Summary
- GA4イベント設計書・GTM実装
- BigQueryファネル集計パイプライン
- LookerStudioファネルダッシュボード
- Slack連携AI Bot（問い合わせ要約 + 回答ドラフト生成）
- 運用ガイド（イベント追加手順・AI Bot調整手順）
Problem
1
GA4は入っているがイベント設計が未整備で、ファネルの離脱ポイントが特定できない
2
CS問い合わせ対応が特定メンバーに集中し、休日・退職リスクが事業リスクに直結
3
改善施策の検討が「感覚」に依存し、効果検証の仕組みがない
Approach
1
GA4イベント設計を購入ファネル中心に再定義し、離脱率を可視化
2
生成AIをCS業務に組み込み、問い合わせの要約・回答ドラフト生成を自動化
3
BigQueryで週次ファネルレポートを自動化し、少人数でもデータに基づく判断を可能に
Implementation
Data
- GA4イベント再設計（会員登録→商品閲覧→カート→購入の4ステップ + カスタムイベント）
- GTMコンテナ実装（dataLayer設計含む）
- BigQuery Export設定 + ファネル集計テーブル構築
Analytics
- LookerStudioファネルダッシュボード（ステップ別離脱率・日次推移）
- 週次ファネルサマリーのSlack自動配信
AI
- OpenAI API（GPT-4o）を使用した問い合わせ要約Bot（Slack Webhook連携）
- 過去のCS回答をベクトル化し、類似回答ドラフトを自動生成（RAG構成）
- Slack上でワンクリック送信 or 編集→送信のワークフロー実装
Impact
Before
ファネルの離脱ポイントが不明
→
↓
After
ステップ別離脱率を日次で把握
Before
CS対応が1名に集中、月40時間超
→
↓
After
AI Botで一次対応を自動化、対応工数を半減
Before
改善施策の効果検証なし
→
↓
After
ファネル数値の変化で施策効果を即時判定
Before
メンバー退職で業務が止まるリスク
→
↓
After
手順とAIで属人性を構造的に排除
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。
レコメンドエンジンの導入（購買履歴ベース）
LTV予測モデルの構築とマーケ予算配分の最適化
CS Bot の対応範囲拡張（FAQ自動更新・チャット対応）
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