プロファイル コネクト プレビュー: Snowflake のポータブル カスタマー プロファイル

最近のウェビナーでは、Amplitude がデータ ウェアハウスからデータを解き放つ方法について説明しました。 主要なデータ ウェアハウス統合パートナーの 1 つである Snowflake とのつながりを通じて、これがどのように行われるかを示しました。

私たちは、新機能である Profile Connect の独占デモを発表しました。 Profile Connect を使用すると、ユーザーは Amplitude から Snowflake のデータを直接クエリし、それをプラットフォーム内に既に存在する行動データと組み合わせることができます。

ビジネス インテリジェンスにおけるデータ ウェアハウスの役割

Amplitude の共同創設者兼 CTO である Curtis Liu 氏は、今日の「データがビジネスの中心にある」ことを強調しました。 顧客データは、製品やサービスを開発し、運用上の意思決定を行うための基盤です。 このため、データ ウェアハウスはビジネス インテリジェンスの中心となっています。

このようにデータが重視されるということは、プロダクト マネージャーからマーケター、UX デザイナーに至るまで、組織内の複数のチームでデータ リテラシーの必要性が高まっていることを意味します。 IDC のデータに基づくと、企業が利用できるデータのうち、実際に活用されているのは 32% のみです。

組織は、探索的分析を合理化および簡素化することにより、市民データ分析を活用する方法を見つける必要があります。 これには、データ ウェアハウスからのデータの抽出と分析を容易にすることも含まれます。

振幅 + スノーフレーク

「Amplitude を使用すると、企業の誰もが製品の行動データを簡単に探索して洞察を得ることができます」と Curtis 氏は言います。 「以前に Amplitude を使用したことがある場合は、それがいかに簡単かを経験しているかもしれません。」

数回クリックするだけで、Amplitude を使用すると、次のことが可能になります。

• 機能の使用率を監視する
• コンバージョン ファネルでのドロップオフの原因を分析する
• 毎週のリテンションを調べる
• A/B テストで 2 つのバリエーションを比較する
• もっと

しかし、お客様との会話を通じて、分析のためにデータ ウェアハウスから計算されたビジネス データを取得することは困難で難しいことを知りました。 顧客は、保守が難しく、かなりのエンジニアリング時間を必要とする不安定なデータ パイプラインを構築する必要がありました。

Amplitude は、主要なクラウド データ ウェアハウスとの統合の構築に投資して、お客様がその中にある貴重なデータを簡単に解放できるようにしました。

私たちの主要なデータ ウェアハウス パートナーシップの 1 つは、Snowflake とのパートナーシップです。 350 を超えるお客様が、Amplitude と Snowflake を使用して、顧客データから価値のある実用的な洞察を得ています。 この統合により、ビジネス ユーザーは、リアルタイムのユーザー ジャーニー分析を通じて、顧客を 360 度見渡すことができます。

組織全体のチームは、データ アナリストに依存する必要がなくなり、データ ウェアハウスなどの場所から洞察を抽出してデータを行動に移すために大量のリソースを使い果たす必要がなくなります。 多くのお客様は、Amplitude を利用して、Snowflake データを使用して顧客コホートを作成し、それらをエンゲージメント プラットフォームに直接送信しています。 または、新たに発見された顧客コホートをリバース ETL して、データ サイエンスと機械学習モデルのために Snowflake に戻しています。

Block が Amplitude + Snowflake を使用して無料から有料への変換を 2 倍にした方法

Amplitude のプリンシパル プロダクト マネージャーである Christopher Selden 氏は、Block (別名 Square) が Amplitude と Snowflake の統合を使用してデータを活用し、ユーザー エンゲージメントを促進する方法の実例を紹介しました。 Block は、自社のサービスをクライアントにクロスセルするためのより良い方法を探していました。

Snowflake 統合を使用して、行動データセットを Amplitude に取り込みます。 Block は、顧客がオンラインで払い戻しを処理したときや、他のビジネス システムで返品を要求したときなど、イベントベースのデータをキャプチャします。 次に、Snowflake から取り込まれたこのトランザクション データを、Amplitude に既にある既存の行動データと組み合わせます。

収集されたデータと洞察により、Block のマーケティング チームは、ユーザーの行動と経験に基づいて、ユーザーをさまざまなオーディエンスに分割することができます。 次に、これらのオーディエンスを対象としたパーソナライズされたクロスセルおよびアップセル キャンペーンを設計します。

これらのキャンペーンにより、無料から有料の製品への Block のコンバージョン率が 2 倍になりました。 以前はデータ サイエンス チームとの共同作業に数週間かかっていたデータの分析と有効化が、マーケティング チームによって完全にセルフサービスでわずか数分で完了します。

