01
CDP・顧客データ統合
EC、CRM、広告、問い合わせ、契約、アプリ利用データを顧客単位でつなぎます。
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 CAPABILITIES
具体的にできること
顧客データを集めるだけではなく、誰に何をするか、施策や経営判断へ使えるデータ基盤を作ります。
02
BigQuery・Databricksへのデータ接続
アプリのデータベースや各種サービスを分析基盤へつなぎ、横断して質問・集計できる状態にします。
03
GA4・アプリ行動イベント設計
ページ閲覧だけでなく、利用開始、完了、離脱、継続など、事業判断に必要な行動を記録します。
04
ダッシュボード・施策連携
顧客分類、営業管理、メール、広告、通知、事業指標へデータを戻し、次の行動へつなげます。
03CASE STUDIES
似た相談の実例
課題、実装、成果、Beekleだからできたことまで確認できます
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。
04 WHY BEEKLE
この場面でBeekleが強い理由
基盤を作って終わらず、どの判断や施策へ使うかから逆算し、アプリ側の記録方法まで実装します。
01
使う問いからデータを決める
誰が、何を判断し、どの施策を変えるのかを先に置き、不要なデータ収集を増やしません。
02
アプリ・データ基盤・分析を一緒に作る
画面やデータベースの設計から、収集、統合、可視化、施策への書き戻しまで対応します。
03
問い合わせから売上まで追える形にする
アクセスやクリックだけで終わらせず、顧客管理の商談、案件、受注データまで接続します。
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
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。
05 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。
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。
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。
06 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