01
顧客データが散らばっている
ECサイト、CRM、広告ツール、GA4にデータが分散し、同じ顧客の全体像がつかめない。部署ごとに違うデータを見て判断がバラバラになっている。
Beekle のサービス
CDP構築・顧客データ基盤開発
散らばった顧客データを統合し、BigQuery × BIで「誰が優良顧客か・次に何を提案すべきか」が見えるCDP（顧客データ基盤）を構築します。
Service overview
CDP構築・顧客データ基盤開発
1 散らばった顧客データの一元管理
2 優良顧客の特定とターゲティング精度の向上
3 施策効果の定量的な測定と改善サイクル
このページでわかること
散らばった顧客データの一元管理
優良顧客の特定とターゲティング精度の向上
施策効果の定量的な測定と改善サイクル
01PAIN POINTS
よくある課題
まず、どこで止まりやすいかを整理します
02
優良顧客が誰かわからない
リピート購入やLTV（顧客生涯価値）の高い顧客層を特定できず、全員に同じ施策を打っている。限られた予算で最大の効果を出せていない。
03
Excelや手作業での分析に限界
数万〜数十万件のデータをExcelで処理しており、集計に時間がかかるうえに間違いも起きやすい。リアルタイムでの判断ができない。
04
施策の効果が測れない
キャンペーンやメルマガを打っても、売上にどう貢献したのかを正確に把握できていない。「なんとなく効果がありそう」という曖昧な判断で次の施策を決めている。
02SOLUTIONS
解決方法
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
BigQueryによるデータ統合基盤の構築
ECサイトのDB、GA4、CRM、広告データなどをBigQueryに自動同期し、すべての顧客データを一箇所で参照できる環境を整えます。手作業でのデータ結合が不要になり、常に最新のデータで分析できます。
データの一元管理
手作業の集計を自動化
リアルタイム分析が可能に
SOLUTION 02
顧客セグメント分析と可視化
RFM分析（購買頻度・金額・最終購入日）やLTV分析により、優良顧客・離脱予備軍・新規見込み客を自動で分類。BIダッシュボードで誰でも直感的に顧客の状態を把握できるようにします。
優良顧客の特定
離脱予兆の検知
施策の優先順位が明確に
SOLUTION 03
データ活用の伴走支援
基盤を作って終わりではなく、「このデータからどう施策を打つか」まで一緒に考えます。社内のデータ活用スキル向上のためのハンズオン研修も実施し、自走できる体制づくりを支援します。
施策立案への活用
社内のデータリテラシー向上
分析の内製化を支援
03CASE STUDIES
導入事例
どのような課題を、どう実装に落としたか
ECサイトの顧客データ基盤構築
課題
購買データ・アクセスログ・会員情報が別々のシステムに保存され、顧客ごとの全体像が見えない状態。マーケティング担当者が毎月Excelでデータを手動結合していた。
解決策
BigQueryにすべてのデータを自動同期し、Looker Studioで顧客セグメントダッシュボードを構築。RFM分析による優良顧客の自動分類を実現。
成果
- 顧客LTV 30%向上（優良顧客への集中施策）
- マーケティング効率 40%改善（データに基づくターゲティング）
- リピート率 25%増加（離脱予兆への早期対応）
SaaSスタートアップの売上分析基盤構築
課題
急成長するサービスのデータ量が増え、既存のスプレッドシートでの管理が破綻。どのユーザーが有料転換しやすいか、チャーン（解約）の予兆は何か、データで判断できる基盤がなかった。
解決策
DatabricksとアプリDBを統合し、ユーザー行動の分析基盤を構築。コホート分析・ファネル分析を自動化し、経営会議で使えるダッシュボードを整備。
成果
- ロイヤル顧客の行動パターンを特定
- 有料転換率の改善施策を立案・実行
- 売上 20%増加（データに基づく施策改善）
04FEATURES
サービス内容
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
データ統合・ETLパイプライン構築
EC、CRM、GA4、広告データなど複数のデータソースをBigQueryに自動連携するパイプラインを構築します。手動でのデータ結合から解放されます。
BIダッシュボード構築
