Summary
- KPIツリー設計書（指標定義・計算ロジック・責任部門の明記）
- BigQuery指標集計パイプライン
- LookerStudio統合ダッシュボード（経営サマリー / 部門別詳細）
- 会議体運用ガイド（週次15分 / 月次60分のアジェンダ・確認手順）
Problem
1
マーケはMQL数、セールスは商談数、CSはチャーンレートを追うが、定義が部門ごとに異なり整合しない
2
経営会議が「数字の確認」で終わり、改善の議論に至らない
3
ダッシュボードは存在するが更新が手動で、数字のブレが常態化
Approach
1
事業KPIツリーを再設計し、MQL→SQL→受注→ARRの一貫した指標定義を策定
2
BigQueryで指標を一元計算し、部門間の数字のブレを構造的に排除
3
週次・月次の会議体と運用ルールをセットで設計し、ダッシュボードの「見方」を定着
Implementation
Data
- CRM（HubSpot）/ MAツール / CSツールのデータをBigQueryに統合
- MQL→SQL→受注のファネルを統一IDで接続
Analytics
- KPI集計クエリ（日次自動更新、BigQuery Scheduled Query）
- LookerStudioダッシュボード（ファネル遷移 / コホート / 部門別KPI）
- 月次レビューテンプレート（前月比・目標比・ボトルネック特定）
Impact
Before
部門ごとにKPI定義が異なり数字が合わない
→
↓
After
全社統一の指標定義で整合
Before
経営会議が数字の読み上げで60分消費
→
↓
After
15分で確認、残り時間を施策議論に充当
Before
ダッシュボード更新が手動で月1回
→
↓
After
日次自動更新
Before
改善施策の効果検証ができない
→
↓
After
ファネル遷移率で施策単位の効果を即時確認
What We Can Do Next
この事例をベースに、次のステップとして対応可能な領域。
セールス予測モデルの構築（受注確度スコアリング）
チャーン予兆検知の自動化
マーケ→セールスのリードスコアリング精緻化
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