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自動マッピングの利点は、何より、よくITから言われる「カラム名は絶対こういう規則で。これを外れたら、データは読み込めません」という事態が避けられることです。また、エクセルからマッピングする際も、雛形に沿って、カラム名を紐づければいいので、絶対的なカラム名の規則に縛られる必要はありません。何よりデータの内容が分かっているマーケターがマッピングすれば、もし、おかしな数値や表現になれば、すぐに気づいて修正することができます。これがIT部門に依存する場合、間違いに気づき修正するまでにまた数日、待機せざるを得ません。それって、無駄ではないでしょうか?

だからこそ、本当にマーケティング活動のスピード感に応え、かつマーケティングデータ統合、分析が即座に可能なBIツールなのかを確認すべきです。そして、ETLなど別の部分にコストがかからないか、です。いくらライセンス料が安くても、他のシステム構築に費用がかかれば、導入費用は膨れあがるためです。

ここで注意すべきなのは

  • ETL部分がボトルネックになっていないか?
  • マーケティングデータの更新の速さ、データソース増加のスピード感に応えるのか?

SaaS型BIツールを導入する前に確認すべき9つのチェックポイント

  1. APIの数に惑わされない
  2. 本当にマーケティングデータ統合ができるのか?
  3. レポート作成業務を自動化してくれる?
  4. 一元管理されたダッシュボードなのか?フィルターなどで期間・地域・キャンペーンごとにデータを俯瞰可能なのか?/ビジネスユーザーが本当に使えるの?
  5. 予実管理可能?
  6. ゴール設定に基づいたアラート送信機能、自動インサイト提供機能はあるのか
  7. 1アカウントで複数のダッシュボード管理が可能?広告代理店なら必須!
  8. マージン設定などマーケティングの具体的なIssueには柔軟か?(広告代理店が使う場合であれば非常に重要)
  9. 隠れた費用の総額は?ライセンス料が全てではありません
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