「b→dash」でエンジニアに頼らないデータマーケティング施策を実現

　ここで大薮氏は、実際に「b→dash」を使ったデータ統合のデモンストレーションを実施した。まず「b→dash」の画面から「DataPalette（データパレット）」のボタンを押して「b→dash」に取り込まれているデータファイルの一覧を表示させる。次に、約500種類もの「加工／統合テンプレート」の中から「口座開設リマインドシナリオ用」テンプレートを選択し、統合で使用するカラムや統合したい3つのデータを選択して適用させた。

　これらの作業をわずか10クリックで実現する「b→dash」のノーコードによるデータ作成・統合によって、A社は一度頓挫した「口座開設率向上施策」を実施することがかなった。この施策を実現させたことによって、かつて19％だった口座開設率は他社水準と同等の24％へと大きく改善することができた。そして、迅速な追加施策によってさらに改善が期待されているという。

　大薮氏は「b→dash」を導入したことによるA社の変化について、「1つ目は、その都度エンジニアへ依頼する必要がなく、マーケターだけでいつでもマーケティング施策を組み立てたり、必要なデータを作成したりできる環境を作ることができた。2つ目は、それによって実際に口座開設率というKPIを130％にまで改善することができた」と改めて語った。

　企業には重視しているKPIは複数あるはずだろう。「b→dash」ならば、エンジニアに頼らずともマーケターが自分自身でスピーディに改善策の仮説を立ててデータを活用して、施策を遂行できる。そして、それぞれの施策を早いサイクルで実行しながら、検証することで効率的にKPIを改善していくことも可能というわけだ。

　そうしたことも踏まえ、大薮氏は最後に、「『b→dash』によって様々な企業がDXを推進し、様々なKPIを改善している。その事例をさらに紹介していきたい」と語り、セッションを終えた。