xplentyとTableauでクラスメソッド公式YouTubeチャンネルのあれこれを可視化する

「カスタマーストーリー」を支えるツール特集

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兼本侑始

2020.07.02

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こんにちは、データアナリティクス事業本部ソリューション部プリセールススペシャリストの兼本です。

弊社の技術イベントDevelopers.IO 2020はすでにご覧いただいたでしょうか。今年はオンラインで開催しており、100本以上のさまざまなジャンルの動画をライブやVODで配信しています。

公式のYouTubeチャンネルも登録者数1,000名を超え、非常に盛況でありがたい限りです。

ここで気になるのは、公式チャンネルにアクセスしていただいているユーザがどんな属性を持っているのか、人気のある動画はどれなのか、といったあたりかと思います。
勿論、YouTubeにはアナリティクスツールが用意されており、これを使うことで、さまざまな分析を行うことができます。
また、これらの情報を他のデータと組み合わせたいときや、手元のツールで分析したい場合のために、Analytics and Reporting APIも用意されており、API経由でデータを抽出することも可能です。

しかしながら、APIの仕様を理解してほしいデータを取り出すのは、時には非常に困難を伴います。
そこで今回は、xplentyに用意されているYouTube Templateを使用して、できるだけ簡単にデータを取り出して可視化してみました。

可視化してみた

まずは結果からご紹介。今回は手元でサクッと可視化することを目的としていたので、Tableau Desktopでダッシュボードを作成しました。

以下、それぞれのViewをご紹介します。

サマリView

チャンネルに関する概要をシンプルに表示しています。

視聴者セグメント（％）

YouTube Report APIで取得した年齢グループ、性別ごとの視聴者割合データをヒートマップで表示しています。可視化することで、どのセグメントをメインターゲットにすればよいか、どこが弱いかが一目瞭然ですね。

エリア別View数

日本からの視聴が多いのは想定していましたが、韓国、ベトナム、ドイツからも視聴いただいているようです。弊社がそれぞれの国で支社を設立していることも関係しているかと推測します。

View数の推移

2020年6月のView数の推移を時系列で可視化しました。やはりDevelopers.IO 2020 Connect開催以降はView数が跳ね上がっています。一方で少しずつ下がっていることも否めないので、7月7日の最終日に向けて何か施策を打ちたいですね。

どうやったのか

残念ながら、TableauからYouTube APIのデータに直接アクセスはできないため、タイトルにもある通り、今回はxplentyを使用してYouTubeのデータを取得し、Redshiftに格納しました。
「xplenty」はクラウドベースのデータ統合プラットフォームで、特にコードフリーでデータパイプラインを素早く構築することを得意としています。弊社ブログでもすでにシリーズ化されていますので、併せてこちらもご覧ください。

Youtubeへの接続設定

まずは「Conneciton」メニューを開き、新規にYouTube接続を作成します。
対応しているデータソースの一覧から、YouTubeを選択します。
Youtubeへのアクセスを行うため、Googleの認証プロセスを進めます。
Youtubeへのアクセスに使用するアカウントの選択
アクセスするブランド（チャンネルなど）の選択
問題なければ「許可」を押下します。
作成したYouTubeコネクションに名前を付けて保存します。

これで、YouTubeにアクセスする準備ができました。

テンプレートの利用

本来であれば、ここからYouTubeのAPI仕様とニラメッコしながらデータパイプラインを構築するのですが、xplentyにはビルトインのテンプレートが用意されていますので、今回は、YouTubeのデータをRedshiftに保存するテンプレートを使用します。

「Package」ページに移動して、新規にパッケージを作成します。
パッケージのタイプとして「DataFlow」を選択し、Templateの一覧から「YouTube to Redshift」を選択します。
パッケージに名前を付けて保存します。

テンプレートを利用したので、作成済みのフローが表示されます。もちろん、それぞれのフローで何をしているのかを理解しておく必要があるものの、API仕様をゼロから調べる必要がないのは非常にありがたいですね。

なお、フロー上にいくつかのメモが追加されている通り、いくつかの変数には値を設定する必要があります。
変数にアクセスするには、画面右上にあるツールバーから「・・・」ボタン（一部ではMeatball Menuと呼ばれているそうです）を押下します。

変数の一覧が表示されますので、以下のUser変数に値を設定します。

変数名	値
Connection	（先ほど作成したYouTube接続の名称）
ChannelID	（ターゲットとなるYouTubeのチャンネルID）
StartDateByRange	'2020-06-01'
EndDateByRange	'2020-07-31'
TopVideomaxResults	'200'
TopVideoSort	'estimatedMinutesWatched'
TopPlaylistmaxResults	'200'
TopPlaylisSort	'estimatedMinutesWatched'

「TopVideomaxResults」「TopVideoSort」「TopPlaylistmaxResults」「TopPlaylisSort」の値については、以下の情報を参考にしています。

YouTube Analytics API: Channel Reports

設定済みの変数ページは以下のようになります。

また、Redshiftへの接続定義は行われていないため、それぞれのフローに対してRedshiftの接続定義とテーブルを作成するターゲットとなるスキーマの指定を行う必要があります。

フロー上の「RS_XXX」（例：RS_Channels_List）というアイコンをクリックして、設定を開きます。
「Choose target conection」でターゲットとなるRedshiftへのコネクションを選択します。（今回は事前に作成済みのコネクションを使用しています。）
「Define your destination properties」でターゲットとなるRedshiftに関する設定を行います。ここは「Target Schema」の設定をすれば、他の設定はデフォルトでOKです。