小売・実店舗
専門店チェーンの店舗集客・在庫最適化
店舗ごとの集客が口コミ依存で、本部の販促との連動が薄かった。在庫も店舗判断で偏りが大きい。
→ 店舗集客と在庫回転が改善し、本部と店舗の役割が明確に分かれた。
Build AI前提の業務基盤を構築する — B07
データ基盤 / BI 構築
GA4・BigQuery・社内 DB を統合した分析・意思決定基盤を構築。経営から現場まで同じ数字を見られる状態に。
フェーズ
B — Build
コード
B07
期間
1〜2ヶ月
形態
プロジェクト
00このサービスの位置づけ
背景と
解いていく論点
データ基盤 / BI 構築は、GA4・BigQuery・社内 DB を統合した分析・意思決定基盤を1〜2ヶ月で構築。経営から現場まで同じ数字を見られる状態を作り、データドリブンな意思決定の土台を整えます。
想定する企業・経営者
計測タグがバラバラで、データが信用できない状態の事業責任者。経営会議で参照する数字が、毎回作り直しで時間がかかっている経営層。マーケ・営業・CS のデータが統合されていない組織。
01こんな課題に効く
よくあるご相談
AI前提の業務基盤を構築する のフェーズで、私たちが解いてきた典型的な課題です。 ひとつでも当てはまる場合はご相談ください。
- 01計測タグの設定がバラバラで、データの信頼性が低い
- 02GA4・広告・SFA・社内 DB のデータが統合されておらず、横断分析ができない
- 03経営会議の数字を、毎回エクセルで手作業集計している
- 04事業 KPI のダッシュボードが断片的で、経営判断に使えない
- 05データの定義が部門ごとにズレており、議論が噛み合わない
- 06計測仕様書がなく、新メンバーが参照できない
02アプローチ
私たちの解き方
本サービスで実際に取り組む活動を、4つの軸で整理しています。
- 01計測タグを設計・実装する
事業 KPI に紐付くイベント設計、GTM タグ実装、検証までを行います。
- 02データ統合基盤を構築する
BigQuery を中核に、GA4・GSC・広告・SFA のデータを統合。
- 03ダッシュボードを設計する
経営・部門・現場で参照する Looker Studio ダッシュボードを設計・実装。
- 04運用フローを整える
計測仕様書、定例レビュー、データ品質モニタリングの運用設計。
03進行プロセス
プロジェクトの
進め方
本サービスのフェーズ別の進め方です。詳細はご相談時に擦り合わせます。
- Week 1-2計測設計・要件整理
事業 KPI と計測要件の整理、計測タグ設計。
- Week 3-4計測実装・データ統合
GTM 実装、BigQuery 構築、データ統合パイプラインの実装。
- Week 5-6ダッシュボード構築
Looker Studio ダッシュボードの構築、検証、改善。
- Week 7-8運用開始・引き継ぎ
運用マニュアル整備、計測仕様書納品、引き継ぎ。
04期待される成果
典型的な
成果イメージ
プロジェクト終了時に到達することが多い成果イメージです。事業特性によって度合いは異なります。
- 01データ信頼性の向上
計測タグの設計・実装により、データの精度が大きく向上。
- 02数字の見える化
経営から現場まで、同じ数字を同じダッシュボードで見られる状態に。
- 03意思決定スピードの向上
数字を集める時間が圧縮され、意思決定に使える時間が増えます。
05納品物
納品物
本サービスの基本納品物です。プロジェクト特性に応じて調整します。
- 01計測タグ設計と実装
事業 KPI に紐付くイベント設計と GTM 実装。
- 02GA4 / GSC / 広告 / SFA の統合
BigQuery を中核としたデータ統合基盤。
- 03BigQuery / Looker Studio ダッシュボード
経営・部門・現場用のダッシュボード一式。
- 04計測仕様書と運用マニュアル
計測の標準化文書と運用マニュアル。
06期間と体制
契約と
チーム編成
期間
1〜2ヶ月
進行サイクル
週1〜2回の定例 + 実装期間中の集中作業。
担当チーム
AI ソリューション・エンジニア + データアナリスト + コンサルティング・パートナー。
05関連事例
関連事例
- 人材
人材紹介のスカウト・マッチングAI基盤
スカウトと一次対応の物量が、コンサルタント1人あたりの担当数の上限を規定していた。
→ コンサルタント1人あたりの処理可能件数が拡張し、関係構築に時間を再配分。
- システム開発・SI
SIerの提案AI×案件ナレッジ蓄積
提案・見積が PM 個人に張り付き、案件種別ごとの再現性が低かった。
→ 提案準備のリードタイムが短縮し、PM の負荷が判断側に集中するようになった。
- コンサルティング
業務コンサルのナレッジDB×提案AI
過去案件の知見が個人のローカルに散在し、提案の初動でゼロから組み立てている状態だった。
→ 提案準備が高速化し、ベテラン以外も再現性のある初稿を出せるようになった。
06関連業界
よく組み合わせる業界
- Retail (Storefront)小売・実店舗
店舗体験とデジタル接点を、AIで統合する。
詳細 → - Wholesale / Trading卸売・専門商社
取引先管理と提案を、AIで再構築する。
詳細 → - Food & Beverage食品メーカー・飲料
商品開発から販売まで、AIで速度と精度を上げる。
詳細 → - Agriculture & Fisheries農業・水産業
一次産業の属人化を、AIで仕組みに変える。
詳細 → - Consulting / Training経営コンサル・研修
コンサル知見を、AIで再現可能な仕組みに。
詳細 → - HR / Staffing人材紹介・派遣・転職メディア
候補者対応とマッチングを、AIで物量勝負に。
詳細 → - SaaS / B2B TechSaaS・BtoBテック
プロダクトとマーケを、ひとつのファネルに統合。
詳細 → - System Development / SIシステム開発・SI
プロジェクト型ビジネスを、AIで提案力と生産性に転換。
詳細 → - Finance / Insurance金融・保険
規制と信頼を保ちながら、業務をAIで軽くする。
詳細 → - Media / Publishing / Contentメディア・出版・コンテンツ
コンテンツ事業の収益構造を、AIで再設計する。
詳細 →
09よくある質問
よくある質問
記載のない内容についても、お気軽にお問い合わせください。
- Q01BigQuery 以外のデータウェアハウスでも対応可能ですか？
Snowflake, Redshift など主要なデータウェアハウスに対応します。
- Q02既存の計測・ダッシュボードを活かせますか？
既存資産を活かしながら、不足部分を補強する形でも対応可能です。
— お問い合わせ
データ基盤 / BI 構築 のご相談はこちら。
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