生データとは何ですか？

野菜とデータの共通点は何ですか？ どちらも、生の形でより多くのメリットをもたらします。 標準のGoogleAnalyticsレポートは空腹を満たすことができますが、生データを使用すると、独自の料理を作成して新鮮な洞察を得ることができます。

おそらく毎日ギガバイトのユーザーデータにアクセスできますが、この量は、機能するようになるまで価値がありません。 この記事では、生データとは何か、なぜそれが必要なのか、そしてそれを取得して使用する方法について見ていきます。

「データ」と「情報」という言葉は、しばしば同義語として使用されます。 ただし、これらは根本的に異なります。

たとえば、Google BigQueryリポジトリにデータを収集し、そのリポジトリでSQLクエリを実行すると、BigQueryはそれに応じて情報を提供します。

情報学、分析、マーケティング、およびその他のいくつかの分野では、この「データ」と「情報」には、生（未処理）データと集約（処理済み）データという特別な名前が付けられています。

たとえば、Google Analyticsは、ページビュー、ユーザーイベント、トランザクションなど、Webサイトとのすべてのユーザーインタラクションに関する生データを収集します。 次に、それを処理して、サンプリング、集計、およびフィルター（構成済みの場合）を適用してレポートを生成します。

Google Analyticsレポートで集計はどのように機能しますか？ 1つのパラメーターの値を持つ行の数が指定された制限（1日あたり50,000、期間あたり100万）を超えると、システムは残りの値を（他の）行に集約します。

分析に使用するデータが少ないほど、結果の精度は低くなります。 サンプリングはレポートを歪め、非効率的な決定につながる可能性があります。 サンプリングの結果、利益を生む広告に気付かないリスクがあります。その逆も同様です。非効率的なキャンペーンにお金を費やします。

集約された情報を使用してWebサイトの主要なKPIを追跡するのは便利ですが、より複雑な問題を解決するには十分ではありません。 生データでのみ、次のことができます。

• メトリックとその依存関係の詳細な分析を実行します
• ファーストタッチから購入までのユーザーの全過程を追跡する
• Google Analyticsの制限や制限なしにレポートを作成し、貴重な洞察を明らかにする
• さまざまなソースからの情報をマージし、高度な分析を設定します
• ビジネス構造に一致する複雑な販売ファネルを作成する
• 目標到達プロセスベースのアトリビューションモデルを使用して、チャネルが売上に与える相互影響を評価します
• オーディエンスをセグメント化し、よりターゲットを絞ったターゲティングを設定します
• 機械学習を使用してコンバージョンを予測する

ウェブサイトからGoogleBigQueryまたは別のツールに統計を収集することで、GoogleAnalyticsのサンプリングやその他の制限を回避できます。 これにより、完全な数値を分析し、それに基づいてより適切な決定を下すことができます。

Google Analyticsおよび他のすべての分析システムは、レポートを生成する能力を制限します。 たとえば、これらのシステムでは、パラメータと次元の数、および相互の互換性に制限があります。 生データにアクセスすると、必要な数と組み合わせのメトリックを使用してレポートを作成できます。 たとえば、ビジネスに関連するディメンションの観点からコホート分析を実行できます。

Webサイトの統計を、広告サービス、通話追跡システム、電子メール、およびCRMからの情報と組み合わせて、高度な分析を設定できます。

この統計を使用すると、会社とのすべてのユーザータッチポイントを検討し、コンバージョンへのパスを分析し、すべてのマーケティング活動（オンラインとオフラインの両方）がビジネス指標に与える影響を評価し、最も効果的なマーケティングチャネルを見つけて、失うものをすばやく最適化できます。お金。

生データを使用して、Webサイトでのアクション（ページの閲覧、リンクのクリック、ショッピングカートへのアイテムの追加など）に基づいてユーザーをセグメント化し、トリガーメールを送信できます。 さらに、オーディエンスを広告サービスに自動的にアップロードして、リマーケティングキャンペーンを開始したり、オーディエンスセグメントごとに入札管理戦略を設定したりできます。

