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 →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
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。
つまずく理由と、Beekleの強み
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
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
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
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
要件定義で具体化する
動くデモで一緒に確かめる
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
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
開発実績
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。
進め方・費用
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。
相談の前に
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
「データ活用は大企業のもの」という思い込みを、クラウド時代の前提から見直します。
CDPが経営にもたらす本質的価値、MA/CRM/DMPとの違い、自社に向くかの判断軸を整理。
月数千円スタートの構成から数千万円規模まで、CDP費用を規模別に整理。