Devfest_ぼくのかんがえたさいきょうのGoogleプロダクトフォーメーションを本当に導入した話

GDG DevFest Tokyo 2024

ぼくのかんがえたさいきょうのGoogleプロダクトフォーメーションを本当に導入した話

▼ノンエンジニアだった自分が直面したGoogleテクノロジーで作る早くて安くていい感じに需要予測できる安心安全データ基盤と利活用について、設計提案のポイント・導入の注意点・珍プレー好プレー体験を交えてご紹介します。GoogleならびにGoogleCloudプロダクト間のパイプライン開発からビジネスツール連携までをスコープとする一連の流れの一例としてご参考に、あるいはご自身の得意とするプロダクトの技術が活かせるポジションを知る機会としてもご参考ください

Transcript

1. Proprietary & Confidential GDG DevFest Tokyo 2024 2024.11.30 Google Cloud Champion Innovator (Data Analytics, Cloud AI/ML) 福島ゆかり Confidential ぼくのかんがえたさいきょうの Googleプロダクトフォーメーションを 本当に導入した話 Google Marketing Platform
2. Proprietary & Confidential はじめに 2 福島ゆかり 海沿いのデジタルの広告代理店勤務 シニアコンサルタント+Google Cloudエバンジェリスト Champion Innovator as a Cloud AI/ML, Data Analytics • デ－タとクラウドと施策領域を横断しがち • 初のクラウドパートナーチーム立ち上げ • 構想策定からツール選定にPMにインプリまで • 銀行、金融、小売、旅行、教育、など業種業界に偏らないのが強み • 社外で技術コミュニティ“Jaguar”や”ML女子部”も運営中 ご興味の方ぜひ！ Google Cloud Champion Innovator [AI/ML][DataEngineer] Google Cloud Professional Data Engineer Google Cloud Partner Top Engineer2024 2024.11.15 GoogleCloud Next Tokyo ’23 『金融システムのセキュリティ対策要点 FISCリファレンス』 セミナー企画と登壇 ・ケイパ発信 パートナービジネス/ ST&TF&TX＆Googler＆みなさんと！ 最新機能のまとめとシェア 提案支援・武器づくり Google Cloudエバンジェリスト「エバ活」こんなことしてます！
3. Proprietary & Confidential 今日のゴール 3 Googleは一つでも十分強いけど、みんな集まるともっと強い！！ あなたの得意なプロダクト技術のポジションを知り 活躍のきっかけにしてほしい
4. Proprietary & Confidential Copyright(C)2023 DENTSU DIGITAL. All Rights Reserved CONFIDENTIAL Agenda 4 1.なぜビジネスにはGoogleなのか ◼ いまビジネスに求められている技術のありかた ◼ Google Cloudの立ち位置 ◼ こんな場面で活躍・浸透 2.さいきょうのフォーメーションの作り方 ◼ Case① Cookieレスを生き残れ ◼ Case② あなたの施策はどこから？私やYoutube広告から 3.まとめ ◼ Multi Momentを完成できるのはGoogleだけ ◼ 是非 Google Cloud側 コミュニティの活動にも遊びに来てください 4.Q＆A
5. Proprietary & Confidential 5 _ 1 1 2 3 4 なぜビジネスにはGoogleなのか ◼ いまビジネスに求められている技術のありかた ◼ Google Cloudの立ち位置 ◼ こんな場面で活躍・浸透
6. Proprietary & Confidential 6 認知 興味関心 利用 意向 継続 KPI 心理 行動 施策 一般かけ合わせ 一般 BIG 指名かけあわせ 指名単体 非リタゲ （興味関心） リタゲ 非リタゲ （検索KW/競合来訪） SEO (BIG KW) SEO (テールKW) CX (LPO/CRO) TVCMなど DX (CRM/MAなど) カスタマーマッチ 購入 リスティング ディスプレイ 動画広告 1to1施策 • ブランド認知 • 広告認知 • キャンペーン認知 • imp • リーチ • 視聴率 • CTR • CPC • 視聴完了率 • 残存マーケット リーチ • 好意度 • 比較検討 • コンセプト需要度 • サーチリフト • CVR • CPA • 利用意向 • 利用頻度 • 利用回数 • LTV • 継続意向 • 利用満足度 • 推奨度 高度分析 行動+顧客 データ いまビジネスに求められている技術のありかた マーケティングする社会人の頭のなかとお悩みだいたい、こう 1 2 3 4
7. Proprietary & Confidential Maturity model ＞ Multi Moment = the way to One Google + = guess… Now Here! Nascent Emerging Connected Multi Moment 広告含むマーケティングコミュニケーションぜんぶ盛り 1 2 3 4
