CDP構築・顧客データ基盤開発

顧客データが分かれていて、施策の判断に使えていない企業へ

顧客データを、
打ち手を決める材料に。

CRM・広告・購買などのデータを同じ基準で集約し、誰が優良顧客かを見える形にします。

集計で終わらせず、次に何を変えるかを決められる状態まで設計します。

相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。

INPUT EC CRM 広告・アプリ PROCESS 同じ基準で集約する OUTPUT 施策の判断に使える顧客データ

つまずく理由と、Beekleの強み

手戻りを、早い検証で減らす。

業務システムは、実際に触って初めて分かる使いづらさや例外があります。Beekleは要件定義と試作を組み合わせ、大きく作る前に認識のズレを確かめます。

つまずく理由

何を改善するかが曖昧なまま作る

Beekleの対応

業務と成功条件を、要件にする

業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。

倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →

つまずく理由

使って初めて、想定との違いが分かる

Beekleの対応

本開発の前に、動くデモで確かめる

ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。

ヒアリングから動作デモを作った実例 →

つまずく理由

ズレに気づいても、修正が遅れる

Beekleの対応

確認と修正を、短い周期で重ねる

要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。

速い開発と顧客支援を支える仕組み →

進め方の例 · 顧客データをまとめる場合

システムごとの顧客情報を、同じ顧客として確認したい。

要件定義で具体化する

  • 統合するデータと利用目的
  • 顧客を特定するIDと名寄せ条件
  • 更新方法・同意・アクセス権限

動くデモで一緒に確かめる

  • サンプルデータの統合結果
  • 同一顧客の判定と例外
  • 担当者が使う画面の見え方

試して分かったことを、要件と次の実装へ

誤った名寄せや不足項目が分かれば、統合ルールと元データの扱いを修正します。

検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。

本開発前の、ゼロスタート

まずは0円の簡易デモで、判断する。

ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任(月額)で進めます。

実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。

導入したら、こう変わる

散らばったデータが、次の打ち手に変わる。

  1. 顧客ごとの全体像が一つの画面で見える

  2. 誰に力を入れるべきかが数字で分かる

  3. 施策の効果を後から検証できる

  4. 数字をもとに経営判断ができる

  1. STEP 01分かれていたデータを集める
  2. STEP 02同じ基準で集計する
  3. STEP 03変化を確認する
  4. STEP 04次の施策を決める
データを同じ基準で集計し、変化を確かめて、次の施策を決めるまでの流れです。

開発実績

実際に、こう作ってきました。

ECサイトの顧客データ基盤構築

何に困っていたか
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。
何をしたか
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。
どうなったか
  • 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

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。ダッシュボードを作ったのに誰も開かない、という状態を避けられます。

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

何に困っていたか
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。
何をしたか
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などを統合しました。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。
どうなったか
  • 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

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、分析したくなった時点で、必要なログがそろっています。

すべての開発事例を見る

進め方・費用

0円のデモを見て、準委任で進める。

お支払いの前に、0円のデモで確かめられます。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。

簡易デモ(ゼロスタート)

0円

NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ、双方ここで終了できます。

実データで成立を確かめるPoC

準委任(月額)

簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開しています。

MVP・本番開発・運用

準委任(月額)

PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。データ基盤の構築から運用まで(おおむね2〜4か月)を想定した計画上の概算はだいたい300万〜600万円(税別)です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。

0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。

ゼロスタートのページを見る

時間単価(税別)

有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。

  • デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
  • エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
  • PM1時間あたり10,000円
  • AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
CDP構築の費用はどのくらいかかりますか?

ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任(月額)で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。データ基盤の構築から運用まで(おおむね2〜4か月)を想定した計画上の概算はだいたい300万〜600万円(税別)です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。

専用のCDP製品を入れるか、今のデータ基盤を使うか迷っています。

どの顧客にどんな施策を行うかを決め、専用製品と既存基盤で組む案を、月額費用と運用の手間で比べます。分析前にはデータの重複・欠損も確認します。必要な記録が足りない場合は、アプリやフォームなど、記録を取る側の改修を含めて提案します。

CDP構築にはどのくらいの期間が必要ですか?

