課題・現状

マーケティング部門では、kintoneのプラグインを用いてLINEやSNS・メールでターゲティングをおこなっている。細かい条件の組み合わせが複数パターンあるため、情シスや社内エンジニアが依頼を受けて、PostgreSQLで構築されているシステムから顧客データと購買履歴データをSQLを記述して条件に合致したデータを抽出している。加えて、各媒体の配信に合う形にデータ加工もおこなっている。突発の依頼のためリソース確保が難しく、すぐの対応ができない場合もある。マーケティング部門から急かされることや、都度ターゲティング条件が変わるため、部門間のコミュニケーションで苦労することが多々ある。

Reckoner(レコナー)導入の効果

  • 非エンジニアでも複雑なデータの下準備が可能。

    複雑な条件でも、マーケティング部門だけで簡単なマウス操作でデータ抽出・加工ができることで、然るべきユーザーに適切なコンテンツを素早く提供することが可能になった。

  • 部門間のコミュニケーションコストが0に。

    ノーコードでデータ抽出や加工ができるため、SQLの記述を情シスや社内エンジニアがおこなう必要がなくなった。

  • 情シス・社内エンジニアの工数軽減。

    マーケティング部門内でデータ抽出・加工業務が完結できた。

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    PostgreSQLのデータをkintoneに簡単に自動連携する方法

    1. STEP1

      接続設定

      1. Reckoner(レコナー)が、データソースとなるPostgreSQL、データ転送先となるkintoneにアクセスできるようにするため、ログイン情報入力やOauth設定をおこなう。

    2. STEP2

      データ加工・変換

      1. SQLを記述することなく、Reckoner(レコナー)画面上のマウス操作で、以下加工・整形をおこなう。
        ・「フィルター」タスクを用いてターゲティングの条件を設定する。
        ・「フィールド変換」タスクを用いてkintoneプラグインで配信する媒体に合わせてデータフォーマットを加工する。
        ・「カウント」タスクを用いて書く条件を対象者を見える化する。
        ・「統合」タスクを用いて全データを合わせる。

    3. STEP3

      ワークフロー作成・データ連携

      1. 検証環境を用意することなく、Reckoner(レコナー)の画面上で処理結果のプレビューをぱっと確認。バッチ制作不要で、PostgreSQLとkintoneを繋いでデータの流れを作成する。

    Reckonerでの解決ポイント

    • ノーコードで簡単データ加工

      SQLを記述することなく、非エンジニアでも複雑なデータ絞り込みが可能。

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