オーディエンスセグメンテーションは、広告の関連性を高め、顧客のコンバージョンとロイヤルティを高め、マーケティング戦略を最適化し、コストを削減するのに役立ちます。

生データを使用した場合にのみ、Webサイトでの疑わしいアクティビティを検出できます。たとえば、1日あたりの登録数が多すぎます。 さらに、これを使用すると、アプリケーションページでトラフィックのソースを置き換える可能性のある悪意のあるCPAパートナーを特定できます。

Google BigQueryで数値を収集することにより、使用するETLサービスやその他のツールから独立しています。 これは、サービスから切断して独自のソリューションを使用することにした場合でも、統計から利益を得ることができることを意味します。

生データを収集、保存、処理するには、次の理由からGoogleBigQueryクラウドストレージを使用することをおすすめします。

• 大量の情報をアップロードし、SQLですばやく処理できます
• 柔軟に拡張でき、ビジネスの成長に合わせてより多くの機会を提供します
• セキュリティを保証し、Googleアカウントと2要素認証を使用してプロジェクトへのアクセスを完全に制御できます
• 収集および処理された統計の量に対してのみ支払うことができます
• 他のGoogle製品や人気のある視覚化およびレポートシステムとシームレスに統合します

OWOX BIは、ウェブサイトから直接GoogleBigQueryに生データを収集します。 このサービスは、Google Analyticsの制限による制約を受けず、サンプリングせずに、任意のパラメーターに従ってレポートを作成できます。

同時に、OWOXBIはGoogleAnalyticsと互換性のあるデータ構造を使用します。つまり、GoogleAnalytics用に記述されたSQLクエリを実行できます。 これにより、レポートを作成する際のチームの時間を節約できます。

OWOX BIは、集計されていない完全な統計をウェブサイトからGoogleBigQueryに送信します。 また、16 KBのより高いヒットサイズをサポートします。これは、GoogleAnalyticsでサポートされているサイズの2倍です。 その結果、Webサイトでのユーザーアクティビティの全体像を把握できます。

さらに、OWOX BIを使用すると、GoogleBigQueryで無制限の数のユーザーパラメータとディメンションを収集できます。 それらを使用して、任意の機能でユーザーをセグメント化し、詳細な分析のための詳細なレポートを作成できます。

ウェブサイトからGoogleBigQueryに生データを収集するには：

1. Googleアカウントを使用してOWOXBIにサインインします。
2. 必要なアカウントアクセスを提供し、データパイプラインを作成します。
3. トラッキングコードをコピーして、便利な方法でWebサイトに追加します。

OWOX BIは、Webサイトから生データを収集するだけでなく、広告サービス、通話追跡システム、電子メールシステム、およびCRMからの統計と自動的に結合するため、アナリストやSQLの知識がなくてもレポートを受信できます。

OWOX BI Smart Dataサービスのシンプルなレポートビルダーを使用すると、必要なメトリックを選択して、広告キャンペーン、ROPO、RFM、LTV、およびコホート分析に関するレポートを作成できます。

技術トレーニングなしでレポートを作成する

定期的に広告キャンペーンレポートが必要ですが、SQLを調べたり、アナリストからの応答を待つ時間がありませんか？ OWOX BIを使用すると、データ構造を理解する必要はありません。 レポートに表示するパラメーターと主要なメトリックを選択するだけで、Smart DataReportBuilderがわかりやすいグラフと表を即座に提供します。

データソースや構造ではなく、ビジネスに焦点を当てる

OWOX BIは、必要なときにレポートの数値を提供し、既製のダッシュボードに限定されません。 情報をモデルに一度接続し、残りの時間を分析と結論に費やします。

各レポートはビジネスモデルに基づいています

当社のスペシャリストが、お客様のビジネスの特性を考慮したデータモデルを設定します。 オンラインとオフラインの両方で、すべてのマーケティング活動が業績に与える影響を評価できます。

さらに、OWOX BIによって収集されたデータを使用して、Googleスプレッドシート、Google Data Studio、Power BI、Tableau、およびBigQueryと統合されたその他の視覚化システムでレポートを作成できます。

ビジネスに合わせたレポートが必要な場合は、OWOXBIアナリストがレポートの設定をお手伝いします。 詳細について話し合うためのデモにサインアップしてください。