Looker StudioやTableauなどで、売上推移・顧客セグメント・施策効果を一目で把握できるダッシュボードを構築します。専門知識がなくても使えるUIを重視します。
Python分析環境の整備
RFM分析・コホート分析・LTV予測など、BIツールだけでは難しい高度な分析をPythonで実行できる環境を整備します。Jupyter Notebookベースで再現性の高い分析が可能です。
データ活用研修・伴走コンサルティング
「分析基盤はあるが使い方がわからない」とならないよう、データの読み方から施策への落とし込みまで、御社のチームが自走できるようになるまで伴走します。
GUIDE 01
コンポーザブルCDPとは：従来CDPとの違い
BigQuery基盤の組み合わせ型がいま選ばれる理由
1
「コンポーザブルCDP」とは、SaaS型のオールインワンCDP（Treasure Data、KARTE、Tealium等）に対する新しい潮流…
2
BeekleのCDP構築サービスは、原則としてこのコンポーザブル型を採用します
「コンポーザブルCDP」とは、SaaS型のオールインワンCDP（Treasure Data、KARTE、Tealium等）に対する新しい潮流で、BigQuery等のクラウドDWHを基盤に「データ統合・セグメント生成・施策連携」の各機能を必要な分だけ組み合わせて構築するアプローチです。SaaS型と比べて初期費用とランニングコストを1/3〜1/5に抑えられ、データの所有権と拡張性を社内に保持できる点が支持されています。
POINT 02
BeekleのCDP構築サービスは、原則としてこのコンポーザブル型を採用します。理由は明確で、「データを使い倒したい企業」ほど、SaaSのブラックボックスや月額固定費がボトルネックになるためです。一方、データチームが小さく、まずは標準機能で素早く立ち上げたい企業にはSaaS型もご提案します。要件と組織の成熟度に合わせて最適な型を選定するところから伴走します。
GUIDE 02
BigQueryで作るCDP × BI連携の流れ
データソースから分析・施策までの一気通貫アーキテクチャ
1
実装の典型パターンは「データソース → BigQuery → BIダッシュボード／分析環境」の3層構造です
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BigQueryを中心に据える最大のメリットは、SQLとPythonどちらでもアクセスできる柔軟性です
実装の典型パターンは「データソース → BigQuery → BIダッシュボード／分析環境」の3層構造です。まずECサイトのDB、GA4、CRM、広告ツール、メール配信ツールなどのデータソースを、Cloud Functions・dbt・FivetranといったETL/ELTツールでBigQueryに自動同期します。BigQuery上でデータマート（顧客マスタ、購買履歴、行動ログの統合テーブル）を作り、Looker StudioやTableauからBI分析、Python/Jupyterから高度分析を実行できる状態にします。
POINT 02
BigQueryを中心に据える最大のメリットは、SQLとPythonどちらでもアクセスできる柔軟性です。マーケ担当者はBIダッシュボードでセグメントを切り、データサイエンティストはBigQuery MLで離脱予測モデルを学習させ、エンジニアはAPI経由で施策ツール（広告配信、CRM、MA）にセグメントをエクスポートできます。同じデータ基盤を全員が異なる入口から使えるため、データ活用が部門横断で進みやすくなります。
GUIDE 03
CDPでできる顧客分析の代表5パターン
マーケティング・カスタマーサクセス・経営判断を支える分析メニュー
1
RFM分析
2
コホート分析
3
LTV予測
CDPを構築すると、それまで手作業で別々に集計していた分析が、ダッシュボード1つで完結するようになります。代表的な活用パターンは以下の5つです。御社の課題に合わせて、必要な分析から優先的に整備します。
01
RFM分析
購買頻度（Frequency）・購買金額（Monetary）・最終購入日（Recency）の3軸で顧客を10〜20セグメントに分類。優良顧客への集中施策、休眠顧客への復活施策などに直結します。
RFM分析の解説を読む02
コホート分析
初回購入月・初回登録月などで顧客を「世代」に分け、リテンション率の推移を追跡。施策やプロダクト変更の効果が「どの世代から効いたか」を可視化できます。
03
LTV予測
