CRMからのデータを使用してリマーケティングの効率を高める方法

購入と顧客の好みの大規模なデータベースがある場合、マーケターはそれを効果的なターゲティングに使用して、競争上の優位性を得ることができます。 CRMシステムからの情報でGoogleAnalyticsデータを充実させ、リマーケティングやメールマガジン用にこの結合されたデータに基づいてオーディエンスを作成できます。

しかし、なぜデータを組み合わせるのか、そしてなぜ標準のGoogleAnalytics機能が十分ではないのでしょうか。 Google Analyticsでオーディエンスを作成する場合、ターゲットとすることができるのは、ユーザーがそのオーディエンスに到達した瞬間からのみです。 つまり、ユーザーは最初に特定の条件を満たす必要があります。 顧客が最近サイトでアクティブになっていない場合、ターゲットセグメントに分類されません。

たとえば、顧客が3か月以上前にベビーカーを購入し、その後はサイトで何もしなかったとします。 購入はかなり前のことであるため、顧客は目的のGoogleAnalyticsセグメントに分類されません。 ただし、この顧客がベビー用品カテゴリに関心を持っていることはわかっており、この情報は内部データベースにあります。 では、なぜそれから利益を得ないのですか？

収集と処理には、クラウドストレージにGoogleBigQueryを使用することをお勧めします。 これにはいくつかの理由があります。

• 安価で透明性の高い料金–使用したBigQueryリソースに対してのみ課金されます。
• データ量の増加に対応するために追加のサーバーを起動する必要はありません。
• SQLとユーザー定義関数（JavaScript）を使用してデータを処理すると便利です。
• 既製のライブラリのおかげで、BigQueryは他のサービス、視覚化ツール、データ分析ツールなどと簡単に統合できます。
• セキュリティ証明書を使用すると、顧客の個人情報（名前、電話番号、クレジットカード番号など）をBigQueryに保存できます。これは、Googleアナリティクスでは保存できません。

蓄積されたデータを最大限に活用するには、次のことができます。

• ユーザーアクティビティデータをGoogleAnalyticsからGoogleBigQueryにエクスポートします。
• Google BigQueryの顧客にアップロードし、社内のCRM/ERPシステムから情報を購入します。
• BigQueryでデータを処理してセグメントを形成します。
• BigQueryからGoogleAnalyticsにデータを転送し、リマーケティングオーディエンスを作成します。

データは次のスキームに従って結合されます。

各ステップを見てみましょう。

サンプリングされていないユーザー行動データをサイトからGoogleBigQueryに転送する方法は2つあります。

1. Google Analytics 360の有料版のユーザーは、BigQueryエクスポートを利用できます。 当日のデータは中間テーブルに収集され、8時間ごとに更新されます。 翌日、ファイナルテーブルが作成され、中間テーブルが削除されます。 追加料金で、データが15分ごとに更新される別のテーブルへのストリーミングエクスポートをアクティブ化できます。

2.標準のGoogleAnalyticsを使用している場合は、OWOXBIを使用してサンプリングされていないデータを収集できます。 OWOXは、Google Analyticsの追跡と並行して、サイトから直接GoogleBigQueryに情報を転送します。

サイトでのユーザーアクションに関するデータはほぼリアルタイムでGoogleBigQueryプロジェクトに取り込まれるため、トリガーメッセージをすばやく送信したり、非効率的なキャンペーンをオフにしたり、予算を再配分したりできます。

これらの方法の違いについて詳しくは、OWOXBIとGoogleAnalytics360の違いに関する記事をご覧ください。

リマーケティングを設定するには、CRMから次のデータが必要になる場合があります。

• パーソナライズされたユーザーデータ：電子メール、注文とサブスクリプションのステータス、アクティビティ情報、ポイントカードデータなど
• 注文と返品に関するデータ
• 異なる時間に開催されたSMSキャンペーン、プロモーションなどのデータ

このデータは、CRMからGoogle BigQueryに独自に、または開発者の助けを借りてインポートできます。

このすべての情報を単一のリポジトリに収集すると、マーケターの生活が簡素化されます。 1つの場所にデータがあると、異種のデータを相互に関連付けて、ビジネスに役立つ洞察を見つけるのが簡単になります。 企業がBigQueryの結合データを使用する方法の例を次に示します。

カタログページでのユーザーの行動を調べることで、最も一般的なフィルターを特定できます。 次に、それらをランク付けして、関連性順にドロップダウンリストを表示できます。

オンラインストアのマーケターは、サイト訪問者と内部検索との相互作用を分析して、最も関連性の高いオファーを表示したり、空のプロンプトにつながるリクエストを特定して処理したりすることで、より快適で効果的なものにすることができます。

Google BigQueryのおかげで、サードパーティのサービスをオプトアウトしてサイトに推奨事項を表示できます。 代わりに、表示ロジックを制御し、人気のある製品、この製品と一緒に購入、「また興味がある」、およびその他のブロックの推奨事項を改善できる独自のツールを使用できます。

Google BigQueryで必要なすべてのデータを収集したら、SQLクエリを使用して、セグメントが形成される特性をユーザーに割り当てることができます。

注：BigQueryからGoogleアナリティクスにセグメント情報を送信する前に、インポートできるデータの種類を確認してください。

OWOX BI Pipelineを使用すると、GoogleBigQueryからGoogleAnalyticsへのデータのアップロードを構成できます。 このツールは、セグメントをGoogleAnalyticsの目的のデータセットに自動的にインポートします。 インポートするデータの量がBigQueryの制限を超えると、OWOX BIはデータを自動的にいくつかの部分に分割し、以前のデータアップロードで古いファイルを削除します。

リマーケティングオーディエンスを作成するには、次の2つの方法があります。

1. さまざまなユーザーセグメントの識別子を含む集計変数をGoogleアナリティクスに転送します。 つまり、この変数の各値は特定のセグメントを担当します。 次に、正規表現を使用して、オーディエンスを作成するために必要なカテゴリを選択します。
2. ユーザーの特定の特性（カスタムディメンション）をカスタムディメンションに転送すると、Googleアナリティクスでセグメントが作成されます。

CRMからBigQueryにデータをインポートすることで、クライアントデータベースに保存されているデータから付加価値を得ることができます。 マーケターは、GoogleBigQueryとOWOXBIを使用して、各ユーザーを注文の履歴に関連付けることができます。たとえば、最後に操作した10のカテゴリに関連付けられます。 マーケターは、性別、年齢、興味などの個人アカウントからの情報を使用して、GoogleAnalyticsのユーザーデータを充実させることもできます。

次に、この結合されたデータに基づいて、マーケターはオーディエンスを形成し、それらをGoogle広告とディスプレイ＆ビデオ360に送信して、リマーケティングと入札単価調整に使用できます。 このアプローチでは、オーディエンスのサイズを大幅に増やすことができます。

PS CRMのデータを使用してオーディエンスを構築したいが、有料版のGoogle Analyticsがない場合は、OWOXBIを試してください。 パイプラインを設定し、GoogleAnalyticsからGoogleBigQueryに（またはその逆に）データを無料でインポートできます。 ご不明な点がございましたら、コメント欄にご記入ください。 喜んでお手伝いさせていただきます。