ユーザー軸で分析するためのデータウェアハウスを考える

「枠から人へ」という合言葉とともにデジタルマーケティングのテクノロジーが急速に進んでいます。

一方で、「データ多すぎ！」「レポート多すぎ！」と感じている人も多いのではないでしょうか？　（そうでもない？）

「ROASやLTVを改善するために、ユーザーセグメントを見直して、データをアドホリックに分析し、BIツールで可視化して、MAでCRMを回して！　ついでにアドベリフィケーションに気をつけてな！」

もはや、異世界の言葉です。　（日本語話しましょうね～）

まあ、そんなルー的な専門用語しゃべりたがりな人は、一旦置いておいて、今日は飛躍的に増え続けるマーケティングデータを統合して分析するためのデータウェアハウス（DWH）を考える、です。

データウェアハウスってそもそも何なのよ？　といいますと、
”ＤＷＨとは「Data Ware House（データ・ウェア・ハウス）」の略で、データの倉庫という意味です。　活用したいデータベースをそれぞれのツールから抜き出し、時系列ごとにデータを蓄積します。”（IT-Trend様より抜粋）

BIツールとDWHの違いは？｜ITトレンド

まあ、一言でいうと、自分たちの会社のAdwordsやAnalyticsやCRMや購買データ等をまるっと一つにまとめたデータのプラットフォームみたいなものです。

（データウェアハウス手書き図）

■データウェアハウスのメリット
1.　データを一つにまとめて分析できるので、どの広告が購買に結びついているのかがわかる。
2.　WEBとアプリだと同じ人でも計測上は違うユーザーとみられてしまうので、それを結び付けることで一人のユーザーの実際の動きを追跡できる。
3.　データを統合することで抜け漏れのないデータとなるため、事業戦略上正しい意思決定につなげていくことができる。

と、このようにデータを統合していく環境を作っていくことは、正しいデータマーケティングが主軸になってきた今とこれからにとって重要なポイントになってくるのかと思います。