BigQuery MLや統計モデルを使い、新規顧客の将来購買額を予測。広告獲得単価（CAC）に対するROAS判定や、優良見込み客のリストアップに活用します。
05
ファネル分析
広告クリック → サイト訪問 → 商品閲覧 → カート → 購入 までの遷移率を段階別に可視化。歩留まりの悪いステップを特定し、改善施策の優先順位を決められます。
05RELATED COLUMNS
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よくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q CDP構築にはどのくらいの期間が必要ですか？ +
データソースの種類と量により異なりますが、基本的なデータ統合とダッシュボード構築で2〜3ヶ月、高度な分析環境の整備と活用支援まで含めると4〜6ヶ月が目安です。まずは最も効果の高いデータから段階的に進めることをおすすめしています。
Q どのようなデータを統合できますか？ +
ECサイトのDBデータ（Shopify、自社EC等）、GA4のアクセスログ、CRMデータ（Salesforce、HubSpot等）、広告データ（Google Ads、Meta Ads等）、メール配信ツールのデータなど、API連携やCSV取り込みに対応した幅広いデータソースを統合できます。
Q 社内にデータ分析の専門家がいませんが大丈夫ですか？ +
専門家がいなくても問題ありません。ダッシュボードは専門知識がなくても直感的に使えるように設計しますし、データの読み方や施策への活かし方についてのハンズオン研修も提供しています。最終的に御社のチームだけで運用できる状態を目指します。
Q 既にGA4やスプレッドシートで分析していますが、CDPを導入するメリットは？ +
GA4単体ではサイト上の行動しか見えず、購買データやCRMデータと紐づけた分析ができません。CDPでは「サイトを見て→問い合わせして→購入した」という顧客の全体の動きを一貫して追えるようになります。スプレッドシートの手作業も自動化されるため、分析にかける時間を大幅に削減できます。
Q コンポーザブルCDPと従来のCDPの違いは何ですか？ +
従来のSaaS型CDP（Treasure Data、KARTE等）は「データ統合＋分析＋施策実行」を一体提供しますが、月額費用が高く（数十万〜数百万円/月）、内部仕様もブラックボックスです。コンポーザブルCDPはBigQueryなどのクラウドDWHを基盤に、必要な機能だけを組み合わせて作る方式で、コストを1/3〜1/5に抑えつつ、データの所有権と拡張性を保てます。御社がデータを「使い倒す」前提なら、コンポーザブル型を推奨します。
Q なぜBigQueryをCDPの基盤に使うのですか？ +
BigQueryはサーバーレスでスケールし、ペタバイト級のデータでもSQLで即座に分析できます。Looker Studioとの無料連携、BigQuery MLによる高度分析、GA4・Google広告・Firebaseとのネイティブ連携など、マーケティング用途のエコシステムが整っているため、CDP基盤として現時点で最もコスパが高い選択肢です。
Q CDPとDMP・MA・DWHは何が違いますか？ +
CDPは「個人を識別したファーストパーティデータの統合・分析基盤」、DMPは「セグメント化された匿名データを扱う広告配信向け基盤」、MA（Marketing Automation）は「メール・LINE等の施策実行ツール」、DWH（Data Warehouse）は「全社のデータ集積基盤」です。CDPはマーケティング用途に特化したDWHのサブセット、と捉えるとわかりやすいです。
Q CDP構築の費用相場はどれくらいですか？ +
コンポーザブルCDPの場合、初期構築費は規模により200万〜800万円が目安です。月額のクラウド利用料（BigQuery等）はデータ量により数千〜数万円程度。SaaS型CDPの月額（30万〜200万円）と比べて運用コストを大幅に圧縮できます。詳しい見積もりは無料相談で個別にお出しします。
Q 既にTreasure DataやKARTEを使っていますが、移行はできますか？ +
可能です。既存SaaS CDPのAPI経由でデータをBigQueryに移行し、依存していた施策ロジック（セグメント定義、配信トリガー等）を順次リプレイス、SaaSとの並行運用を経てから完全移行する3段階アプローチを推奨しています。リスクを最小化しつつコスト構造を改善できます。