Lookerでビジネス課題を解決!特徴と導入メリットを徹底解説

Marketing Tech

現代において企業は膨大なデータをどうやって管理し、有効に活用するかという課題があります。分散するデータや複雑な分析・視覚的な表現方法などが挙げられます。
そこで役立つのが「Looker」です。
データを直感的に理解し、迅速な意思決定を支援するために、Lookerの活用は非常に効果的です。この記事では、Lookerを使ってビジネス上の課題を解決し、具体的な成果を上げるための方法を紹介します。

目次

1. Lookerとは何か?

Lookerは、Googleが提供しているデータを効率的に分析・可視化するためのビジネスインテリジェンス(BI)ツールです。Lookerはデータベースやクラウドストレージに直接接続し、リアルタイムでデータのデータ可視化と高度な分析を可能にします。
カスタムレポートやダッシュボードも簡単に作成できるので、データのインサイトを迅速に把握し、ビジネス戦略の意思決定をサポートします。

1-1. 概要と利点

Lookerの大きな利点の一つは、データモデルをLookML(Looker Markup Language)という独自の言語で定義できる点です。データを可視化することやカスタマイズを行えるので、施策の改善そしてビジネスの改革へとつながっていきます。
Lookerの具体的な利点は以下が挙げられます。

リアルタイムデータアクセス:

Lookerはデータベースに直接クエリを実行し、最新のデータに基づいて様々な重要な判断を正確に行えます。在庫管理では各店舗の在庫状況をリアルタイムで把握し、欠品や過剰在庫を防ぎます。売上予測では最新のデータを基に将来の売上を予測し、効果的な販売戦略を立てることができます。顧客行動の分析では、購入履歴や閲覧履歴を基にターゲットマーケティングを行い、リスク管理では金融リスクや運営リスクを評価し、対応策を講じることができます。
このように、Lookerを活用することで、企業は在庫管理・売上予測・顧客行動分析・リスク管理などの分野で正確な判断を行い、全体のパフォーマンス向上と業務の効率化を実現します。

カスタマイズ性:

LookMLを用いて、ビジネスニーズに合わせたカスタムデータモデルを構築できます。
これにより、売上分析や顧客セグメンテーションなど、特定のビジネス課題に対してより正確で関連性の高いインサイトを得ることができ、業績の向上やマーケティング戦略の最適化に役立てることができます。

スケーラビリティ:

Lookerは大規模なデータセットにも対応しており、企業の成長に応じて柔軟に拡張可能です。
業務の拡大や市場の変化に迅速に対応できるため、長期的なビジネス戦略の実現をサポートします。

1-2. データ可視化の意義

データの可視化は、複雑なデータを視覚的に示すことで、その内容をより深く把握する助けになります。
例えば、売上データを棒グラフや折れ線グラフにすることで、月ごとの売上の推移や季節ごとのトレンドを一目で把握できます。また、顧客データを地理的にマッピングすることで、地域ごとの顧客分布や売上の偏りを見ることができ、ターゲットマーケティングに役立てることができます。

異常検知や問題発見:

データを可視化することで、異常値や問題の早期発見が可能になります。
例としてアクセス解析ツールのヒートマップを利用し、ユーザーがどこでサイトを離脱しているか、また散布図を用いて売上と利益の相関性をチェックすることで、早期に対策を講じることができます。

エンゲージメントの向上:

データを視覚的に表現することにより、ユーザーや顧客の関心を引き、エンゲージメントを高める効果があります。
Webサイトやモバイルアプリなどのプラットフォームでグラフやチャートを用いることで、ユーザー自身がデータを探索し、欲しい情報を得ることができます。これにより、ユーザー体験が高まりエンゲージメントや顧客満足度、さらにはビジネス成果の向上へとつながります。

