顧客軸のデータ分析を組織の当たり前に。パルシステムにおけるKARTE Datahub導入の第一歩
パルシステムでは毎週約30万人の顧客が訪れる注文サイトのアクセス解析のため、直井氏はKARTE Datahubを導入してデータ解析基盤を構築しました。非エンジニアである直井氏が、リソースが限られるなかでいかにデータを活用する基盤を整え、組織のデータ活用の土台をつくったのかをお話いただきました。
2021年2月9日、10日の2日間、CXを追求するにあたってのデータ利活用やテクノロジー領域に焦点をあて、KARTEおよびKARTE Datahubの活用事例を中心にしたカンファレンス「KARTE CX Conference 2021 for Data」を開催しました。
「ひとりで始めるKARTE Datahub！パルシステムにおけるKARTE Datahub導入の取り組み」と題したセッションでは、パルシステム生活協同組合連合会（以下、パルシステム） 物流・情報システム本部 ITサービス部 インターネットサービス課の直井勇樹氏が登壇。
首都圏を中心とした地域生協で構成するパルシステム。毎週約30万人の顧客が訪れる注文サイトのアクセス解析のため、直井氏はKARTE Datahubを導入してデータ解析基盤を構築しました。
同氏が小さく始めたデータ解析基盤の導入は、いまや組織全体が顧客軸でデータを分析し、CXを高めるための活動へと広がっていこうとしています。非エンジニアである同氏が、リソースが限られるなかでいかにデータを活用する基盤を整え、組織のデータ活用の土台をつくったのかをお話いただきました。
長年の課題だったアクセス解析を解決するためKARTE Datahubを導入
パルシステムは、顧客にカタログを送付し、サイトやアプリ、注文用紙などを通じて注文を受け付ける宅配サービスを提供しています。注文サイクルは週1回で、毎週決まった曜日に商品とカタログを顧客の自宅に届け、注文を受け付けています。
直井氏「注文方法の比率は、注文用紙からの注文が60%、アプリを含むインターネットからが40％。毎週、約80万弱の組合員の方々からの注文を受けているので、注文サイトを利用する組合員の方は約33万人。注文締切時刻の13時に向けてアクセスが集中するようになっています」
毎週、多くの注文をアプリやWebサイトから受け付けていたパルシステム。一方で、アクセス解析が十分にできていないという課題を長年抱えていました。
直井氏「とにかく、注文ができること最優先にしていたため、サイトにはGoogle Analyticsを入れていませんでした。代わりに、パケットキャプチャ型のツールを入れていましたが、それも一部のページしか動作せず、分析は十分にできていなかったのです」
本格的にアクセス解析を実行するためにツールの導入を検討した際、直井氏がGoogle Analyticsの有償版等と比較して選んだのがKARTE Datahubでした。
KARTE Datahubの導入につながった5つの決め手
直井氏は他のツールと比較して、なぜKARTE Datahubを導入したのでしょうか？同氏が導入を決めた理由を5つに分け、順番に紹介してくださいました。
直井氏「まず、取得されたデータがすべてBigQueryのデータセットとして参照可能であることが決め手でした。取得したデータがブラックボックスにならず、どのように格納されているのかがわかるのは利用者としては安心です。
また、2つ目の決め手として、データ分析基盤の方向性と合致したこともあります。ちょうどデータ分析基盤をどうするか検討しており、サーバーなどインフラリソースの管理が不要で、フルマネージドなBigQueryでいくのがいいね、という結論になったのです」
KARTE Datahubは、取得したデータを外部のBigQueryにエクスポートもできます。これらの要素が私たちの考えている方向性にマッチしていた、と直井氏は語ります。加えて、月間UU数でコストが決まるKARTE Datahubの仕様と、月間UU数は大きく変動しない組合員向けのサイトの相性が良い点も決め手となったそうです。
