Brandwatch、Fivetranで強力な自動データインサイトを実現

Brandwatchは、FivetranとLookerを活用してデータ駆動型の製品開発を可能にしました。

Data Stack

ソーシャルメディアインテリジェンスプラットフォームのBrandwatchは、ブランドが自社の製品や名前に関するポジティブおよびネガティブなユーザーの感情を読み解くのに役立つサービスです。同社のツールとソリューションにより、企業は自社や競合他社を取り巻くオンラインにおけるコミュニケーションを深く理解することができます。

Brandwatchは顧客のために複数のデータソースから得たデータを扱うという素晴らしい仕事をしているが、Brandwatchのビジネスインテリジェンス部門の責任者であるEdward Mancey氏は、英国を拠点とする自身の会社の社内の業績評価基準を改善する必要があることに気付きました。そのために、彼は新しいデータ分析環境を探しました。

手動レポートでは十分な情報が得られない

Brandwatchは、同社のサービスが新規顧客の間でどの程度普及しているか、そして新機能が同社のサービスの成長を助けているのか、または妨げているかを分析できるようにしたいと考えていました。Brandwatchのサービス利用に関するデータはMixpanelを通じて収集され、顧客関連データはSalesforceにあります。有意義なインサイトを得るためには、これら2つのデータソースを結合することが重要でした。

これらのデータソースを手動で結合しようとすると、時間がかかり、非常に限られた結果しか得られませんでした。「ExcelのレポートをMixpanelとSalesforceから、別々のエンジニアリングチームが取り出して、数字をマッシュアップし、それを理解する必要がありました。」とMancey氏は言います。

彼は、Fivetranの導入により、データを一元化し、「マイナーレポート」を作成するエンジニアリングの時間を週に約4時間節約できたと言います。さらに、同社は大規模なレポートの作成に関して、週に40時間も節約出来ています。 「ダッシュボードを使用してデータを確認および分析し、自分でレポートを手動で作成する必要がないように、すべてのインサイトを自動化および結合する必要がありました。」と彼は言います。

データ・スタック全体の設定

Brandwatchは、Fivetranが提供する完全に管理されたデータパイプラインソリューションを使用することを選択しました。数回のクリックでBigQueryデータウェアハウスを作成し、セットアップウィザードを使ってLookerに接続できます。Mancey氏がSalesforceとMixpanelのデータをBigQueryに接続し、Looker経由でデータにアクセスするのに、わずか15分しかかからなかったのです。この 「Fivetran+Looker」 のビデオを見てください。

Mancey氏によると、すべてがシームレスに機能したという。「私は、自動化され信頼できる環境とデータを手に入れました。」と彼は言う。「いくつかのボタンをクリックし、認証情報を入力するだけで、すべてが実行されます。Fivetranがその役割を果たします!」

データを中心とした文化の創造

以前は、Brandwatchの営業チームと開発チームの間にコミュニケーションの問題がありました。セールス担当者は、お客様のサポートを向上させるための機能強化を提案しますが、実際のデータがなければ、提案の真のメリットを知ることは困難でした。

「Lookerのダッシュボードが構築されると、エンジニアチームはのメンバーたちは、ユーザーが自分たちが開発した製品や機能をどのように操作しているかを、突如として知ることができるようになりました。彼らは自分の作ったものを、人々がどのように使用しているかを見て興奮しました。営業担当者が来て、何が機能しているか、機能していないかと言う必要はありませんでした。」とMancey氏は言います。

Fivetran、BigQuery、Lookerによるこのデータ変換を利用したのは開発者だけではありません。Brandwatchのアカウントマネージャーは、顧客がプラットフォームの特定の部分をどのように利用しているかを把握することで、より深いインサイトを得るために、それぞれの顧客のためのヘルス指標を作成しました。

「今では、アカウントマネージャーはどの顧客が製品を効果的に使用しているかを実際に確認でき、開発者はどの側面が効果的に機能しているかを確認できます」とMancey氏は言います。 「これにより、セールス、アカウントマネージャー、エンジニアなど全員が本当に連携し、誰もが問題の優先順位付けをしやすくなりました。使用状況の統計を簡単に前に出すことができ、気に入っています。」

投資収益率

手動レポートからの切り替えにより、Brandwatchはこれまで可視化されていなかった多数のメトリックにドリルダウンし、新たなレベルの細分性を実現しました。これには次のようなものがあります。

  • 部門レベルのパフォーマンス指標
  • 取引速度
  • ユーザーの契約と保持
  • 価値実現までの時間を短縮
  • データ駆動型の文化の育成

「Lookerが可能にしたのは、複雑なメトリクス持つことです。」とMancey氏は言います。「Lookerでダッシュボードを設定した後、ボタンを押すだけで、無数のメトリックのデータを更新できます。以前は、各レポートの更新に数時間かかったため、データは高レベルでしか見ることができませんでした。」

Fivetranの製品スペシャリストから、当社のサービスのデモをご覧いただけます。無料体験もできます。

Fivetranについて:当社の標準化されたテクノロジーは、お客様の倉庫にデータを適切な方法で配信します。データアナリストの現実的なニーズによって形作られたFivetranの技術はアジャイル分析をサポートし、組織全体でデータに基づいた決定を可能にする。私たちは集中し、透明性を保ち、データを扱う企業から信頼されています。

5分のセットアップの後、Fivetranはすべてのアプリケーション、データベース、イベント、ファイルを高パフォーマンスのデータウェアハウスに複製します。標準化されたクラウドパイプラインは完全に管理され、メンテナンスは不要です。

BigQueryについて:BigQueryは、Googleのサーバーレスで拡張性に優れたエンタープライズ・データ・ウェアハウスであり、比類のないコスト・パフォーマンスですべてのデータ・アナリストの生産性を高めるように設計されています。

Lookerについて:Lookerは新しい種類の分析プラットフォームで、あなたのビジネスの誰もが、どこからでも、情報に基づいた決定を下すことができます。業界を問わず、今日のデータ駆動型の企業は、データをより活用するためにLookerプラットフォームを使用しています。

Fivetran HPの原文はこちらです。
BrandwatchのHPはこちらです。

Mayumi Hirako