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SQL文を覚えて最強のマーケターになろう

i_love_sql

インターネット/通販の良いところの一つにデータが落とせるという点があります。
しかしデータを落としっぱなしでは意味はなく、これを分析、活用しなくては意味を成しません。

しかしSQL文が書ければ、なんでも自分で抽出してデータ分析に役立てる事が可能です。
マーケターのあなたの能力、ひいては将来あなたの年収をあげるきっかけとなる能力となりますので是非覚えて使えるようになりましょう。

それでは、今日は以下を順にご紹介したいと思います。

1. なぜ使えた方が良いのか?
2. 具体的にはどういうものなのか?
3. 社内でどんな段取りで進めれば良いか?
(また、次回は参考のクエリをいくつかまとめて記事でご紹介予定です)

1. なぜSQLを使えた方が良いか?

分析は一般的にGoogle Analytics等のウェブ解析ツール、通販システムから抽出できるデータ、広告管理ツールから抽出できるデータなどを活用して行われているかと思いますが、
通販システムから抽出できるデータには制限がある場合が多々あります。

一般的な通販システムでは以下のようなデータなどを取得しています。
・顧客情報
・注文情報
・商品情報
・在庫情報

・ユーザーの行動ログ

 …etc

通常ではこれらを各csvで吐き出しデータ分析をされているのでは、と思います。

ここで起きる問題はいくつかあって、

・抽出できないデータがある(例えば顧客情報と注文情報は抽出できるけど商品情報と在庫情報はcsvで出せません、みたいなクソ仕様)
・上記のようなデータ抽出の場合担当部門にデータ抽出を依頼しなくてはならず時間(場合によっては委託先への費用)がかかる
・データ量が多過ぎてエクセルでは計算できない

上記問題は、SQL文が書ければ解決することができます。

2. 具体的にはどういうものなのか? 例 / ユーザー情報

sql_非エンジニア

エクセルと構造は一緒だと思ってもらえればOKです。データベースにはエクセルのような形でデータが格納されています。
カラム名に関しては以下補足しておきます。

・id → 順に発行されるidです
・age → 顧客の年齢
・created_at → 登録日
・updated_at → 最終更新日
….(実際は住所、誕生日、購入回数なんかも入っている場合がありますね)

データ抽出の考え方として、
ざっくり言うと「見たいデータ列を指定して(SELECT)、データを引いてくるテーブル名を指定して(FROM)、検索条件を入れたり(WHERE)、集計グループを指定したり(GROUP BY)。」の4つしかありません。

以下、例文に沿って説明します。

26歳以上のユーザーを抽出

見たいデータ列を指定して(SELECT) = 全列
データを引いてくるテーブル名を指定して(FROM) = usersシート
検索条件を入れたり(WHERE) = ageが26以上
集計グループを指定したり(GROUP BY) = 今回はなし

SELECT *
FROM users
WHERE age >= ’26′
;

「*」は全列を指定を意味しています

↓ これを実行すると以下のような結果が返ってきます。(今回は都合上真っ黒な画面ですがもっと見やすいツールを後で紹介しています)

from_users_to_26

年齢別にユーザー数を集計

見たいデータ列を指定して(SELECT) = ageとid列の行数
データを引いてくるテーブル名を指定して(FROM) = usersシート
検索条件を入れたり(WHERE) = ageが20以上
集計グループを指定したり(GROUP BY) = ageでグルーピング

SELECT age,count(id)
FROM users
WHERE age >= ’20′
GROUP BY age
;

age_group

このような形で欲しいデータを抽出することができます。
また、このデータをcsv形式等でダウンロードしてピボットテーブルにかけたりグラフ化したりいつも通り分析することができる。

3. どんな段取りで進めれば良いか?

では自社のシステムのデータを分析してみたいけど実際にどうしたら良いか。
おそらく以下ステップなんかで準備できるだろう。一回準備してもらえば以降は分析し放題なので開発部門も逐一データ抽出を依頼されるよりもよっぽど楽なので快く引き受けてもらえます。(たぶん)

1. まずは開発部門に相談
2. データ分析用の環境を用意してもらう(読み取り専用のデータベースとこれに接続するツール)

例えばこんなのとか。

MySQL管理ソフト「Sequel Pro」が本格的にヤバい

taiyaki.main.jp/wordpress/2013/03/09/mysql%E7%AE%A1%E7%90%86%E3%82%BD%E3%83%95%E3%83%88%E3%80%8Csequel-pro%E3%80%8D%E3%81%8C%E6%9C%AC%E6%A0%BC%E7%9A%84%E3%81%AB%E3%83%A4%E3%83%90%E3%81%84/

3. 上記ツール等で接続し早速分析

是非実践してみてください。

リブセンスの営業さんもSQLを使いこなすらしい。
僕の記事なんかより詳しく書いてあるので、こちらも必見です。

営業さんまで、社員全員がSQLを使う 「越境型組織」 ができるまでの3+1のポイント | リブセンス

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僕が働いているVASILYでもデータ分析を営業チームが自ら実施しています。
データをごりごり分析しながら実力を身につけたい方、一緒に働きましょう!

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