Webアクセス解析やオリジナルに設定した指標を用いたレポートを作成し、課題の原因を可視化することできます。「データパレット」に取り込んだ様々なデータから、集計処理や四則演算をGUIで行い、分析したい指標や集計軸を作成したり、複数のテーブル同士の紐付けを行い、カスタマイズされたレポート作成することができます。
これまでb→dashが培ってきた「マーケティングに関するノウハウやナレッジ」を、業種業態ごとに見るべき指標でまとめた定型レポートとしてテンプレートにしました。データパレットで統合したデータを使用することで、SQLを使わずに、GUI上だけで簡単に分析用レポートを作成することができるようになります。
データ連携〜抽出までの全ての工程をGUI(画面操作)のみで完結できます。フォーマットが揃っていないデータの取り込みも、異なるテーブルの紐付けも、細かいターゲット設定も、コンテンツの出し分けも「データパレット」があれば、誰でも簡単に、データを思いどおりに設定し、キレイにすることができます。
b→dashは、業界を牽引する大手企業や
急成長ベンチャーなど、
幅広い業種業界でご利用いただいております。
他社のBIツールを利用していた時は、Excelでデータを作成しており、大量のデータを処理するとPCが重くなったり、複雑な作業によるヒューマンエラーが起きないようにチェック体制を敷いて運用する必要があり、1つのレポートを作成するために5営業日程度の工数がかかってしまっていました。
b→dash導入後は、b→dash内でデータ統合作業を完結できますし、1レポートあたり1時間程度で作成できるようになり、工数を大幅に削減することができました。工数が削減できた分、分析レポートを確認する頻度も上がったので、マーケティング施策をスピーディに回して、成果に繋げることができています。
b→dash導入前は、広告別に本コース申し込みや物販販売への成果を可視化しようとすると、手動でデータを集計する必要があり、とても時間がかかってしまい、かつ、手動で集計しているので、データ収集漏れはないだろうか、集計ミスはないだろうか、といったヒューマンエラーがないかという不安が、データに基づく経営判断を行う際に常につきまとっていました。
b→dashを導入することで、1〜2日かかっていたデータ集計も、本当に一瞬で、すぐに実施できるようになり、社員の工数を「データを集計する業務」ではなく「データから示唆を抽出する業務」に割けるようになりました。
b→dash導入前は、手芸用品の年間購入回数別のお客様数の分布は手動で実施しており、年間で12回以上商品を購入するお客様が非常に多いということは把握できていました。しかし、具体的にどのようなお客様が年間12回以上購入されるのか、どういう年代の方なのか、初回にどういう商品を購入した方なのか、顧客ランクごとに差はあるのか、といった深堀した分析は実現できていませんでした。
b→dash導入後は、ボタンクリック1つでドリルダウンした分析を簡単に、一瞬で実現できるので、分析スピードが格段に向上しました。
b→dash導入前は、設立当初から蓄積していたお客様のデータはあるものの、肝心の「データをリアルタイムで確認できる環境」が整っておらず、大きな機会損失を招いており、危機感を抱いていました。データ分析に工数を取られ、分析結果を見るのに十分な時間が割けなかったり、見たいタイミングで必要な情報を確認することができないという状態でした。
b→dashでは、他のツールで「対応できない」と言われたようなデータ量への対応や、密なコミュニケーションを通じて、細かい指標のオーダーにも応えていただき、見たかった指標を見れるようになり、b→dashを導入して本当に良かったと思っています。