高速データ処理によるメール配信最適化でCV倍増を実現した通信大手の事例

Sprocket DataStudioの詳細は、こちらの資料をご参照ください。

通信大手企業が抱えていた2つの課題

この通信大手企業は、効果的なマーケティング活動を展開するうえで主に2つの大きな課題を抱えていました。他社のCDPを導入していたものの、これらの課題を解決するには至っていませんでした。

一つ目は、ターゲティング軸が「デモグラフィック情報」のみに限られていたことです。これでは「こういう人が最適だろう」という予測でしかターゲティングできず、ユーザーの実際の行動データを利用していませんでした。そのため、事実に基づいた精度の高いターゲティングが実現できない状況にありました。

もう一つは、システムの性能やUI/UX面での問題です。日次で施策を実行したい意向がありながらも、2,000万人という膨大な会員データの処理が間に合わないという課題を抱えていました。また、性能を向上させるには追加でオプション費用が必要となり、コスト面での懸念もありました。

こうした状況の中で、同社は「メール配信の最適化」と「アップセル・クロスセルのチャンスを逃さない施策の実現」を目指していましたが、既存のシステムでは限界がありました。

開封率は3倍、CV数は2倍に向上

これらの課題を解決するため、同社はPB（ペタバイト）規模のデータも高速処理が可能なSprocket DataStudioを導入しました。

Sprocket DataStudioの導入により、特定の商材やサービスを閲覧したユーザーを対象に即日オファーメールを配信するシナリオを複数実施できる環境が整いました。これにより、従来のスポット配信と比較して開封率が3倍という劇的な向上を実現しました。

さらには、全体のメール配信数を半分に削減したにもかかわらず、CV数を2倍に増加させました。量より質を重視した効率的なメールマーケティングが可能になったのです。

具体的には、スマホ機種ページを閲覧したユーザーを「機種変更ニーズあり」と判断し、適切なタイミングでメール配信を行いました。

同一ユーザーへの過剰な配信を防ぐため、同日に複数のメールが重複する場合は翌日に繰り越す処理も実装されました。このような複雑な条件設定であっても、システムは安定して処理を完了できるようになりました。

また、PDCAサイクルを迅速に回すことも可能になりました。シナリオメール配信のための全処理が夜間のうちに完結するため、翌日にはすぐに結果を確認し、改善策を検討できるようになったのです。60億レコードという膨大なWebサイトログデータの処理も安定して行えるようになり、データドリブンなマーケティング意思決定の基盤が確立されました。

高速データ処理を支えるBigQueryの力

Sprocket DataStudioの優れたパフォーマンスを支えているのが、Google BigQueryというデータ処理基盤です。PB（ペタバイト）規模という途方もない量のデータであっても、高速に処理できる能力を持っています。

実際の性能比較データを見ると、その優位性は明らかです。nehanの調査では、20億行×14列（約100GB）の処理時間を代表的なツールで測定した結果、行フィルタ・集計・結合のいずれもDataStudio（BigQuery）が勝っていました。

20億行×14列の処理時間

このような高速処理能力は、マーケターの日常的な悩みを解決します。分析結果をすぐに確認したいとき、夜間のバッチ処理で大量のデータ加工を終わらせる必要があるとき、複数の処理を並行して進めたいとき、Sprocket DataStudioは要求に応えることができます。

これにより、データ分析のボトルネックが解消され、マーケティング担当者は分析結果を待つストレスから解放されるのです。

分析結果をタイムリーに施策に反映

Sprocket DataStudioの導入により、同社は従来の課題を克服し、顧客データを最大限に活用したマーケティング活動を展開できるようになりました。

ユーザーの行動データを起点としたターゲティングが可能になり、「何がきっかけでコンバージョンに繋がっているのか」を明確に把握できるようになりました。これにより、より精度の高いマーケティングコミュニケーションが実現し、施策の効果測定も明確になりました。

また、高速なデータ処理能力を活かして、複雑な条件設定でも迅速に処理可能になり、日次でのPDCAサイクルを回せるようになりました。これにより、マーケティング担当者は分析結果をタイムリーに施策に反映できるようになったのです。