課題だったデータ統合と集計を担うツール

—データマーケティングツールの導入を検討したきっかけは何だったのでしょうか。

当社は以前からリスティングやアフィリエイト広告など複数の広告媒体を運用しているのですが、より効率的に広告出稿を行うために、オンライン広告の成果分析ツールを導入していました。ただ、そのツールの場合、「広告別の体験予約件数」や「予約1件あたりの獲得単価」といった、いわゆるCPAベースでデータを抽出することはできたのですが、「その後」までは追えませんでした。例えば、「体験予約後、キャンセルせずに体験コースに参加してくださったのか」や、「その後、本コース申し込みにつながったのか」「店舗で販売している化粧品など物販の購入につながったのか」などです。

データに基づいた経営判断を行うには、広告別にそれらの成果を可視化し、LTVをベースに広告のPDCAを回す必要がありましたが、当時導入していた広告成果分析ツールでは、広告データと、弊社社内でもっている体験コースの参加履歴データ、本コース申し込みデータといったものを統合する機能は提供されていませんでした。

そのため、手動でデータを集計する必要があり、とても時間がかかっていましたし、手動で集計していることにより、データ収集漏れや集計ミスといったヒューマンエラーがないかという不安も常につきまとっていました。

これらの課題を解決しようと、広告データや体験コース参加履歴データ、申し込みデータなどを統合した広告成果レポートの作成をシステムベンダーに依頼し、見積りを出してもらったのですが、、数百万円の費用がかかることがわかり、何か他の解決策がないか検討する中でb→dashに声をかけました。

—そこで「b→dash」を導入されたのですね。決め手はなんだったのでしょうか。

まさに当社の課題となっていたデータの統合や集計を担ってくれるツールだったからです。b→dashでは、SQLの知識がないメンバーでもGUI上で、ノーコードでデータの統合や集計といったデータ準備を簡単に実現でき、「広告別の体験予約件数」はもちろん、「体験コースに参加したのか」「本コース申し込みにつながったのか」といったデータまで簡単に可視化することができます。そのため、外注する場合に支払わなければならなかったコストを削減できる点も非常に魅力的でした。

また、b→dashは分析だけでなく、MAやLINE配信等チャネルをまたいだ施策実施に必要な機能が揃っているため、他のツールを導入する必要がなく、分析から得た示唆をすぐ活用して施策を実施出来るという点も魅力的でした。

さらに、サポート体制がしっかりしている点も決め手でした。b→dashの場合、マーケティングの専門家（カスタマーサクセス担当）とデータの専門家（テクニカルサポート）の2名がサポートしてくださるのですが、当社はマーケティングやデータに明るい人材が少ないため、レポートの見方から、レポート作成のためのデータ集計方法、レポートにあるデータの読み取り方まで教えていただけるのは大変助かりました。

導入後、実際に「こういうデータが見たい」という相談をすると「それ、できますよ」「こことここのデータをこうしてください」という形で回答いただく場面も多いですね。他社ではシステムだけを提供して「あとは自由に使ってください」というケースもあると思いますが、b→dashは導入後も活用方法までサポートしてくださる点は非常に魅力です。

ノーコードで工数を大幅削減

—b→dash導入後の具体的な変化について教えてください。

b→dash導入前までは2日かかっていたデータの統合や集計が、SQLが要らずノーコードでできるので、一瞬でできるようになったのは大きな変化ですね。これに伴い社員の時間を「データを集計する業務」ではなく「データから示唆を抽出する業務」に割けるようになりました。

また、従来の手動で作成したレポートでは、集計対象を担当者個人の判断でピックアップしていたのですが、b→dashでは「どのデータを対象に」「どのような計算式で集計するか」を最初に定義付けするため、ヒューマンエラー発生の危険性がなくなりました。経営判断する上でも、部下から「このデータはb→dashで出しました」と言われると、データが正確であることを前提に経営判断できるので非常に助かっています。

b→dashで作成した広告成果レポートを運用することで、広告投資配分の見直し方法も変わってきていまして、もともと導入していた広告成果分析ツールではCPAでしか成果が見れなかったので、その際に最も効率よく新規会員を獲得出来ていて成果が上がっていると考えていた広告媒体が、b→dash上で本コース申し込みまでつながったのかという観点で見ると成果があまり上がっていなかったり、逆に、CPAで見たときには効果が低かった広告媒体が本コース申し込みへの貢献度の観点で見ると成果が高いといったことが分かり、広告投資に見直しの余地があることが分かりました。

また、広告効果分析だけでなく、予約からの来店率引き上げ施策や休眠顧客引き上げ施策を、b→dashのMAやLINE配信を利用し、クロスチャネルで実施したことで売上も改善できました。

スリムビューティハウス常務取締役 統括本部長の西坂翼氏。

b→dashは大量のデータを統合・集計しないといけない企業におすすめ

—b→dashは様々なデータを保有している企業に最適のツールと言えそうですね。

そうですね。我々のように、多くのお客さまを抱えているBtoC企業は持っている顧客データの量が非常に多いと思います。弊社の場合ですと、顧客データ、体験予約申し込みデータ、体験コースの参加履歴データ、本コース申し込みデータ、物販購入データ、サイトへのアクセスデータ、広告データなどデータの種類も量も多岐にわたりますが、これらのデータを統合、集計するのは非常に大変だと思います。社内で手動で集計するとなるとヒューマンエラーが発生する可能性がありますし、社外のベンダーに依頼すると費用が多くかかってしまう。一方、b→dashであれば、データの統合や集計が自動で、ノーコードで実現できますので、この点は非常におすすめです。

また、新型コロナウイルスの流行に伴い、今までは会社で行っていたデータの集計・分析業務を、在宅で行う必要が生じていると思います。その際、社内の重要な情報を在宅で扱うことになりますよね。社員のノートパソコンに重要情報をダウンロードし、それをExcelで集計してもらうといった、多少なりともリスクがある業務が発生していたと思います。

この課題も、b→dashを使えば、ツール上でデータを自動集計できるため、解消できるかと思います。ツールにアクセスして、ツール上でデータを見るだけでよい、つまり社員のパソコンに重要情報をダウンロードする必要がなくなるので非常に安心です。そのため、在宅で会社の重要データを集計する必要がある企業は、b→dashのようなツールを導入すると良いのではないでしょうか。