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![サービスサイトのアクセス 国別
[fh-bigquery:geocode.geolite_city_bq_b2b]で国を判別=> visualize](https://image.slidesharecdn.com/bqsushikawabe20151119-151120010022-lva1-app6892/75/Kaizen-Platform-BigQuery-bq_sushi-tokyo-2-8-2048.jpg)
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Kaizen Platform における BigQuery 活用事例 #bq_sushi tokyo #2
The use case of BigQuery in Kaizen Platform
Kaizen Platform における BigQuery 活用事例 #bq_sushi tokyo #2
- 1. 2015/11/19 #bq_sushi tokyo#2 Yu Kawabe Kaizen Platform, Inc. Kaizen Platform における BigQuery 活用事例 Kaizen Platform における BigQuery 活用事例
- 2. Self introduction Yu Kawabe •2009 - 2014 RICOH Company, Ltd. Production planning(生産管理・生産企画) Supply chain management VBA, SQL Server • 2014 - Kaizen Platform, Inc. Product Manager BigQuery, MySQL, Python • My hobby 囲碁(第49回学生本因坊ベスト8)
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- 4. What is KaizenPlatform Optimizer Network Provide the 3Cs: Content, Creative and Conversations. SaaS A/B Testing Platform Manages workflow of sourcing, creating and optimizing the 3Cs. Search Social Email Site Content Content Creative Conversations + Display
- 5. サービスサイトのアクセス分析 • ユーザーのアクセスログをBQに送り続ける • BQに貯まったログにクエリをたたく -Visualization Tool へ連携 - Adhocに分析 User access Access log Adhoc Analyze Visualization Google BigQuery の話 #gcpja by Naoya Ito https://speakerdeck.com/naoya/google-bigquery-falsehua-number-gcpja
- 6. サービスサイトのアクセス OS別 • サービスサイトのアクセスをOS 別にカウント • クエリ結果を Re:dash で Visualize - ブラウザ種別や時間帯別なども
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- 10. ファネル分析 Visualization tool でユーザーのサインアップ時系列に集約 ファネル毎の ユーザー数を可視化
- 11. アドホック分析 RDB の集計データを Dimensiontable として使う 例：報酬上位10%のユーザーはサービス上でどのような行動をしているか？ 例：A/Bテストの月間回数が下位X%のカスタマーはどこで離脱してるか？ Dimension table(view) user_id reward_percentile 1 10 2 20 3 20 4 10 5 30 ＋ User Access log summarizeCopied RDB main Table App::BigQuery::Importer::MySQL
- 12. BQでアクセスログ分析を行うメリット • Visualization tool連携の柔軟性が高い • 集計内容を後から簡単に変更できる - Queryでファネル定義 • Adhocに分析可能 - Dimension tableとjoin - Time range の調整
- 13. PRODUCT for Basic Website Optimization
- 14. Variations Original A B C D Thebest variation! Web Page A/Bテスト
- 15. A/Bテストのログ集計 Customer web site KaizenJS End-user access 顧客サイトに貼られたJSタグでvisit, conversionログを収集 サービス用は DynamoDB 、生ログを BQ に格納 Hourly data 集計前の生ログ を格納 サービスサイト から問い合わせ
- 16. ログ活用 live-ops • 「自社のGAデータと数値が若干ズレるのですが、 詳細データを調べてもらえませんか？」 •「自社IPは除いて評価したいのですが、可能ですか？」 ・ ・ ・ これらの問い合わせには全てBQで対応 (BQ導入前はストレージにzipしてたので調査も一苦労。。。)
- 17. ログ活用 重複送信の検知 Customer website Kaizen JS 集計前の生ログ を格納 サービスサイト から問い合わせ ログが重複送信されているケースが時折発生している =>BQで検知できないか？ Kaizen JS よくあるケース はタグ二重貼り End-user access Hourly data
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- 20. Product for Advanced PRODUCTfor Advanced Ad x Web Optimization
- 21. Ad x WebA/Bテスト Ad Optimization Web Optimization Maximize the inbound Optimize with clicked banners Kaizen Platform Optimization System Architecture http://www.slideshare.net/DaisukeTaniwaki/kaizen-platform-optimization-system-architecture
- 22. Ad x WebA/Bテスト Customer web site(LP) Kaizen JS(Web) サービスサイト から問い合わせ Media site Kaizen JS (Ad) 集計前の生ログ を格納 Ad banner click LP へ遷移 Ad banner click => LP到達時に Ad cookie(3rd party) & web cookie(1st party cookie) データをBQへ格納 Hourly data
- 23. ・・・・・ AD x Webcookie sync Kaizen JS (Ad) Kaizen JS(Web) 重複あり Ad x Web cookie sync ・・・・・
- 24. AD x Webcookie sync AD Web Sync
- 25. Segment を集計時に加工する • データは1 Record / visit • Segment情報は1カラムにカンマ区切りで格納 LP ConversionLogin ・・・ End-user access Referer は LP到達時点を 採用したい 会員情報は Conversion直前 から取得したい
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- 27. まとめ • とりあえず、データは全部貯めておく • 使い方・集計方法は後から考えても(必要になっても) データがあれば対処できる =>Reactiveに運用・分析 •ローンチ前のサービス・機能の検証を低コストでできる • 一方、力技でだいたいどうにかなってしまうので 適当にやると事前の運用設計がおろそかになってしまったり => 諸刃の刃的な側面も
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