直井氏「4つ目の決め手は、KARTE Datahubで蓄積したデータをKARTEへと連携してWeb接客に利用できる点です。最後の決め手となったのが、ジョブ作成機能。ツールによってはデータの連携のためにベンダーに依頼したり、都度カスタマイズ対応をしてもらう必要な場合もあります。KARTE Datahubのジョブ作成機能を使えば、自分たちでいつでもデータ連携設定処理を変更できる点は魅力的でした」
非エンジニアが一人で構築したアクセス解析のデータ基盤
続いて、直井氏からは導入後にどのようにKARTE Datahubとパルシステムのデータ連携を設定したかが紹介されました。
直井氏「まず、パルシステムからKARTE Datahubへの連携について。パルシステムに存在するWeb以外も含めた顧客属性や購買実績などのデータを連携して、KARTEでのWeb接客等に利用できるようにしました。
基幹システムをAmazon S3をハブにして連携し、KARTE Datahubのパルシステム用データセットにアップ。データを整形・加工した後、紐付けテーブルに設定しています。パルシステムからKARTE Datahubへの連携では、日次でデータを取得しています」
パルシステムからKARTE Datahubへの連携の次は、KARTE Datahubからパルシステムへの連携方法について共有されました。こちらの目的は、KARTEのイベントデータをパルシステムに連携して、アクセス解析用のデータとして蓄積することです。
直井氏「サイトに設置した各種タグから取得したイベントデータが、KARTE Datahubに蓄積されています。それをパルシステムのデータセットに整形・加工して、格納。この流れをKARTE Datahubのジョブフローで実施されるよう設定しました。こちらのデータは、可能な限りリアルタイムに近い状態でチェックしたいので、1時間に1回実行するように設定しています」
こうして取得したデータを用いて、パルシステムでは課題であったサイトのアクセス分析を実施しています。
直井氏「注文サイトへのアクセス状況は、Googleデータポータルで可視化しています。以前はGoogle Analyticsで作成していたレポートも置き換えました。デフォルトの設定では取得できない、滞在時間やスクロール率といったデータもクエリを書いて取得できるように設定しています。
注文サイトはログインして利用するページなので、顧客属性などのデータも取得できます。今では顧客属性ごとにどのようにサイトを回遊しているかといったこともわかるようになりました。 今後は顧客属性も交えて、より詳細なレポートを追加していきたいと考えています」
直井氏はデータ連携やアクセス解析の方法を共有した上で、KARTE Datahubのジョブフロー機能の利便性について言及。「ジョブフローのおかげで、非エンジニアでもデータを扱える環境が構築できた」と語ります。
直井氏「KARTE Datahubのジョブフローは、保存したクエリを使って簡単にジョブの組み立てができますし、データの追加、置き換えなど、一通りの処理が可能です。
ジョブフローは、KARTE以外のBigQueryも参照可能なので、パルシステムのデータセットに対するジョブも作成できます。ノンプログラミングで設定可能な同機能のおかげで、非エンジニアであってもデータを管理できる環境を構築できています 」
組織の誰もが顧客軸なデータ分析ができるように変えていく
パルシステムは、KARTE Datahubの導入によって、アクセス解析のレポーティング業務の置き換えができ、注文サイトのアクセス状況の推移や過去時点との比較が数値で定量的に行えるようになりました。
直井氏「KARTE Datahubの導入によって、BigQuery上にWebのアクセス状況が蓄積される環境は構築できました。今後は、アクセスログ以外のデータもBigQueryに集約。組織全体のデータ分析基盤として、情報システム部門から業務部門へと展開していきます。
そうすれば、配送の現場で担当者が利用者のことを知った上で、適切な対応なども可能になると考えています。パルシステム全体でデータドリブンな業務実行を推進し、顧客軸でのデータの集約と活用によるCXの向上に取り組んでいきます」
直井氏が一人で小さく取り組み始めたデータ分析基盤の構築により、他部門も顧客軸でのデータ分析をするための土台ができあがりました。これから先、同社はこれまで以上に一人ひとりの顧客のための良い体験を提供できるようになっていくはずです。