EC・広告データ統合DWH基盤構築

課題

宅食サービスを行なうW社のEC事業において、売上最大化に向けた施策評価を行う際、ECサイトの購買データと各媒体（Google、SNS等）の広告実績データが各プラットフォームに点在していました。データの収集・集計が手作業となっていたため、ROAS（広告費用対効果）やLTV（顧客生涯価値）を横断的に把握するのに多大な時間を要し、リアルタイムな予算最適化が困難な状況にありました。

アプローチ

マルチチャネル・データ統合基盤の開発

BigQueryを基盤に、ECサイトのトランザクションデータと運用型広告の実績データを一堂に集約。大規模データの格納・管理に耐えうるスケーラブルなDWHを構築しました。複数ソースからの抽出・変換・ロード（ETL）工程を設計し、点在していた「商流」と「広告流」のデータを一つのシステムとして統合しました。

高度な分析を支えるデータモデリング

ECデータ（受注・顧客・商品）と広告実績（インプレッション・クリック・コスト）を緻密に紐付けるスキーマ設計およびデータマート作成を実施。ユーザー単位での行動分析や、特定の広告投下による購買転換率を即座に可視化できる基盤を提供しました。

結果

従来の手作業によるデータ集計業務を完全に自動化し、データ整合性の向上と大幅な工数削減を実現しました。
これにより、リアルタイムでの正確な施策評価が可能となり、データに基づいた迅速なマーケティング予算の最適化を支援する体制を構築。2023年12月より現在に至るまで、継続的な支援を通じて事業の売上最大化に貢献しています。