SaaS で提供されるオンライン アプリケーションは、インターネットを経由するため、不正アクセスによる情報漏えいや DDoS 攻撃など、情報セキュリティ上の懸念が存在しています。また日本では、セキュリティをコストと捉える傾向が強く、投資として費用を算出できていない現状もあります。この傾向は、特に成長中である SaaS 導入企業において強くなっています。

Google Cloud では、統合型の脅威対策とデータ保護により、セキュリティの懸念を大幅に軽減します。

複数の SaaS を利用する企業が増えており、ID 管理はますます複雑になる傾向にあります。そこで、1 つのアカウントで複数の SaaS の利用を可能にするシングル サインオン（SSO）の必要性が高まっています。Identity Platform を利用することにより、既存の認証基盤との連携や、Identity Platform の ID 情報を使ったほかの SaaS への SSO を実現できます。これにより、顧客の ID 管理の煩雑性を軽減し、利便性を向上するとともに、セキュリティを強化することができます。

SaaS 業界では、顧客が社内外のさまざまなデータソースを組み合わせ、全方位で分析情報を抽出するためのデータ連携の需要が高まっています。一方、信頼性の低いデータやプロセスが組織間のデータ連携の阻害要因となっており、さらにセキュリティ上の脅威や個人情報保護規制の増加が、データ連携の実現を困難にしています。BigQuery とネイティブに統合された Analytics Hub は、フルマネージドでリアルタイムなデータ連携を実現し、顧客のイノベーションを加速します。

営業やカスタマー サクセスの担当者が、活動に必要なデータを抽出するとき、多くの場合はエンジニアへの依頼が必要になります。また、データの加工も自身で行うことが必要なケースも多く、時間も手間もかかり、本来の営業活動に集中することができないという課題もあります。Google Cloud の BigQuery でデータ ウェアハウスを構築し、基幹システムや CRM システムなどのデータを集約して、Looker のダッシュボードでデータを可視化することで、営業活動を最適化し、収益の拡大につながるデータ活用を、より効率的に行うことができます。

B2B において、顧客へのアップセル / クロスセルの計画を立てる場合、個人の勘に頼ったり、戦略や方針をゼロからディスカッション ベースで検討するケースはよくあります。

Google Cloud の BigQuery ML を用いることで、顧客へのアップセル / クロスセルの計画をデータに基づいて立てることができます。プログラミング経験の少ないアナリストでも、容易に機械学習を活用することができるので、より効率的にデータからインサイトを得ることが可能になります。