01
データ棚卸し表
取得元、項目、キー、更新頻度、利用目的を整理します。
01 SYMPTOMS
こういう状態なら、ここから入る
01
部署ごとに違う顧客リストを見ている
02
GA4、広告、CRM、購買データがつながらず施策の評価が難しい
03
CDP製品を入れるべきか、自社基盤で足りるか判断できない
02 MATERIALS
初回相談で返すもの
提案資料だけで終わらせず、社内説明や見積もり比較に使える形へ戻します。
02
統合方針メモ
BigQueryなどの基盤、BI、施策ツール連携の前提を分けます。
03
品質チェック項目
欠損、重複、表記揺れ、同意管理、更新遅延を確認します。
03 RTB
本当に任せてよいかを見る材料
抽象的な強みではなく、この相談場面で見るべき証拠を置きます。
成果物サンプル
データ棚卸し表
取得元、キー、項目、更新頻度、利用目的を一覧化します。
判断材料
Before/After
現状の分散状態と、統合後に見える指標を比較します。
次に確認すること
同意・品質チェック
データ利用の同意、欠損、重複、表記揺れを確認します。
実案件ログ
アプリ開発から購買データ分析、CDP構築まで一体で支援
課金導線の改善に使えるデータをアプリ側から設計し、BigQuery分析とDatabricks on AWSのCDPへつなげました。
- アプリDB、GA4などの分析前提を整理
- 購買データから優良顧客層を特定
- LPと課金導線の改善に反映できる基盤へ接続
04 CONDITIONS
見送り条件も先に置く
相談者側が社内で判断しやすいように、今すぐ着手しない条件も言語化します。
01
顧客IDやメールアドレスなど統合キーが確認できない
02
データ利用目的や同意管理が未整理
03
施策で使う担当者や利用シーンが決まっていない