8. Proprietary & Confidential Maturity model ＞ Multi Moment = the way to One Google + = Nascent Emerging Connected Multi Moment To the vertex with Google! 広告含むマーケティングコミュニケーションぜんぶ盛り
9. Proprietary & Confidential 従来の計測 ページへのアクセス数など コンテンツが中心 今 男性 女性 年配 ✓ サイトに訪れた目的や確度はみんな違うが一律計測 ✓ CVやセッション数などページのパフォーマンスを分析 ユーザー起点のスコアが中心 ✓ サイトに訪れた目的や確度に重みづけ ✓ CVやセッション数などページのパフォーマンスを ユーザーごとに分析 男性 女性 年配 興味ある ほしい！ いらない 9 いまビジネスに求められている技術のありかた
10. Proprietary & Confidential 収集 統合・分析 施策 いまビジネスに求められている技術のありかた As-is To-be これからの投資は期待収益の最大化を追求する施策へ ✓ ユーザーごとに整えられたスコアデータが精度の高い予測と入札につながる ✓ 過剰な投資を抑え予算配分を最適化する ✓ サイトのCVや セッション数 ✓ CRM上のユーザー ごとの属性 ✓ サイトのCVやセッ ション数 ✓ デジタル行動履歴 ✓ デジタル行動履歴 ✓ 固有の1stPartyデータ ✓ 購買データ 10 顧客価値 高 低 予算配分 機会損失 過剰投資 tCPA 獲得件数 1 にコストで入札 tROAS 期待収益に対して入札 顧客価値 高 低 予算配分 収益予測スコアに 基づき最適化
11. Proprietary & Confidential 収集 統合・分析 施策 As-is To-be ✓ サイトのCVや セッション数 ✓ CRM上のユーザー ごとの属性 ✓ サイトのCVやセッ ション数 ✓ デジタル行動履歴 ✓ デジタル行動履歴 ✓ 固有の1stPartyデータ ✓ 購買データ 11 顧客価値 高 低 予算配分 機会損失 過剰投資 tCPA 獲得件数 1 にコストで入札 tROAS 期待収益に対して入札 顧客価値 高 低 予算配分 収益予測スコアに 基づき最適化 精緻な収益予測を行うための 準備環境 精緻な収益予測を行うための 質の高いインプット 売上と費用 ともにUP いまビジネスに求められている技術のありかた これからの投資は期待収益の最大化を追求する施策へ ✓ ユーザーごとに整えられたスコアデータが精度の高い予測と入札につながる ✓ 過剰な投資を抑え予算配分を最適化する
12. Proprietary & Confidential 収集 統合・分析 施策 As-is To-be ✓ サイトのCVや セッション数 ✓ CRM上のユーザー ごとの属性 ✓ サイトのCVやセッ ション数 ✓ デジタル行動履歴 ✓ デジタル行動履歴 ✓ 固有の1stPartyデータ ✓ 購買データ 12 顧客価値 高 低 予算配分 機会損失 過剰投資 tCPA 獲得件数 1 にコストで入札 tROAS 期待収益に対して入札 顧客価値 高 低 予算配分 収益予測スコアに 基づき最適化 精緻な収益予測を行うための 準備環境 精緻な収益予測を行うための 質の高いインプット 売上と費用 ともにUP いまビジネスに求められている技術のありかた これからの投資は期待収益の最大化を追求する施策へ ✓ ユーザーごとに整えられたスコアデータが精度の高い予測と入札につながる ✓ 過剰な投資を抑え予算配分を最適化する 人の手作業ではもう限界
13. Proprietary & Confidential クラウドとは超高機能な キッチンや工房 のような環境そのもの 調理次第でなんでもできる…でもいきなりは難しい Google Cloudの立ち位置
14. Proprietary & Confidential Ads Data Hub input output GA4 BQ BQ CRM 1stPD GCS GA4の全量データ唯一の出力先 ADHの照合データ唯一の入力元 CRM(PII)データの格納先 用途 知らず知らずに日々の運用に使っているGoogle製品の裏側の基盤技術がクラウド Google Cloudの立ち位置
15. Proprietary & Confidential Google Cloudの立ち位置 Ads Data Hub input output GA4 BQ BQ CRM 1stPD GC S GA4の全量データ唯一の出力先 ADHの照合データ唯一の入力元 CRM(PII)データの格納先 用途 知らず知らずに日々の運用に使っているGoogle製品の裏側の基盤技術がクラウド いつのまにか Cloudの知識必須 1 2 3 4
16. Proprietary & Confidential 1 6 とある環境の異なる複数のデータソースをGoogle製品群で収集・統合・分析・配信までの必要変数まとめ ユーザー識別ID 1111@gmail.com 2222@gmail.com 3333@gmail.com 4444@gmail.com PV数 CV数 会員属性 購入額 value1 0.8 0.4 0.5 0.3 value2 0.8 0.4 0.5 0.3 行動ログ収集 オンオフデータの統合蓄積 スコアリング Googleアナリティクス Big Query (GoogleCloud) ありたきデータの持たせ方 こんな場面で活躍・浸透 1 2 3 4
