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Tableau活用による
データビジュアライズの自動化について
株式会社ビズリーチ
マーケティング部
成松 寛(Hiroshi Narimatsu)
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アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
2
3. Copyright © BizReach, Inc. All Right Reserved.
アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
3
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自己紹介
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成松 寛(なりまつ ひろし)
株式会社ビズリーチ
マーケティング本部 マーケティング部
・大阪府堺市出身、27歳
職歴:
■2013年10月
・新卒としてビズリーチに入社、ビジネス開発部に配属
・新規開拓営業に従事
■2014年9月~
・マーケティング部に異動
・新規ユーザー獲得のための広告運用を担当
■2015年3月~
・集客のための企画業務を担当
・傍らで工数削減と分析の効率化のため、レポーティングPJTを担当することに
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まだまだ駆け出しのマーケターですが、
Tableauの活用によりたいへんな効率化ができ
ました。
ぜひ皆さまの会社でもお役立てください。
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株式会社ビズリーチについて
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株式会社ビズリーチ
・設立:2007年8月(サービス開始は2009年4月)
・従業員数:約560名
・サービス:これまで8つのWebサービスを運営(下記参照)
※現在はKDDI子会社
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会員制転職サイト「ビズリーチ」について
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求職者 企業
Message会員数
成約
レジュメ 求人票
参画
企業数
リピート売上社数
毎月何社がリピートか
スカウト
返信率
決定数
内定数
月間アクティブ
クライアント数
稼働求人数
退会者数
有料会員数
レジュメ
承認数
登録者数
とにかくウォッチしたい指標が多い!
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マーケティング部が追う指標
求職者
レジュメ
数登録者数
スカウト
受信者数
スカウト
返信者数
成約者数
登録途中の
離脱者数
特にこのあたりを見ています
やはり指標は多い。
CVもファネルごとに存在しており、
多角的な判断が必要
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アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
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ビズリーチマーケティング部の体制/2015年3月
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Marketer
DesignerEngineer
Operator
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Excelとの闘い
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2015年3月当時のビズリーチマーケティング部
・運用媒体:10媒体弱
・アライアンス媒体:約30媒体以上
・日々走っている広告数は500件以上
・これまでに出した広告は120万広告以上
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日々、Excelと悪戦苦闘
毎朝:進捗レポート作成
昼:本日の経過レポートの作成
毎晩:KPIの達成進捗レポートの作成
月1回:媒体別のROIレポートの作成
etc…
Excelとの闘い
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改めて、当時の課題
工数
• データ量が多い
– レポート作成開始~データ検証完了まで3日とか
• レポート数が多い
– ROIレポート、KPIレポート、運用レポート etc
正確さ
• 経営判断を正しく、早期に行いたい。
(もちろん、デイリーの運用判断も!)
1616
工数削減!打ち手のリズムの構築
健全な投資ができている?
正しく素早く判断したい!
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アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
17
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改めて、整理すると…
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・imp
・click
・cost
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
広告の配信実績 どんな広告か?
CVした会員のデータ
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それぞれの情報のある場所が違う
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・imp
・click
・cost
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
広告の配信実績 どんな広告か?
CVした会員のデータ
媒体の管理
画面
部内で保管
(当初Excel)
サービスのDB
120万
キャン
ペーン
20. Copyright © BizReach, Inc. All Right Reserved.
改めて、整理すると…
20
・imp
・click
・cost
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
広告の配信実績 どんな広告か?
CVした会員のデータ
媒体の管理
画面
部内で保管
(当初Excel)
サービスのDB
120万
キャン
ペーン
それぞれのデータがある場所が違うから
手間がかかる
⇒1箇所にまとめればいい!
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【再掲】当時の課題
工数
• データ量が多い
– レポート作成開始~データ検証完了まで3日とか
• レポート数が多い
– ROIレポート、KPIレポート、運用レポート etc
正確さ
• 経営判断を正しく行いたい。
(もちろん、デイリーの運用判断も!)
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工数削減!打ち手のリズムの構築
健全な投資ができている?
正しく素早く判断したい!
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【再掲】当時の課題
工数
• データ量が多い
– レポート作成開始~データ検証完了まで3日とか
• レポート数が多い
– ROIレポート、KPIレポート、運用レポート etc
正確さ
• 経営判断を正しく行いたい。
(もちろん、デイリーの運用判断も!)
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工数削減!打ち手のリズムの構築
健全な投資ができている?
正しく素早く判断したい!
月70時間の工数削減
常に正しいデータが見られる環境
⇒打ち手のリズムが生まれた!
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+αで得られたこと
データドリブン化
• チーム全体の認識統一
• タテとヨコに情報がオープン化した
–現場も経営も同じデータ
–他部署の指標にも簡単にアクセス
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アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
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PJTサマリ
実績:
• 工数削減:月70時間!
• 打ち手のリズム
(正しく、わかりやすいデータがリアルタイムに)
期間:
• 2015年3月~6月(4ヶ月間)
メンバー
• マーケター:1名
• エンジニア:1名
• データサイエンティスト:1名
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③これから②苦難の時期①環境構築期
年表にしてみると・・・
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Tableau
試験導入
AWSとの連
携環境構築
・過去データ整備
・テーブルの設計
・APIの接続
レポート可視化&
運用フェーズ
14年5月 15年1月 2月 5月 9月
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BizReach
Datamart
Bizreach
DB
自動連携
1日1回、
データを
バッチ
Tableau×Redshiftのデータ連携構造
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①環境構築期
課題
• KPIレポーティングだけで半日
• 量多いから週一回のみKPI更新
解決法
• Tableau×Redshiftのデータ連携構造
(データマート構想)
KEYになったもの
• データサイエンス部の情報収集
• 最新事例へのキャッチアップ
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【再掲】マーケティング部が追う指標
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・imp
・click
・cost
・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
広告の配信実績
CVした会員のデータ
媒体の管理
画面
サービスのDB
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
どんな広告か?
部内で保管
(当初Excel)
120万
キャン
ペーン
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②データ整備期(もっとも苦しかった)
課題
• 過去の広告データを集約する
• 今後の保管方法を構築する
解決策
• データの切り捨て
• 広告データ管理ツールを自社で作成
KEYになったもの
• Pythonを用いたデータの整備
• 広告運用の経験があるエンジニアの存在
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【再掲】マーケティング部が追う指標
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・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
CVした会員のデータ
サービスのDB
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
どんな広告か?
部内で保管
(当初Excel)
・imp
・click
・cost
広告の配信実績 媒体の管理
画面
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BizReach
Datamart
Bizreach
DB
自動連携
Tableau×Redshiftのデータ連携構造
APIから
データ格納
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②データ整備期(もっとも苦しかった)
課題
• 媒体側にある広告実績データを自動で取得する
解決法
• 各媒体のAPIに接続し、データを自動取得
– API接続 ⇒ CSV ⇒ S3 ⇒ Redshift
KEYになったもの
• 広告運用の経験あるエンジニアの存在
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40. Copyright © BizReach, Inc. All Right Reserved.
③今後目指していくこと
リアルタイムのデータ反映
自動入札調整システムの開発
運用履歴を蓄積するログとしての活用
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まとめ
これがなければできなかった、3つのこと
1. 組織風土
– 新規ツール導入への気兼ねがない
– 最新事例へのキャッチアップの意識
2. ヒューマンリソース
– 広告運用の知見があるエンジニアがいた
– データサイエンティスト
3. ビジョンの共有
– このプロジェクトの重要さを伝えるマーケターが必要
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