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カスタマージャーニー分析基盤の構築

顧客業種：アプリケーション開発

支援期間：6 か月

Before：課題

  • ウェブ行動は GA4、フォーム以降の商談情報は MA ツール に分散し、顧客 ID が統合されていなかった

  • 流入〜成約までの動きを一気通貫で把握できず、離脱ポイントの特定と施策立案 が属人的になっていた

After：成果

  • BigQuery 上で GA4 と MA データを統合し、初回接触から成約／離脱までを n＝1 単位で可視化

  • Looker Studio ダッシュボードでボトルネックを 即時特定 できるようになり、データドリブンな施策の優先順位付けと AB テストが高速化

SnowDecksのアプローチ

1. ID連携フレームワークの設計

  • JavaScript ブリッジを活用し、MAツールの顧客IDをGA4へ連携

  • 行動データと商談データを共通キーで統合

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2. データモデリングと基盤構築（BigQuery）

  • 流入〜接触〜商談〜成約／離脱のライフサイクルを定義

  • BigQueryにスキーマを実装し、フェーズ横断でKPI集計が可能に

 

 

3. カスタマージャーニー可視化（Looker Studio）

  • 離脱率・滞留日数・コンバージョン率をワンクリックで分析

  • 施策ごとのインパクトを比較できるLooker Studioダッシュボードを構築

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データ活用や意思決定に関するお悩みは、SnowDecksにご相談ください。

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