マーケターからみるデータ分析基盤
はじめまして。データテクノロジーカンパニーのprimeNumberでマーケティングを担当している 功刀です！
これからnoteを始めようと思い、まず自己紹介記事を作成してみました！
マーケターとしての職歴
◉人材業界にてtoC向けマーケティング(2年4ヶ月）
・広告レポート/コスト差配
・サイト改善
○使用ツール
・Adobe Analytics
・Excel
・PowerPoint
・Word
◉データテクノロジーカンパニーでtoBマーケティング（7ヶ月）
・広告モニタリング クリエイティブ作成
・ペルソナ策定
・ペルソナを元にしたサイトの作成
・事例インタビュー作成
○使用ツール
・Google Analytics
・Google スプレッドシート
・Google スライド
・Google ドキュメント
・ slack
前職でマーケティングの部署に所属したのは、部署統合がきっかけだったのですが、データを元に仮説を立て、施策を検討し実行すると、結果が数値でダイレクトに返ってくることが非常に面白く、すっかり魅了されてしまいました。
データの重要性や面白みを感じて行く中で、日本全体のデータ活用を促進できるプロダクトの会社に勤めたい。データ活用を促進する素晴らしいプロダクトのマーケティングをやりたい！と思いprimeNumberの面接を受けさせていただき、ご縁があって入社させていただきました。
データとデータ分析基盤について思うこと
データを元に仮説立ててガンガン施策打ってゴンゴン結果出したい！
-> データを意味のある、使える状態にするのって、実はすごくすごく大変
-> そこで登場。データ分析基盤、めちゃくちゃ重要
-> いやでもデータ分析基盤って理解するのかなりムズカシクナイカ？
データ分析基盤が整うことは、マーケターにとってメリットだらけです。
例えば・・・
データ分析基盤がない世界
・システムの契約データを取得するために情シス(エンジニア)へ依頼
・依頼してから3営業日後にデータが貰える
・1日かけて契約データと広告データを紐づける
・紐づけた内容をExcelで分析・グラフ化
一方、データ分析基盤が整った世界
・データ抽出のための依頼は不要
・いつでも誰でもリアルタイムで社内の全てのデータにアクセス可能
・分析基盤上で紐づけを仕組み化
・BIツールのダッシュボード上でグラフ化（リアルタイムで更新される）
どうでしょう・・・。
データ分析基盤が整った世界の最高な感じが伝わりますか？
GoogleAnalyticsや広告媒体の管理画面、ABテストツールの管理画面を見るように、社内の全てのデータがリアルタイムで手に入るんです。
最新のデータを元に打ち手を考え放題ですし、データ・ドリブンな意思決定が加速し成果が上がる未来が見えますよね？
データ分析基盤を整えるには
「データ分析基盤整えるって具体的にはどうしたらいいの？」
「マーケターにできることってあるの？」
マーケターだけで導入しようとするのではなく、会社のエンジニアや情シスを巻き込んで、全社のデータ活用のためのデータ分析基盤を構築するのが良いと考えます。
データ分析基盤を整えるとデータエンジニアの方は今まで、データ抽出やデータのメンテナンスなどに使っていた時間を削減でき、もっとコアな業務に注力できます。マーケターはリアルタイムで欲しいデータを得ることができ、成果を出しやすくなります。
win-winな関係なので、ぜひ協力して進めて、会社の成長につながるデータドリブンな意思決定ができる環境を手に入れていただきたいです。
マーケターの視点でデータ分析基盤を理解していく
とは言いつつも、データ分析基盤はビジネスサイドのマーケターにとって非常に理解しづらく難しいです。（私自身プロダクト理解にかなり苦労してます・・・）
また、そもそもを理解していないとエンジニアとコミュニケーションをとって協力して進めることもなかなかハードルが高いと思います。
なので、こちらのnoteではマーケターの私自身が書籍やセミナーワークショップなどを通して学習した内容を、私なりの言葉でアウトプットしていきたいと思います。
私の記事を読むことで、マーケターの方が「データ分析基盤の重要性を知り、社内のエンジニアに要望を伝える」ことができる状態になれば嬉しいです。（更新がんばります・・・！）
また、この記事を読んでいただきデータ分析基盤に興味がでた！という方は是非弊社で実施している「データ分析基盤入門セミナー」もご覧いただければと思います！名前の通り入門セミナーなので、どなたでも理解しやすいレベルになっております。
データ分析入門セミナー
●このセミナーでわかること
・データ分析基盤とは何か、なぜデータ分析基盤が必要なのか
・データを有効活用するために最適なデータ分析基盤構成
・保守運用時の課題を解決するデータ分析基盤事例