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。
営業・購買・問い合わせなどに分かれた情報を照合し、顧客単位で活用します。同一顧客とみなすルールや更新方法を整えることが前提になります。
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連携
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。
開発実績
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。
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、分析を始める時点で必要なログが揃っています。
生成AI OCRによるレシート売上データ化システム
課題
複数拠点から届くレシート画像を見ながら売上金額や件数を手入力しており、帳票の形式もそろっていませんでした。
解決策
画像をアップロードすると生成AIが金額・件数・日付・拠点を構造化し、元画像と並べて確認・修正できるPoCを構築しました。
成果
- 打ち込みが確認作業に変わる
- 帳票の形が違っても同じ項目に揃う
- 人の確認を挟んで精度を担保
Beekleだからできたこと
読み取り精度だけを追わず、人がどこで確認するかまで先に設計します。業務に載る形から逆算するので、PoCが実務から浮きません。
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、集めるデータをそこに必要な分へ絞ります。
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