2. Lookerのデータソース接続方法

アカウント作成後に初期設定を行った後、さまざまなデータベースやクラウドストレージに接続することができます。対応するデータベースの種類としては、一般的なリレーショナルデータベース(MySQL・PostgreSQL・Microsoft SQL Serverなど)やクラウドベースのデータストレージ(Google BigQuery・Amazon Redshiftなど)などがあります。
※ただし、一部のデータベースには対応していません。例えば、特定の企業が独自に開発したプロプライエタリデータベースや、サポートが終了した旧式のデータベース、SQLiteやParadoxといった軽量ファイルベースのデータベース、一部のNoSQLデータベース(例:CouchDB、RavenDBなど)は対応外となる場合があります。
詳細な対応状況については、Lookerの公式ドキュメントを参照してください。

3. Lookerの主な機能と従来のBIツールとの違い

3-1. Lookerの主な機能

Lookerは、リアルタイムでのデータクエリカスタムダッシュボード作成といった機能を提供します。
この機能を用いることで、ユーザーは重要なデータを即座に分析して判断を下すことが可能です。例えば、カスタムダッシュボードを使ってKPIを一目で把握し、素早い対応ができます。
加えてLookMLを使ったデータモデリングによって複雑なデータを整理し、マーケティング効果の評価や在庫管理の最適化など、特定のビジネスニーズに合わせた分析が実現できます。
また、Lookerは多様なデータソースを統合し、包括的なデータ連携を実現します。異なるデータを一元化することで、マーケティングキャンペーンの効果測定や顧客行動の詳細分析など、より正確な分析が可能になるのです。
このように、Lookerを活用することで企業はデータに基づいた判断を行い、ビジネスパフォーマンスを向上することができます。

3-2. 従来のBIツールとの違い

Lookerの最大の特徴は、上で述べたリアルタイムのデータアクセスと強力なカスタマイズ機能です。
従来のBIツールでは、定期的なデータ抽出やETLプロセスが必要なため、最新データの反映に時間がかかることが多いですが、Lookerはデータベースに直接クエリを実行するため、常に最新のデータに基づいた意思決定が可能です。さらに、LookMLによる柔軟なデータモデリングにより、企業が持つビジネスニーズに迅速に対応できます。
便利になった点としては、リアルタイムでデータを取得できるためタイムリーな意思決定が可能となり、かつカスタムダッシュボードを作成することで関係者全員が共通のデータに基づいて議論できます。
また、データモデルのカスタマイズが容易であるため、特定のビジネスニーズに合わせた複雑なクエリの作成や、新たなデータソースの追加といったデータ分析のプロセスが効率化され、ビジネス全体のパフォーマンスが向上します。

4. Lookerが解決できる企業課題

Lookerの活用は、企業が抱える課題の解決に導いています。
以下にLookerによる解決例を紹介します。

事例①:大手小売チェーンでの欠品率改善

大手小売チェーンでは在庫管理の不備で欠品や過剰在庫が頻発し、売上機会の損失やコスト増が発生していました。
その解決のためにLookerを導入し、リアルタイムの在庫管理ダッシュボードを作成しました。各店舗や倉庫の在庫状況をその場で確認することで、適切なタイミングで発注や補充を行えるようになりました。
その結果欠品率が30%削減され、在庫回転率が20%改善されました。

事例②:大手金融機関での投資収益率向上

ある大手金融機関では顧客ポートフォリオのリスク管理や投資パフォーマンス分析に多くの時間がかかっていました。このため迅速な意思決定が難しく、潜在的な損失リスクが増える可能性がありました。
そこでLookerを使って、リアルタイムでリスク評価やパフォーマンス分析ができるダッシュボードを構築しました。これにより、高リスクの投資を早期に発見でき、損失を回避するための売却やポートフォリオの再構築、保険商品の追加などの対応策を取ることが可能になりました。
結果、ポートフォリオのリスクが25%軽減され、投資収益率が15%向上しました。

Lookerはこのように、業界問わず迅速かつ効果的な解決策を提供します。データの更新や共有が容易になり、タイムリーな意思決定を下せることで、企業のパフォーマンス向上に大いに役立ちます。

5. まとめ

Lookerの特徴や課題解決、活用方法についてお伝えしました。
Lookerを活用することで、データ分析のプロセスが効率化され、企業全体のパフォーマンスが向上します。

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