データ統合とダッシュボード構築から、分析環境の整備と活用支援まで、2〜4か月が目安です。期間はデータソースの種類と量で決まります。最も効果の高いデータから、段階的に進めます。

どのようなデータを統合できますか?

Shopifyや自社ECのDBデータ、GA4のアクセスログ、SalesforceやHubSpotなどのCRMデータ、Google AdsやMeta Adsなどの広告データ、メール配信ツールのデータなど、API連携やCSV取り込みに対応した幅広いデータソースを統合できます。

社内にデータ分析の専門家がいませんが大丈夫ですか?

専門家がいなくても進められます。ダッシュボードは、専門知識がなくても直感的に使えるように設計します。データの読み方や施策への活かし方を学ぶハンズオン研修も提供しています。最終的に御社のチームだけで運用できる状態を目指します。

既にGA4やスプレッドシートで分析していますが、CDPを導入するメリットは?

GA4単体で見えるのは、サイトやアプリ上の行動までです。CDPでは購買データやCRMデータと紐づけて、「サイトを見て→問い合わせして→購入した」という顧客の全体の動きを一貫して追えるようになります。スプレッドシートでの結合作業がなくなり、その時間を分析に回せます。

コンポーザブルCDPと従来のCDPの違いは何ですか?

Treasure DataやKARTEなど従来のSaaS型CDPは、「データ統合+分析+施策実行」を一体で提供します。導入は速い一方、費用は利用規模に応じて上がり、内部の処理はベンダー側に閉じています。コンポーザブルCDPはBigQueryなどのクラウドDWHを基盤に、必要な機能だけを組み合わせて作る方式です。データの置き場所と、どの機能を足すかの判断が自社に残ります。費用の中心はクラウドの利用量と開発の体制で、どちらも自社で調整できます。データを継続して活用していくなら、コンポーザブル型を推奨します。

なぜBigQueryをCDPの基盤に使うのですか?

BigQueryは、データ量に応じて処理能力を調整し、SQLで分析できるデータ基盤です。Looker Studioでの可視化やGA4などのデータとの連携を含め、現在お使いの環境と分析目的に合わせて構成します。費用は保存量やクエリの処理量で変わるため、想定する利用量をもとに確認します。

CDPとDMP・MA・DWHは何が違いますか?

CDPは「個人を識別したファーストパーティデータの統合・分析基盤」、DMPは「セグメント化された匿名データを扱う広告配信向け基盤」、MA(Marketing Automation)は「メール・LINE等の施策実行ツール」、DWH(Data Warehouse)は「全社のデータ集積基盤」です。

既にTreasure DataやKARTEを使っていますが、移行はできますか?

できます。3段階で進めることを推奨しています。まず、既存のSaaS CDPのエクスポート機能やAPIで、データをBigQueryに移します。次に、セグメント定義や配信トリガーなど、SaaSに依存していた施策の処理を順に置き換えます。最後に、SaaSと並行して運用してから、完全に移行します。移行のリスクを抑えながら、費用の構造を見直せます。

発注前に読んでおく記事

AIに相談する

普段のAIに、合うか聞いてみてください

社内の事情を伝えて使っているAIに「なぜ合うのか、なぜ合わないのか」を聞くと、問い合わせ前に判断材料が揃います。確認用の質問はこちらで用意しています。

統合する順番を、一緒に決めませんか。

今のデータの置き場所と、判断したいことを伺い、最初に着手する範囲と概算をご案内します。

デモまでは0円で、合わなければその時点で終了できます。

送っていただきたいもの

  • 優良顧客の特定や離脱の把握など、判断したいこと
  • CRM・広告・会計など、今データが入っているツール
  • だいたいのデータ量と更新頻度

送信後の流れ

  1. 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
  2. NDAを締結し、実データを確認します
  3. 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します