17. Proprietary & Confidential 可視化（BI） マーケティング施策 メディア BigQuery 購買データ WEB 顧客データ App ポイント データ Other Tools Google アナリティクス4 Looker Looker Studio Google媒体の検証可能 AdsDataHub Googleアナリティクス・Google広告・Google Cloud で 1st party データを最大限に活用 収集 統合・分析 施策 収集したデータは全件 BigQueryへ エクスポート可能 1 蓄積したデータを元に機 械学習やスコアリングを実 施、結果を保存 AB/CX MA 各ファーストパーティ データ マッチキーは Big Query経由 ありたきツールフォーメーション｜なぜGA4？ こんな場面で活躍・浸透 1 2 3 4
18. Proprietary & Confidential 可視化（BI） マーケティング施策 他社 メディア BigQuery 購買データ WEB 顧客データ App ポイント データ Other MA Tool Google アナリティクス4 蓄積したデータを元に機 械学習やスコアリングを実 施、結果を保存 Looker Looker Studio Google媒体の検証可能 AdsDataHub 収集 統合・分析 施策 1 Google アナリティクス4 ✓ 前バージョンのGA(UA)はBigQueryへの生ログ 出力が有償版のみだったがGA4がリリースされ無 償版でも利用可能に ✓ 従来別々に計測されていたが、一つのアカウント でWebとアプリを横断して一人のユーザーの行 動履歴が計測できる ✓ ITPを考慮したトラッキングでファーストパーティ Cookieを利用してサーバーサイド計測も可能で セキュリティに配慮 収集したデータは全件 BigQueryへ エクスポート可能 各ファーストパーティデータ マッチキーは Big Query経由 こんな場面で活躍・浸透 ありたきツールフォーメーション｜なぜGA4？ 1 2 3 4
19. Proprietary & Confidential 可視化（BI） マーケティング施策 他社 メディア BigQuery 購買データ WEB 顧客データ App ポイント データ Other MA Tool Google アナリティクス4 Looker Looker Studio Google媒体の検証可能 AdsDataHub 収集 統合・分析 施策 収集したデータは全件 BigQueryへ エクスポート可能 1 ありたきツールフォーメーション｜なぜBig Query? なぜGoogleCloud？ Google Cloud Big Query ✓ Googleアナリティクスからのエクスポート先は BigQueryのみ ✓ GA4のUIではデータの保持期間が14か月だがエ クスポートすればGoogleCloud利用中は無制 限に蓄積可能 ✓ GoogleCloudはセキュリティ制限が強固に設定 できるため、クライアントのファーストパーティデータと の統合処理をクラウド内で安全に行える開発環 境 ✓ 他のGoogle製品群とのコネクタ豊富。データ基 盤構築後施策まで拡張性が高い 蓄積したデータを元に機 械学習やスコアリングを実 施、結果を保存 各ファーストパーティデータ こんな場面で活躍・浸透 1 2 3 4
20. Proprietary & Confidential BigQuery 可視化（BI） マーケティング施策 他社 メディア 購買データ WEB 顧客データ App ポイント データ Other MA Tool Google アナリティクス4 Looker Looker Studio Google媒体の検証可能 AdsDataHub 収集 統合・分析 施策 収集したデータは全件 BigQueryへ エクスポート可能 20 ありたきツールフォーメーション｜なぜPIIがとれるの？ ハッシュ化メアド(PII）に よるマッチキーでの施策 蓄積したデータを元に機 械学習やスコアリングを実 施、結果を保存 各ファーストパーティデータ ✓ 個人情報または個人関連情報に位置付けられるメール アドレスを強固なセキュリティ環境下で変換させる処理が 可能 ✓ 現在のところAdsDataHubの入力元として唯一 BigQueryをのみが許可されている こんな場面で活躍・浸透 1 2 3 4
21. Proprietary & Confidential Ads +Cloud + Data Clean Rooms + Gen AI + ∞ Behavior history data WEB/APP POS/EC CRM data User data 2nd Party Data 3rd Party Data Other Platformers Data CRM Google Cloud Owned WEB/APP Published WEB/APP Client Data Collecting Data Integrating Marketing Actions 盛ってみました そんなこんなで考えた「ぼくのかんがえたさいきょうのツールフォーメーション」 1 2 3 4
22. Proprietary & Confidential Ads +Cloud + Data Clean Rooms + Gen AI + ∞ Behavior history data WEB/APP POS/EC CRM data User data 2nd Party Data 3rd Party Data Other Platformers Data CRM Google Cloud Owned WEB/APP Published WEB/APP Client Data Collecting Data Integrating Marketing Actions 盛ってみました そんなこんなで考えた「ぼくがかんがえたさいきょうのツールフォーメーション」 出来るわけないと 思うじゃん？ 1 2 3 4
