レポート作成5日→1日へ。計測要件定義からBigQuery自動化まで支援した事例

背景

Webマーケティング支援を行うSaaS企業A社は、クライアントへの月次レポートをGoogle Tag Manager（以後GTMと表記）・Google Analytics 4（以後GA4と表記）を使って作成していました。サイト訪問数・購入数などの基本指標は計測できており、データ分析によって改善成果を出した事例も多数。クライアントからの評価も高い状態でした。

しかし、ある課題が積み重なっていました。

課題

GTMだけでは取得できない指標が存在し、クライアントから「その数値も報告してほしい」というリクエストが増えていました。計測したい意欲はあるものの、実装方法がわからず対応できない状況が続いていました。

さらに、毎月のレポート作成に5営業日を費やしており、担当者の工数を大きく圧迫していました。レポートのために時間を使い、本来注力すべき分析・改善提案の時間が削られていました。

支援内容

1. 計測要件の定義と実装支援

まず「何を・どう計測するか」の要件を整理しました。計測したい指標を言語化し、実装可能な形に落とし込んだうえで、クライアント企業の社内エンジニアと直接連携。GTMでは取得できなかった指標の計測環境を構築しました。

マーケティング担当者とエンジニアの間に入って要件を翻訳できることが、このフェーズの肝です。

2. GA4 × GTM × Metabaseによるレポート自動化

計測基盤の整備と並行して、レポート作成フローも再設計しました。GA4のデータをBigQueryに連携し、Metabaseでダッシュボードを構築。毎月手作業で集計・加工していた工程を自動化しました。

結果

• レポート作成時間：5営業日 → 1営業日（80%削減）
• 計測できなかった指標の可視化を実現
• 担当者が分析・改善提案業務に集中できる体制を構築

なぜ今、計測の整備が重要なのか

生成AIの登場で、計測の重要性はこれまで以上に高まっています。

分析業務をAIに任せたいというニーズは増えていますが、いくら生成AIでも、計測されていない指標を参考に分析することはできません。AIに分析を任せるためには、重要な指標がすでに計測されており、データが蓄積されている状態が前提となります。

つまり、「AIに任せる前に、計測環境を整える」というステップが不可欠です。計測設計は後回しにできる作業ではなく、AI活用の土台として今すぐ着手すべき優先課題です。

まとめ

「計測したいのに方法がわからない」「レポート作成に追われている」という状況は、SaaS企業のマーケティング支援現場でよく見られます。問題の多くは、計測設計とデータ基盤が整っていないことに起因します。

MarketEngineeringでは、要件定義から実装・自動化まで一貫して支援します。