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データレイク・DMPとは

EC／マーケティング領域に散在するデータを統合し、DWH（BigQuery／Snowflake／Redshift）上に分析・可視化のためのデータ基盤を構築するソリューションです。
顧客接点の分断やデータの散在、属人化したレポート作成といった課題を解消し、KPI→DWH→ダッシュボードを整備することで、判断を高速化しPDCAが回る状態を実現します。
要件定義から構築・実装、保守運用までを一気通貫で伴走支援します。

こんな課題はありませんか？

・顧客接点の分断により、売上につながる体験設計が難しい・データが散在しており、分析に必要な基盤が未整備・施策効果が可視化されず、PDCAが十分に回せていない・LTV／CVR／リピート率など主要指標の改善が頭打ちになっている・レポート作成が属人化し、運用負荷が高く効率化が必要

データ利活用基盤が提供する価値

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  価値1

  CRMの高度化（顧客理解の深掘り）

  顧客の行動・嗜好・購入傾向を把握しやすくなり、セグメント別に「売れている理由・売れない理由」を明確化します。

  メール・広告・レコメンドなどのパーソナライズ施策の精度を向上させます。

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  価値2

  KPIによる共通言語の形成（意思決定の高速化）

  組織全体で「見るべき数字」を統一し、KGI→KPI→アクションを一貫したフレームで捉えられるようにします。

  CVRの急変や特定チャネルの伸び悩みなど、異常値の早期検知が可能になります。

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  価値3

  マーケティング施策の改善（PDCAが機能する状態）

  施策ごとの効果をダッシュボード上で即時確認し、ABテストの結果を数値で可視化します。

  「改善ポイント→仮説→次の施策」へと自然につながる構造をつくり、リピート性の高い改善を実現します。

DWHを中心としたレイヤー設計（L0→L1→L2）

単にデータを集めるのではなく、「どの粒度で・どの構造で・どの順序で」整備するかを設計します。BigQuery／Snowflake等のDWH上で3階層に分けて整備することで、データの原本性・分析の汎用性・ダッシュボード構築速度・運用の安定性を高めます。
L0（Rawデータ層）：元データを加工せずDWHへ取り込み、原本として保持。再計算・検証や欠損／異常値の検知に活用します。L1（正規化・整理層）：日付整形、キー統合、マスタ紐付け等を行い、分析に耐える基礎データを整備します。L2（データマート層）：ダッシュボード／分析で直接使う目的特化データ。KPI・CRM改善・マーケ施策の指標をすぐに利用できます。

活用事例

ECサービスと店舗データをGoogle Cloud（BigQuery）でマージし、顧客ID単位での状況をTableauで可視化した事例があります。
RFM分析・CRM施策結果・顧客ペルソナ情報・IDリスト抽出までを対応し、さらにWebサイト閲覧情報の可視化からWeb広告運用への活用まで展開しています。

ご支援の流れ（要件定義〜保守運用）

フェーズごとにスコープを明確化し、最終的なアウトプットを想定した設計を初期段階から推進。要件定義から保守運用まで一気通貫で伴走支援します。
Ph1 要件定義：社内調査・業務整理、関係者ヒアリング、データ／システム構成の棚卸、データ基盤／ダッシュボード設計Ph2 構築／実装：データパイプライン構築、モックアップ作成、動作確認・検証、本番データ投入Ph3 保守：運用開始、保守運用、運用マニュアル作成、スキルトランスファー