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。
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
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。
SERVICE PACKAGE
約束 × 工程 × 成果物を、最初に明確にする
「支援します」だけでは、何を買うのか分かりません。このサービスでどこまで進め、何が手元に残るかを先に共有します。
PROMISE / 約束
散らばった顧客データを、同じ定義で見られる基盤へ統合し、ダッシュボードと分析を実際の施策判断に使える状態まで整えます。
PROCESS / 工程
- 1.データ源の棚卸し
- 2.指標・顧客定義の統一
- 3.連携・ETL設計
- 4.DWH / CDP構築
- 5.BI・分析実装
- 6.運用・活用定着
DELIVERABLES / 成果物
- ✓データソース一覧と項目定義
- ✓データ連携・ETLパイプライン
- ✓DWH / CDP環境
- ✓BIダッシュボード
- ✓分析クエリ・再現可能な分析環境
- ✓更新・監視・活用の運用手順
SCOPE / 前提・境界
元データに欠損・ID不整合・計測漏れがある場合、基盤だけ作っても正しい判断はできません。データ品質を確認し、必要なら計測設計の修正を先に行います。
02CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
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あり、顧客ごとの全体像が見えず、マーケティング担当が毎月Excelで手作業の結合をしていました。
解決策
すべてのデータをBigQueryへ自動同期し、顧客セグメントのダッシュボードとRFM分析による優良顧客の自動分類を構築しました。
成果
- 優良顧客が誰かをデータで特定できる
- 毎月のExcel手作業の結合がなくなる
- 離脱予兆に早期に対応できる
Beekleだからできたこと
基盤を作って終わりにせず、どの数字を見て何を決めるかまで一緒に決めます。ダッシュボードだけ残って誰も開かない、という結末を避けられます。
SaaSスタートアップの売上分析基盤構築
課題
サービスの成長でデータ量が増え、スプレッドシートでの管理が破綻していました。誰が有料転換しやすいか、解約の予兆は何かを、数字で判断できない状態でした。
解決策
アプリのデータベースと分析基盤を統合し、コホート分析とファネル分析を自動化して、経営会議でそのまま使えるダッシュボードを整えました。
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
- 経営会議でそのまま使える数字が揃う
Beekleだからできたこと
経営会議で使える粒度に落とすところまで引き受けます。分析結果が現場の共有で止まらず、投資判断の材料になります。
サブスク課金型マッチングサービスの顧客データ基盤構築と購買データ分析
課題
課金制のマッチングサービスで、アプリのデータベースやGA4など複数の場所に散らばった顧客・購買データを、マーケティング施策の判断に使える形にする必要がありました。
解決策
まずBigQueryで購買データを分析し、最終的な顧客データ基盤（CDP）はDatabricks on AWS上に構築してアプリDB・GA4などを統合。優良顧客層を特定し、LPと課金導線の改善に反映しました。
成果
- 散らばったデータが一か所に集まる
- 購買データで優良顧客を特定
- 改善の打ち手を数字で決められる
Beekleだからできたこと
サービス本体を作ったチームが、そのままデータ基盤も担当しました。アプリ側のイベント設計を分析に必要な形で決められるので、あとからログが足りずに測れない、という事態が起きません。
03SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
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。
毎月の手集計がなくなる
全データが一か所に集まる
見たいときにすぐ見られる
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。
優良顧客を特定できる
離れそうな顧客に気づける
打ち手の順番が決まる
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。
出た数字を施策に落とせる
社内で読める人が増える
分析を内製化できる
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
技術選定から運用まで、必要な範囲をまとめて引き受けます
データ統合・ETLパイプライン構築
EC、CRM、GA4、広告のデータが自動で集まります。毎月Excelで結合する作業から解放されます。
BIダッシュボード構築
売上、顧客セグメント、施策の効果を一目で確認できます。専門知識がなくても読める画面にします。
Python分析環境の整備
BIツールだけでは届かないRFM分析やLTV予測まで踏み込めます。同じ分析を誰でも再現できる形で残します。
データ活用研修・伴走コンサルティング
基盤はあるが使い方が分からない、で止まりません。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状態になるまで一緒に走ります。
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…
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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。
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
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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。
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
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コホート分析
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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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発注前によくある質問
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。
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普段のAIへ、合うか聞いてみてください
営業資料だけでは、自社に合うか判断しにくいことがあります。社内の制約や今の状況を知っているAIに聞くと、合う理由と合わない理由が先に見えます。