【ビズリーチ事例】Tableauの活用によるWebマーケティングデータのビジュアライズの自動化について

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Tableau活用による
データビジュアライズの自動化について
株式会社ビズリーチ
マーケティング部
成松寛（Hiroshi Narimatsu）

アジェンダ
1. 自己紹介
2. ビズリーチのご紹介
3. Excelとの闘い
4. Tableau導入によりどうなったのか
5. 解決するまでの道標
6. まとめ
2

アジェンダ
1. 自己紹介
6. まとめ
3

自己紹介
4
成松寛（なりまつひろし）
マーケティング本部マーケティング部
・大阪府堺市出身、27歳
職歴：
■2013年10月
・新卒としてビズリーチに入社、ビジネス開発部に配属
・新規開拓営業に従事
■2014年9月～
・マーケティング部に異動
・新規ユーザー獲得のための広告運用を担当
■2015年3月～
・集客のための企画業務を担当
・傍らで工数削減と分析の効率化のため、レポーティングPJTを担当することに

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まだまだ駆け出しのマーケターですが、
Tableauの活用によりたいへんな効率化ができ
ました。
ぜひ皆さまの会社でもお役立てください。

株式会社ビズリーチについて
6
・設立：2007年8月（サービス開始は2009年4月）
・従業員数：約560名
・サービス：これまで8つのWebサービスを運営（下記参照）
※現在はKDDI子会社

会員制転職サイト「ビズリーチ」について
7
求職者企業
Ｍessage会員数
成約
レジュメ求人票
参画
企業数
リピート売上社数
毎月何社がリピートか
スカウト
返信率
決定数
内定数
月間アクティブ
クライアント数
稼働求人数
退会者数
有料会員数
レジュメ
承認数
登録者数
とにかくウォッチしたい指標が多い！

マーケティング部が追う指標
求職者
レジュメ
数登録者数
スカウト
受信者数
スカウト
返信者数
成約者数
登録途中の
離脱者数
特にこのあたりを見ています
やはり指標は多い。
CVもファネルごとに存在しており、
多角的な判断が必要

アジェンダ
1. 自己紹介
6. まとめ
9

ビズリーチマーケティング部の体制/2015年3月
10
Marketer
DesignerEngineer
Operator

Excelとの闘い
11
2015年3月当時のビズリーチマーケティング部
・運用媒体：10媒体弱
・アライアンス媒体：約30媒体以上
・日々走っている広告数は500件以上
・これまでに出した広告は120万広告以上

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日々、Excelと悪戦苦闘
毎朝：進捗レポート作成
昼：本日の経過レポートの作成
毎晩：KPIの達成進捗レポートの作成
月1回：媒体別のROIレポートの作成
etc…
Excelとの闘い

Excelとの闘い
13

Excelとの闘い
14
あれ、もうこんな時間

理想的なレポート体制とは？
15

改めて、当時の課題
 工数
• データ量が多い
– レポート作成開始～データ検証完了まで3日とか
• レポート数が多い
– ROIレポート、KPIレポート、運用レポート etc
 正確さ
• 経営判断を正しく、早期に行いたい。
（もちろん、デイリーの運用判断も！）
1616
工数削減！打ち手のリズムの構築
健全な投資ができている？
正しく素早く判断したい！

アジェンダ
1. 自己紹介
6. まとめ
17

改めて、整理すると…
18
・imp
・click
・cost
・媒体名
・配信デバイス
・訴求の内容
・画像データ
・テキストデータ
・登録会員数
・レジュメ記入者数
・会員の属性データ
-年齢
-職種
広告の配信実績どんな広告か？
CVした会員のデータ

それぞれの情報のある場所が違う
19
・imp
・click
・cost
・媒体名
・訴求の内容
・画像データ
・登録会員数
-年齢
-職種
媒体の管理
画面
部内で保管
（当初Excel）
サービスのDB
120万
キャン
ペーン

