Shopify連携の安定稼働とEC分析基盤の構築を CData Syncで実現。顧客起点のデータ活用へ

株式会社STAYGOLDは、ブランド品のリユース買取・販売事業を展開する企業です。ハイブランドのストリートファッションなどのアパレルブランドの買取・販売を行う「BRING」、総合ブランドリユース買取卸売・小売を行う「BRAND REVALUE」の2ブランドを軸に、売上高348億円、全国約50店舗規模でリユース市場での存在感を高めています。

同社ではこれまで実店舗における対面での接客を強みに事業を拡大してきましたが、更なる顧客へのリーチ拡大に向けてオンラインでのビジネス展開を強化するにあたり、ECサイトのデータ活用基盤の構築に取り組む必要性が高まっていました。そこで、データパイプラインツール『CData Sync』を採用し、自社ECサイトのプラットフォームとして導入しているShopifyから社内のデータ分析基盤であるBigQueryへの安定的なデータ連携に成功。これまで個別に管理されていた自社ECおよび各種オンラインモールのデータを一元的に集約・分析できる体制を整え、データを軸としたビジネス推進の基盤を確立しました。

Challenges：

• 自社EC（Shopify）の販売データや顧客属性データをBigQueryに安定して取り込む手段がなく、オンラインチャネル横断での顧客属性分析ができない状態だった

• Shopify APIは年に4回仕様が更新されるため、当初採用していたETLツールでは連携が不安定になり、必要なデータが取得できないケースが発生していた

• 内製開発は属人化・リソース確保・コストにおけるハードルが高く、持続可能な体制構築が難しかった

Solutions：

• ShopifyのデータをBigQueryに集約することで、自社ECとモール横断での顧客属性・購買傾向を分析できる基盤を構築

• CData SyncのShopifyコネクタにより、APIの仕様変更に左右されない安定したデータ連携を実現。導入後もメンテナンス作業がほぼ発生しない運用体制を確立

• ノーコードで直感的な操作性により属人化リスクを排除。専門知識がなくても短期間で導入でき、少人数チームでも持続可能な運用体制を構築

本件をリードされた、テクノロジー戦略部 日生氏にお話を伺いました。

Q：今回のプロジェクトに取り組まれた背景を教えてください。

日生氏：当社は、ハイブランドのストリートファッションなどのアパレルブランドの買取・販売を行う「BRING」、総合ブランドリユース買取卸売・小売を行う「BRAND REVALUE」の2ブランドを軸に、ブランド品リユース事業を展開しています。競合他社も多いカテゴリーですが、ロードサイドへの出店によるウォークイン集客など、お客様と直接向き合う対面接客を強みに差別化を図っています。

実店舗での対面接客に加え、国内の主要モールへの出店を通じたオンライン事業も好調でしたが、モールのデータはそれぞれのプラットフォーム内に閉じており、横断的に活用できる状況ではありませんでした。そうした中、更なるビジネスの拡大に向けて自社ECサイトの強化に本格的に取り組むことになりました。しかし、対面であれば感覚で掴めていたお客様の動向も、ECでは数字として捉えなければ把握できません。対面での接客ができないお客様と向き合っていくためには、自社ECをはじめとする複数のチャネルのデータを一元的に集約して活用していく仕組みが不可欠であると判断し、今回のデータ活用基盤の整備がスタートしました。

その中で、自社ECサイトのプラットフォームとして導入しているShopifyのデータを社内のデータ分析基盤であるBigQueryに集約する必要がありましたが、既存のETLツールではShopifyの仕様変更への追従など、連携を安定的に維持することが難しいという課題がありました。内製での開発も検討しましたが、専任エンジニアのリソースが限られており、特定の担当者に依存する属人化や、コスト面でもハードルがありました。そこで、外部ツールの活用を検討し始めました。

Q：CData 製品をお選びいただけたポイントをお聞かせください。　

日生氏： CData Syncとの出会いは、ヒューマンリソシア様に「何かいいツールはないか」と相談したところ、取り扱い製品の中から、「CDataSync」を紹介いただいたことがきっかけです。CData Syncを選んだポイントは3つあります。

1点目は、Shopify連携の安定性です。これまで使っていたETLツールではShopifyとの連携が思うように安定しませんでしたが、CData Syncは他のサービスと比較しても連携の確実さが際立っていました。最終的には今使っている他のツールで行っているSalesforce連携なども、CData Syncへの移行を検討しています。

2点目は、設定のシンプルさと運用保守性の高さです。3名の少人数体制でリソースが限られた中での検証でしたが、ZapierやiPaaSなどのノーコードツールを触ったことがあったので、初日のトライアルで直感的に使えることをすぐに確認できました。誰でも画面を見ながら説明できるレベルで、数日で検証が完了しました。

3点目は、サポート体制です。製品面ではCDataから、商流・提案面ではヒューマンリソシア様から、両者からサポートを受けられる体制が整っていることも、安心感につながりました。

Q：製品の使い勝手や導入効果はいかがでしたでしょうか？

日生氏：トライアルから本番運用まで安定して稼働しており、懸念していたメンテナンス作業もほとんど発生していません。少人数チームで運用しているため、この運用負荷の低さは非常に大きなメリットです。

導入効果として最も大きいのは、今まで取れなかったShopifyのデータが正確に取得できるようになったことです。他社ツールでは設定が複雑で、取りたいデータが十分に取得できなかったり、レコード数が足りなかったりすることがありましたが、CData Syncでは必要なデータをそのまま取ることができており、当社の技術リソースにフィットしていると感じています。

このプロジェクトを通じて、各ECチャネルの販売データと顧客属性情報をBigQueryに集約できるようになり、これまで手が届かなかった自社ECのビジネスモデルを考えるための分析基盤が整いました。現在はBigQueryに社内の5〜10名程度がアクセスし、そこから抽出したデータをスプレッドシートなどにまとめる形で経営層にも共有しています。まだデータ活用の初期フェーズではありますが、経営層に向けてデータに基づく意思決定の下地ができてきたと感じています。

Q：よろしければ今後の展望をお聞かせいただけますか？

日生氏：直近の取り組みとしては、現在別のETLツールで行っている各SaaSとBigQueryの連携についても、CData Syncに移行することを検討しています。CData Syncはコネクタが豊富で、あらゆるシステムとの連携に対応できると感じており、今後新しいツールを選定する際にも「CData Syncでつながるか」を判断基準の1つにしていきたいと考えています。これまでは、ツール自体は良いものがあっても、システム間の連携がネックになって、それぞれのツールが孤立したまま活用しきれないというケースが多くありました。CData Syncがその課題を解消してくれるという安心感があるので、今後も積極的に活用を広げていきたいと考えています。将来的にはECと実店舗の販売データを統合することで、オンラインとオフラインを横断した全社的な顧客分析にも取り組んでいきたいと考えています。

また、蓄積したデータのAI活用も検討しています。当社では現在、Geminiを全社に開放しており、Claudeについても一部で試験的な利用を始めているところです。AIを業務で活用するためには、まずデータを綺麗に集めて整備することが大前提であるため、さまざまなシステムから正確なデータを集約するCData Syncの役割は、AI活用においてより重要になってくると考えています。CData Syncによる安定したデータ連携基盤を軸に、AIの活用も取り入れながらビジネスをさらに前進させていきたいと思っています。