信頼できるデータソースから価値を得る際の現在の障壁

真に顧客の 360 度ビューを取得するには、行動データや製品使用データ以上のものが必要です。 たとえば、顧客に最も近いチームがアクセスできないデータがまだあり、データ チームが使用しているプラ​​ットフォームに閉じ込められています。 データ ソースから価値を得るには、他に次の 3 つの主な障壁があることがわかります。

• データドリフト。SQL 指向の少ないチーム (製品、設計、およびマーケティング) は、Amplitude のようなツール内で質問とデータ プロセスを開始することがよくあります。 一方、データ アナリストとエンジニアリングは、主にデータ ウェアハウス内で業務を行っています。 これにより、さまざまなチームが信頼できる情報源とデータ消費のポイントとの間に不一致が生じ、データと結果として得られる洞察に対する信頼が失われます。
• 協調摩擦。データ ウェアハウスが組織の唯一の信頼できる情報源であるため、データ駆動型のチームは自然に Amplitude とウェアハウスの両方で作業します。 ただし、オブジェクトが 1 つのプラットフォームにのみ存在するか、別のプラットフォームに変換されない場合、チーム間のサイロ化につながり、コラボレーションの機会を逃します。 これらのチームは、複数のプラットフォームで作業をリバース エンジニアリングしてから、あるプラットフォームから別のプラットフォームに変換する必要があります。
• 価値が生まれるまでの時間。最終的に、これらすべてがデータを活用する速度を低下させ、データを生のデータ セットから洞察に変換して行動に移す可能性があります。 ウェアハウス内のすべての顧客データを一元化する場合でも、パイプラインを構築してさまざまなセルフサービス分析ツール間でデータ アクセスを民主化する場合でも、目標は顧客データの価値を最大化することです。

Amplitude によって現在キャプチャされている行動データ以外のデータ セットについて話すときは、次のような情報を参照しています。

• 人口統計データ
• アカウントデータ
• サブスクリプション データ
• 機械学習モデル

これらを分析に含める機能により、組織は真に顧客の 360 度ビューを提供できます。 この問題は、これまで、それが事実上不可能だったということです。 次のシナリオを検討してください。

• エンゲージメント データが 1 つのシステムにあり、サブスクライバー ステータス データが別のシステムにある場合、サブスクライバーと非サブスクライバーのエンゲージメント率をどのように監視しますか?
• インタラクション データと CLV データが完全に分離されている場合、新しくリリースされた機能とのインタラクションが顧客生涯価値 (CLV) に与える影響をどのように測定しますか?
• 離脱したユーザーがエンゲージメント データに二度と現れない場合、どのように再エンゲージしますか?

これが、Amplitude が、Snowflake とのパートナーシップで発表された新しい Amplitude 製品機能である Profile Connect を発表できることを誇りに思い、興奮している理由です。

プロファイル コネクトの紹介

Profile Connect は、Amplitude のお客様が Snowflake のデータを直接クエリし、それをプラットフォーム内の既存の行動データと組み合わせることができる初めての製品です。 Amplitude は現在、Snowflake に存在する顧客データに基づいて顧客プロファイルを作成し、オーディエンスをセグメント化できる唯一のプラットフォームです。

Profile Connect は、データ駆動型のチームに、顧客プロファイルを移植可能にする機能を提供します。 これにより、Snowflake と Amplitude の両方でデータの完全なビューにアクセスできます。

それがどのように機能するかを確認するには、以下のデモをご覧ください。

クエリの作成は簡単です。 これが Amplitude で関連付けられているユーザーを特定するには、ユーザー ID が必要です。 次に、データ ウェアハウスから取得するプロパティを指定します。

デモでは、このプロパティは、顧客が有料サブスクリプションにアップグレードする可能性を決定する傾向スコアです。 この傾向スコアは、データ サイエンス チームによる分析に基づいて Snowflake で計算され、行動データと非行動データの両方を考慮しています。

クエリをインポートしたら、顧客ファネルをモデル化できます。 この場合、サブスクリプション ページに到達し、メッセージを送信した顧客のジャーニーをモデル化しました。

次に、Snowflake の傾向スコアを適用して、顧客が有料サブスクリプションにアップグレードする可能性を示します。

ファネル分析の実施は、Profile Connect を通じて非行動データを活用する方法の一例にすぎません。 他の方法には、コホート分析とオーディエンス セグメンテーションの実施が含まれます。

自分で Profile Connect を試す

グロースまたはエンタープライズ プランの既存の Amplitude のお客様で、Profile Connect ベータ ユーザーになりたい場合は、このフォームに記入して開始してください。 これは、当社の Amplitude 製品チームと協力して、この画期的な機能をテストしながら、Amplitude が当社のビジョンを形成するのを支援する絶好の機会です。

完全なウェビナーをご覧になりたい場合は、こちらからご覧いただけます。