マーケティングに精通したデータサイエンティストが直接構築。あらゆるデータを統合し、基盤構築・分析。AIも繋ぎこみ、実行まで可能なBI構築。
BigQuery・AWS・GA4・Search Console から、決済・会員・行動データまで。散らばったデータを1つの基盤に統合し、統計分析と可視化、さらに LangGraph 基盤のマルチエージェントによる自動実行までを設計します。
GA4は見えている。
決済と会員に、繋がっていないだけ。
見たい数字は、たいてい既にどこかにあります。ただし決済は決済画面、会員は基幹DB、流入はGA4とSearch Console、行動はタグツール。同じ画面には並びません。
チャネル別の「その後」が追えない
流入元ごとの初回CVRは出せても、その人が半年後にいくら払ったかは誰も出せない。
レポートは毎月、手で組み立てている
各画面からCSVを落として突合。作り終えた頃には数字が古い。
数字の定義が部署ごとに違う
「CV」「アクティブ会員」の定義が資料ごとにズレ、会議が数字の確認から始まる。
ダッシュボードはあるが、開かれない
導入がゴールになり、意思決定に紐づかないグラフだけが残った。
データ基盤が形骸化するのは、
いつも「分業の継ぎ目」で起きる
技術力の不足で失敗するケースは、実はあまり多くありません。失われているのは、いつも工程と工程のあいだです。
指標を決める工程と、繋ぎ込む工程のあいだ
「何を判断したいか」が決まらないまま接続要件だけが渡ると、テンプレートのグラフが並ぶ画面になる。
繋ぎ込む工程と、分析する工程のあいだ
データは集まったが、指標の意味を知らないままテーブルが設計されると、後から欲しい切り口でJOINできない。
分析する工程と、判断する工程のあいだ
分析結果がレポートとして手渡されると、「で、何をするか」は受け取った側に丸ごと残る。
決める人と、作る人が、同じ。
LINKTH見るべき指標の設計、データモデリング、パイプラインの実装、統計分析、ダッシュボードのUIまでを同じ担当が担います。要件を翻訳する工程そのものが無いため、「この数字を見たい」から実装までの距離が最短になります。
マーケティングに精通したデータサイエンティストが直接構築。
「追えない」「終わらない」「揃わない」
「使われない」を、順番に外す
判断から逆算して指標を定義する
見るべき指標を決めるところが本番
標準指標をそのまま並べません。判断したいことから逆算し、指標には「割り込んだら何をするか」をセットで置きます。
バラバラのIDを、ひとつの顧客像に束ねる
決済・会員・行動を同じ軸で見る
会員ID・注文ID・計測IDを設計段階で紐づけ、「どこから来た人が、いくら払い、その後どう動いたか」を1行で追える形にします。
指標の定義を1か所に固定する
部署ごとの数字のズレが消える
集計ロジックをSQLとして基盤側に置き、資料ごとの再計算をなくします。
CREATE VIEW active_members AS ...定義は基盤側に1つレポートを組み立てる工程そのものをなくす
人が触るのは「読む」工程だけ
取得・整形・結合を定時実行し、重要な変化は通知として届く状態にします。
管理画面に閉じ込められたデータを、
繋ぎにいく
クラウドDWHから広告・決済・会員・行動ログまで。既存の計測環境を壊さず、必要なものから順に統合します。
繋げるだけじゃない。
データそのものを、自分たちで作っている。
自社開発プロダクトが生む一次データを、そのままBIの列として統合できます。汎用コネクタの寄せ集めでは手に入らないデータです。
LINKTH AI RECEIPT
AIクローラーのアクセス実測。AIの来訪を、売上と同じ表で見られる。
キーワード・競合データ基盤
自社開発の探索基盤から、検索需要・競合データを内製で供給できる。
独自行動トラッキング
GA4の粒度では取れないサイト内行動を、一次データにできる。
OPERATIONS定時実行のスケジューリング、取り込み失敗の検知と再実行の仕組みを組み込みます。通知先と対応範囲は契約時に取り決めます。
ACCESS誰がどのデータを見られるかのアクセス権限設計をご提案します。
※ 上記は一例です。APIやデータベースが利用できる場合、記載のないツールについても、各サービスの利用規約の範囲内で取り込み方法から設計します。
収集から実行まで、5層で設計する
どの層を今つくり、どの層は後でいいか。全体像を引いてから、動く最小構成から着手します。