23. Proprietary & Confidential Ads +Cloud + Data Clean Rooms + Gen AI + ∞ Behavior history data WEB/APP POS/EC CRM data User data 2nd Party Data 3rd Party Data Other Platformers Data CRM Google Cloud Owned WEB/APP Published WEB/APP Client Data Collecting Data Integrating Marketing Actions そういえばさっきの絵。。 こんな場面で活躍・浸透 1 2 3 4
24. Proprietary & Confidential 2 4 Googleにも弱点は多く、ログインをIP制限するにはMicrosoftとの連携に頼ったり、1to1施策のためのアクションはSalesforceに頼ったり、 最近ではABテストツールのOptimizeがサービス終了してしまったのでKARTEに頼ったり。。。 Googleプロダクトだけでできる事とできないことを見極めておく必要があります。 こんな場面で活躍・浸透 弱点も把握しておくことが大切。全てがGoogleプロダクトじゃなくてもいい 1 2 3 4 Vertex AI / Gemini Generative AI Looker / Looker Studio
25. Proprietary & Confidential Proprietary + Confidential Ads +Cloud + Data Clean Rooms + Gen AI + ∞ Behavior history data WEB/APP POS/EC CRM data User data 2nd Party Data 3rd Party Data Other Platformers Data CRM Google Cloud Owned WEB/APP Published WEB/APP Client Data Collecting Data Integrating Marketing Actions そういえばさっきの絵。。 出来るわけないと 思うじゃん？？？
26. Proprietary & Confidential 2 6 _ 2 1 2 3 4 さいきょうのフォーメーションの作り方 Case① Cookieレスを生き残れ Case② あなたの施策はどこから？私やYoutube広告から
27. Proprietary & Confidential 27 大変申し訳ございません Case①とCase②は 現地投影のみとなります ご興味の方はぜひご連絡下さい！
28. Proprietary & Confidential 2 8 _ 3 1 2 3 4 まとめ ◼ Multi Momentを完成できるのはGoogleだけ ◼ 是非Google Cloud側コミュニティの活動にも遊びに来てください
29. Proprietary & Confidential Multi Momentを完成できるのは Googleだけ 2 9 1 2 3 4
30. Proprietary & Confidential To the vertex with Google! + = Nascent Emerging Connected Multi Moment あなたのさいきょうのGoogleフォーメーションを 世に送り出してください！ 是非今後のDevfestで聞かせてください！ 広告含むマーケティングコミュニケーションぜんぶ盛り 1 2 3 4 この先もずっともっと楽しくなるGoogleプロダクトとの「共創」の未来へ
31. Proprietary & Confidential 是非Google Cloud側の コミュニティ活動にも遊びに来てください 3 1 1 2 3 4
32. Proprietary & Confidential 国内最大規模GoogleCloudユーザーコミュニティJaguar 今年の総決算イベント ・お申込みと会員登録はGoogle公式サイトから ↓ 3 2 MeetUp Jagu‘e’r Park ‘24 Winter！ 12月6日(金) 14:30〜20:00＠渋谷ストリーム ※オンライン＆オフライン同時開催 1 2 3 4
33. Proprietary & Confidential ML女子部 次回開催 ＊Champion Innovators 複数在籍 ・女子じゃなくてもウェルカムです！ ・お申込みはconnpassから↓ 3 3 一番いいのを頼む!?生成AIによる推薦!! 12月18日(水) 18:00〜20:00＠渋谷ストリーム ※オンライン＆オフライン同時開催 1 2 3 4
34. Proprietary & Confidential CONFIDENTIAL 3 4 3 4 1 2 3 4 Jaguar ML女子部
35. Proprietary & Confidential 3 5 _ 4 1 2 3 4 Q&A (時間ないかも・・？）
36. Proprietary & Confidential Thank you. Proprietary + Confidential