データとは “筋のいい打ち手を考案するためにある” がfree web の考え方です。昨今はDX化の波に乗りデータ周りの支援をする事業社も増えましたが、未だにデータ分析基盤を整備する事が目的となっていたり、クライアント企業においても知識や経験が不足しているか、もしくは、お上からのおふれによる急ピッチなDX化により目的を見失っていたりなど “ちゃんと上手くいく” 事ができていないケースが散見されます。
前述のように、free web ではデータ基盤の整備を、“筋のいい打ち手を考案するため” に行います。「形だけのプロジェクトではなく、その後のビジネスに活かす」というよりも、もっと直接的に売上を上げるためのデータ基盤整備・活用・分析を行います。
データサイエンスの全体像
現代のマーケティングでは、競合他社もかなり高度なデータ分析をしていると思って間違いありません。データ無くして意思決定無し。必要なデータが必要なだけ揃っていると、筋の良い打ち手の考案に役立ちますし、逆に言うとデータなくして何の考察もできません。そして、データとは着手が早ければ早いほど蓄積期間も長くなり、有利なのです。
広告データ・解析データ・CRM・基幹データなど、社内に散らばっているデータを BigQuery に集約します。新規ツールへの統一は不要、既存システムを活かしたまま統合分析が可能です。広告系（Google / Meta / Yahoo! / TikTok / LINE 等）、解析系（GA4 / Adobe Analytics）、CRM・SFA（Salesforce / HubSpot / Kintone）、EC・基幹（Shopify / 自社DB / 各種SaaS）、マーケ自動化（Marketo / Pardot / b→dash）、CSV / Google Sheets / API データなど、幅広く対応します。
データ分析を成果につなげるには、4 つのステップを順に登っていく必要があります。
① カオスデータ：データが社内に散財しており、部分的な分析にとどまっている状態。
② 統合・可視化：各部署のデータを統合し、局所ではなく全体感を持って現状把握ができる状態。
③ 法則の発見：アナリティクス技術とビジネス知識を掛け合わせ、データから成功と失敗の要因を抽出。
④ ビジネス判断の最適化：発見した法則を将来に当てはめ、ベストなアクションを自動的に導出。
それぞれの工程をうまく進めるには、ビジネス理解度の高い人間、プロのデータサイエンティスト、レベルの高い実装担当者が必要です。free webにはこれらの人材が揃っています。
GA4・広告媒体・CRM・基幹データを BigQuery に集約し、Looker Studio / Tableau で一元可視化。社内のあらゆるデータをひとつの画面で把握できる状態をつくります。
週次・月次レポートを Slack / メール / Notion に自動配信。手動集計から解放され、議論と意思決定に時間を使えるようになります。あわせて、獲得チャネル別の LTV / コホート分析、全タッチポイントの寄与度を見るアトリビューション分析も提供。広告投資の意思決定が大きく変わります。
売上予測・需要予測・離反予測など、機械学習を使った将来予測モデルの構築も可能です。BigQuery ML や Vertex AI の活用にも対応します。
サービス
CONTACT
お問い合わせ
マーケティングに関するご相談
ランディングページや広告の効果を改善したい方。クリエイティブに磨きをかけて選ばれる差別化を図りたい方、デジタルマーケティングの効果をもっとよくしたい方は是非お問い合わせください！