収集
API・ログ・クローラーで定時に自動取得。
統合
バラバラのIDを名寄せし、DWHに1つのテーブル群として着地。
変換
指標の定義を固定し、集計済みテーブルを作る。
可視化
判断に必要なグラフだけを載せた専用ダッシュボード。
実行
見るだけで終わらせず、通知・自動レポート・AIエージェントへ。
決済・会員・GA4・Search Console・行動データを、
ひとつの基盤に統合した。
※ 実案件の構成をもとにしています。顧客の特定につながる情報・数値は記載していません。
| データ | ある場所 | 繋がっていないので出せない問い |
|---|---|---|
| 決済（売上・課金・解約） | 決済管理画面 | 誰がどの経路から買ったのか |
| 会員（属性・プラン・継続） | 会員・基幹DB | 会員の質がチャネルで違うのか |
| GA4（セッション・流入） | GA4 | その流入がどの売上になったのか |
| Search Console（クエリ・表示） | Search Console | どのクエリが会員化したのか |
| 行動データ（回遊・クリック） | タグ・トラッキング | 解約前に何が起きていたのか |
同じ人の旅路が、1行で追える。
各データを決まった時刻にDWHへ取り込む。
会員ID × 計測ID × 注文IDを紐づけ、同じ人として扱う。
「CV」「アクティブ会員」「LTV」の定義を基盤側に固定。
検索クエリ → 初回訪問 → 会員登録 → 初回課金 → 継続/解約 を同じ行で追える。
毎朝ひらく画面に、何が並ぶのか。
基礎的な集計から統計分析まで。手法を増やすことが目的ではなく、その判断に必要な最小限を選ぶところまでが設計です。
※ 表示する指標はヒアリングをもとに設計します。
基礎分析
まず「何が起きたか」を正確に
期間比較・セグメント別集計・ファネル・コホート。定義を固定した上で数える。
相関・寄与度分析
一緒に動く指標を数値で特定する
チャネル間の相関、売上・継続売上への寄与度を算出し、「効いている気がする」を数字に置き換える。
統計的検定
差が偶然かどうかを判定する
A/Bテストや施策前後の比較を検定にかけ、誤差の範囲か意味のある差かを切り分ける。
予測・異常検知
想定レンジから外れた変化に気づく
時系列に予測レンジを持たせ、外れた時点で通知する仕組みを組み込めます。
データ基盤は、すべての施策の土台になる
Foundation見るだけのBIで終わらせない。
LangGraph基盤のマルチエージェントを搭載しています。
LINKTHでは、自社プロダクトの開発・運用に LangGraph を用い、同じ構成をクライアントの納品物にも搭載し、実案件で稼働しています。LangGraph は AI の処理手順を、分岐と再実行を持つフローとして定義できる基盤です。
実案件で稼働している構成をもとにした提供パターンです。
定時の変化サマリー
前日の指標を読み、動きの大きかった箇所だけを要約して通知。全部見なくても、見るべき場所が届く。
異常の検知と当たり付け
想定レンジを外れたら、関連指標を横断で確認し、要因の候補を添えて通知。
自然言語での問い合わせ
質問に対して必要なテーブルを選んで集計し、生成したSQLと参照テーブルを提示した上で回答。
人の承認を挟む実行（HITL）
外部への反映を伴う処理は、必ず承認ステップを通す設計にできる。
#自動化の範囲は、判断の重さで線を引きます。集計と一次解釈まではエージェント、意思決定は人。ここを曖昧にした自動化は、後から誰も検証できなくなります。
#エージェントの実行はログに残り、参照したテーブルとクエリを後から検証できます。しきい値と実行範囲は人が定義します。
全部作ってから使うのではなく、
動く最小構成から
棚卸しと指標定義
どこに何のデータがあり、IDで繋がるかを確認。見るべき指標の定義を合わせます。
最小構成の基盤構築
収集〜統合〜変換を、まず主要データだけで動かします。
可視化と分析
判断に使うグラフを絞り込み、統計分析で仮説を検証します。
自動化の搭載
定時実行・異常検知・エージェントを、段階的に載せていきます。
まずは、いま使っている
ツールを教えてください。
データが揃っていなくても、統合されていなくても構いません。現在お使いのツールと、判断に困っている指標をお聞かせいただければ、どこから統合できるか・何が見えるようになるかを具体的にご提案します。要件が固まっていない段階で構いません。