データの可視化

DXがビジネスの全領域を再定義している中、データは想像以上の価値を持っています。企業が直面する決定事項において、直感だけでなく迅速かつ効率的な意思決定をデータに基づき行うことが成功への鍵となっています。
そのデータ集計について、弊社の取り扱っているカラーコンタクトレンズやコスメ商品はSKU数が多く、それに伴ってデータ量が多くなるため、徐々にExcelでの取り扱いが難しくなり集計の工数自体も増加傾向になってきました。
そこで社内データをGoogleのBigQueryDWに集約しBIツールを使って可視化するプロジェクトチームが立ち上がりました。

BIツール

社内ではすでに一部のメンバーがQlikSenseというBIツールを利用していましたが1アカウント辺りのライセンスも安価ではありません。使われるかどうかも分からないものにコストをかけるのもナンセンスです。弊社がGoogle WorkSpaceを使っていたため、プラン内に含まれるLooker Studioを使うことで最小限のコストで進行することができました。

Looker Studio

メリットをまとめると下記の点となります。
・GoogleWorkspaceの契約内で追加費用無しで利用できる
・弊社がDWHなどはGCPを使っておりGoogleのプラットフォーム内で完結できる
・外部への閲覧権等もGoogleWorkspaceと同じ要領で付与できる

デメリットとしてはGoogleDrive内には設置できない点と、ディレクトリでの管理ができないことが上げられます。LookerStudioのサービスTOPページは、ただダッシュボードが羅列されているだけとなるので、どのダッシュボードが何かをしっかりまとめておく必要や命名規則を正しく設定する必要があります。
弊社ではSlackチャネルのCanvasやChatworkグループの概要欄などの記載してアクセスしやすい状況を作っています。

ダッシュボード

チームの週報サマリー、月次サマリー、取引先毎の分析など様々なダッシュボードを構築してきましたが、やたらめったら作るのではなく、要望や提案も含めて可能な限り最適化して進めてきました。それでも時間軸と共に新しいダッシュボードが生まれているため、30程度のダッシュボードがあります。我々も他の業務がある中での3名程度でのチームになるため我々チーム自体の効率化も求められます。

• 新しく作ったダッシュボード

• 改善したダッシュボード

• 過去につくったダッシュボード

それぞれダッシュボードについて想定している人数が利用しているのか等、利用状況を把握するためLooker StudioにGoogle Analyticsを設定し指標を見ていくことにしました。

GoogleAnalytics(GA)の設定方法

GAのプロパティの作成

集計用のGAのプロパティを作成する必要があります。それぞれのダッシュボードに1プロパティずつ発行すると管理も煩雑になるため、弊社ではLookerStudio用のプロパティを1つだけ発行しそれを設定しています。
後に確認するときはタイトルやURLなどで判別できるためその方が良いという判断となりました。
手順については下記のURLがGoogleから紹介されています。

データストリームの設定

通常のサイトだとサービスドメインを入力しますが、ここではLookerStudioのドメインを設定しておきます。

Looker Stuidoのダッシュボード名とページ名の整理

GAで集計する際にページタイトルをキーに状況把握が必要になる場合があります。事業部名・チーム名・サービス名さらには、分析用途（売上・出荷・在庫）などを適切に設定します
例) コスメ_出荷実績

Looker StudioにGAの測定IDを設定

[ファイル] → [レポート設定] に進みます。
右側にレポート設定のタブが現れるので先ほどメモした「G-」から始まるIDを設定します。

設定後GAのリアルタイムに数字が計測されるか確認することも大事です。数字が計測されたら正しく設定できています。

GAでの確認

しばらく時間がたつと下記のようにユーザ数などの指標を確認することが可能です。タイトル名や各指標のソート順やフィルタリングを使って用途にあっているか、継続率などの指標をチェック可能になります。

弊社の場合、具体的な事例として集計したデータを外部企業の方に見て頂くダッシュボードがあります。毎月月初に連絡するフローになっており、先方の対象人数も把握しておくことで、本当に閲覧されているのか、適切な方法でダッシュボードがシェアされているかなども把握することができます。
またダッシュボード内でページを分けることで、どのページが一番見られているかなども把握することが可能です。

最後に

プロジェクトが始まってから、集計作業の工数削減だけでなく、より迅速な意思決定を支援することができるようになりました。今後は、集計したデータをAIや機械学習といった先進技術と組み合わせることで、ビジネスの新たな成長機会を探求し、より革新的な解決策を生み出すことを目指しています。