【マーケッター×データ解析】マーケッター×技術が切り拓く「アクセスログ x BigQuery」を活用した継続的サイト改善
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2014年6月16日に株式会社じげんで行った、 "急成長するじげんをさせる「当事者意識」とは？-組織力を最大化する職種超越型サービス運営の極意[Beyond#-1]"で発表しました。
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【マーケッター×データ解析】マーケッター×技術が切り拓く「アクセスログ x BigQuery」を活用した継続的サイト改善
- 1. マーケッター×技術が切切り拓拓く 「アクセスログ x BigQuery」を活⽤用した 継続的サイト改善 株式会社じげん｜フルタワカコ 【マーケッター×データ解析】
- 2. ⾃自⼰己紹介 フルタ ワカコ Facebook id:wakakofuruta マーケティングユニットリーダー 派遣プロジェクトリーダー 経営企画グループ GrowthHackチームリーダー ■16歳よりWebサイト制作を始める。 制作会社・事業会社でのWebデザイナーの経験を経て、 2011年年じげんにてWebマーケッターに転⾝身。 社内初のマーケテティングユニット所属かつ、 唯⼀一の⼥女女性事業リーダーを経て、この4⽉月から取締役 直属の改善チームを率率率いる。
- 6. じげんのあるサイトの場合 n Botlogから多くの気づきが！ ² クロール対象のURLの3割が、 特に注⼒力力しているつもりのなかったURL ² JSをオフにした時に発⽣生するリンクが、 仕様書とは異異なっていた… ² SitemapのURLをすべて⾒見見に来ていない… etc…想像とは乖離離のある状況が浮き彫りに。
- 7. “おためし”をやってよかったこと n エンジニア×マーケで動いた価値が出た！ ² 綺麗麗じゃないけど、Excelで分析できた。 マーケが必要なフォーマットを指定できた。 ² ログ出⼒力力→分析→サイト改善までが スムーズにできた。 ² 最終的に⽬目指す形を、⼀一緒に議論論できた。
- 8. 次ステップ・最終形はどうする？ n エンジニア側の課題感 ² 毎回⼿手動で出⼒力力するのは⾯面倒 ² ⾃自動化することはできるけど、 今の形式がベストプラクティスなのか？ ² 無駄にならないものを作りたい n マーケ側の課題感 ² 続けたいけど、データがでかい ² いつかExcelじゃできなくなる…
- 9. エンジニア「BigQueryでよくない？」 n ⽬目から鱗鱗！ n ログ活⽤用チームなので、元々BigQueryの 活⽤用については議論論していたが、Google Analyticsと応募データの連携を想定していた n BotLogの解析ツールとしての活⽤用事例例を ⾒見見たことがなかったので、マーケ側では 想像もしていなかった n BigQueryならアクセスログすべてを送信し botログだけ抽出するのも簡単！
- 10. BigQueryを活⽤用するメリット n コストパフォーマンス！ ² データを置くだけならタダ。 クラウド・ストレージに置いても安価。 ² Query単位の課⾦金金だし、それも安価。 n 早い！ ² 分析がとにかく早い。腕組み瞑想いらず！ n データ連携のしやすさ ² 他の⽅方法だと、導⼊入してもアクセス 解析データとの連携に新たな⼯工数が発⽣生
- 13. 最終形はこうしたい（今ちょうどここ） n 誰でも分析できるようにしたい！ ² SQL構⽂文のテンプレ化・共有 ² 分析結果の共有 n 既存・新規サイト関わらず分析したい！ ² Fluentdからの⾃自動送信 ² BigQueryにデータを送信するまでを 完全⾃自動化 ² 新規サイト⽴立立ち上げステップの⼀一つに
- 14. 職種の境界線を超えることのメリット n 知らなかったことを知れる 新しい発想が⽣生まれる！思い込みが消える。 （単純に⾯面⽩白い。） n 最初から職種を超えた発想を持つのは 難しい。チームを組むところから始める のはとてもやりやすい。 n 課題について、その場で⽅方法を確認しながら 最善解を最短距離離で探しにいける。
Editor's Notes
- ログ分析ひとつとっても、エンジニアに依頼しないと動けないとか、 サイトの状況と広告運用を連動させたいと思っても仕組みがないとか、 とにかくマーケ単体で動けることには結構限界を感じ始めてました。 あとそもそも、マーケに強いエンジニアとか、開発に詳しいマーケとか、 そういう知識こそいま求められているなと感じていたので、 課題というよりも、今後目指すべき姿として双方の融合というのは すごく必要だなと感じていました。
- しかもこのUIかっこいんですよ。
- ここも開発とマーケが一緒に動いたところにすごく価値があったと思っています。 というのも、よくあることだと思うんですが、目的も知らされずに「こうやったらできる」 というのを開発じゃない人たちが調べてきて、それがそのまま依頼として投げられるパターン。 これってどこでも起こっていると思うんですけど、何の結果がわかるかが不明な時点で、 大きくResourceを投下してしまうことってすごくリスクだと思うんです。 技術的なところ、課題感の本質、それをみんなのミッションとして取り組めたことで、 今回は一番最初のハードルをさげることができた。一番小さいところから挑戦できた。 息切れしないでチームが動けた要因でもあるし、そういうふうにしてすごく良かったなと思っています。 次は、その結果の部分です。
- じげんは、私も入社したときに驚いたくらい、 比較的制作側のSEOに関する知識をみんなが持っていて。 でもやっぱりこういうことって起こってしまうんですよね。 テストの時も気づかない。 動きとしては成立してるから難しい。 このことがbotlogからわかったっていうのは、結構大きいものでした。
- というのも次のステップに関して、エンジニアとマーケでは違う課題感を抱いていたんですね
- で、きっかけになったのがエンジニアのある一言でした。
- アクセスログを全部BigQueryに送信して、SQLでデータ抽出したほうが楽だよ！という。 こういうのはやっぱりDBを普段さわってるエンジニアさんだからこその発想だったと思っています。
- もちろんコストパフォーマンスの部分も要素としてはすごく大きいんですが、 やっぱり開発工数というコストがすごいネックだなと思っています。