Summary
- GA4計測設計書・実装（GTMコンテナ含む）
- BigQueryデータモデル設計・ETLパイプライン
- LookerStudio自動更新ダッシュボード（店舗別・チャネル別・商品別）
- 週次レポート自動配信（メール/Slack）
- 運用マニュアル・引き継ぎ資料
Problem
1
店舗別・チャネル別の数字がExcelに分散し、全社の売上構成を即時に把握できない
2
週次レポート作成に担当者1名が丸1日を消費。月次締めは3営業日を要する
3
数字の集計に時間を取られ、改善施策の検討に至らない
Approach
1
GA4の計測設計を店舗×チャネル×商品カテゴリの3軸で再定義
2
BigQueryにデータを統合し、店舗横断で比較可能な統一データモデルを構築
3
LookerStudioで自動更新ダッシュボードを構築し、週次レポートを廃止
Implementation
Data
- GA4イベント設計（purchase / view_item / add_to_cart等、店舗ID・チャネルをカスタムディメンションで付与）
- GTMコンテナ設計・実装（dataLayer標準化）
- BigQuery連携設定（GA4 → BigQuery Export）
- BigQuery上に店舗×チャネル×日次の統合テーブルを構築
Analytics
- LookerStudioダッシュボード構築（全社サマリー / 店舗比較 / チャネル別推移）
- Scheduled Queryで日次集計を自動化
- 異常値検知クエリ（前週比±20%でSlack通知）
Impact
Before
週次レポート作成に1名×8時間
→
↓
After
自動配信、作成工数ゼロ
Before
全社売上の把握に3営業日
→
↓
After
ダッシュボードで即時確認
Before
会議の議題が「数字の確認」
→
↓
After
「改善施策の判断」に変化
Before
店舗間比較はExcel手作業
→
↓
After
ダッシュボード上でフィルタ操作のみ
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。
商品カテゴリ別の需要予測モデル構築（BigQuery ML）
在庫データとの統合による自動発注アラート
CRMデータ統合によるLTV分析基盤の拡張
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