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ネット証券会社が口座開設率を130%向上させた秘密──データ分析とマーケティング施策を大公開

Biz/Zine Day 2021 Winter レポートVol.3:株式会社フロムスクラッチ 大薮悟志氏

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施策実施に必要な情報を収集する難しさ

 自力で8カラムを揃えようとすると、多くの工程をたどる必要がある。

 A社のシステムでは、資料を請求した顧客には「顧客ID」が振られ、口座を開設すると「口座ID」にもデータが入る。そこにフラグを立てて「口座IDが入っていない人=まだ口座登録がなされていない人」を抽出する。さらに「資料請求データ」には「資料請求日時」が複数履歴管理されているため、その中から最新のものを絞り込んでフラグを立て、その日付から経過日数を集計する。こうして「口座IDが入っていない人」と「最新の資料請求から4日たった人」のデータを抽出し、顧客IDによって統合する。さらに「アクセスログデータ」の「サイトアクセス日時」から最新のデータを抽出し、さらにそこから経過日数を算出する。これもまた顧客IDで統合して10工程、ここでようやく必要な8カラムが揃うというわけだ。

カラム作成に必要な10個のタスク

 このタスクを行うためには、加工用SQLと統合用SQLが必要となり、それを準備するにはSQLが使えるエンジニアの稼働が必須になる。しかしながら、A社のマーケティング部門にはSQLを扱える人がいなかったため、外部に依頼をする必要があった。情報システム部門の社内エンジニアに施策のためのデータ作成を依頼したところ、エンジニアはWebサイトの改修など他タスクを優先していたため、施策の準備にあてられる工数は限定的だった。結果、施策の実現に必要なデータが作られず、施策の実施ができなかったというわけだ。

 そこで、社内エンジニアに頼らずマーケターが自ら手を動かして施策のためのデータ作成ができるよう、ノーコードかつGUIでのデータの加工/統合ができる「b→dash」の導入が決定された。

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「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

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