改めて、整理すると…
20
・imp
・click
・cost
・媒体名
・訴求の内容
・画像データ
・登録会員数
-年齢
-職種
媒体の管理
画面
部内で保管
（当初Excel）
サービスのDB
120万
キャン
ペーン
それぞれのデータがある場所が違うから
手間がかかる
⇒1箇所にまとめればいい！

今はどうなっているのか
21
ROI

広告運用
22

KPI観測
23

24
企画の効果可視化
ぜんぶ自動化！

【再掲】当時の課題
 工数
 正確さ
• 経営判断を正しく行いたい。
2525

【再掲】当時の課題
 工数
 正確さ
• 経営判断を正しく行いたい。
2626
月70時間の工数削減
常に正しいデータが見られる環境
⇒打ち手のリズムが生まれた！

+αで得られたこと
 データドリブン化
• チーム全体の認識統一
• タテとヨコに情報がオープン化した
–現場も経営も同じデータ
–他部署の指標にも簡単にアクセス
27

アジェンダ
1. 自己紹介
6. まとめ
28

PJTサマリ
 実績：
• 工数削減：月70時間！
• 打ち手のリズム
（正しく、わかりやすいデータがリアルタイムに）
 期間：
• 2015年3月～6月（4ヶ月間）
 メンバー
• マーケター：1名
• エンジニア：1名
• データサイエンティスト：1名
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③これから②苦難の時期①環境構築期
年表にしてみると・・・
30
Tableau
試験導入
AWSとの連
携環境構築
・過去データ整備
・テーブルの設計
・APIの接続
レポート可視化＆
運用フェーズ
14年5月 15年1月 2月 5月 9月

①環境構築期
Tableau×Redshiftのデータ連携構造を構築
31

BizReach
Datamart
Bizreach
DB
自動連携
1日1回、
データを
バッチ
Tableau×Redshiftのデータ連携構造

①環境構築期
 課題
• KPIレポーティングだけで半日
• 量多いから週一回のみKPI更新
 解決法
• Tableau×Redshiftのデータ連携構造
(データマート構想)
 KEYになったもの
• データサイエンス部の情報収集
• 最新事例へのキャッチアップ
33

②データ整備期
データ整備とAPI連携による自動化
34

【再掲】マーケティング部が追う指標
35
・imp
・click
・cost
・登録会員数
-年齢
-職種
広告の配信実績
媒体の管理
画面
サービスのDB
・媒体名
・訴求の内容
・画像データ
どんな広告か？
部内で保管
（当初Excel）
120万
キャン
ペーン

②データ整備期（もっとも苦しかった）
 課題
• 過去の広告データを集約する
• 今後の保管方法を構築する
 解決策
• データの切り捨て
• 広告データ管理ツールを自社で作成
• Pythonを用いたデータの整備
• 広告運用の経験があるエンジニアの存在
36

【再掲】マーケティング部が追う指標
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・登録会員数
-年齢
-職種
サービスのDB
・媒体名
・訴求の内容
・画像データ
どんな広告か？
部内で保管
（当初Excel）
・imp
・click
・cost
広告の配信実績媒体の管理
画面

BizReach
Datamart
Bizreach
DB
自動連携
Tableau×Redshiftのデータ連携構造
APIから
データ格納

②データ整備期（もっとも苦しかった）
 課題
• 媒体側にある広告実績データを自動で取得する
 解決法
• 各媒体のAPIに接続し、データを自動取得
– API接続 ⇒ CSV ⇒ S3 ⇒ Redshift
• 広告運用の経験あるエンジニアの存在
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③今後目指していくこと
 リアルタイムのデータ反映
 自動入札調整システムの開発
 運用履歴を蓄積するログとしての活用
40

まとめ
 これがなければできなかった、3つのこと
1. 組織風土
– 新規ツール導入への気兼ねがない
– 最新事例へのキャッチアップの意識
2. ヒューマンリソース
– 広告運用の知見があるエンジニアがいた
– データサイエンティスト
3. ビジョンの共有
– このプロジェクトの重要さを伝えるマーケターが必要
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