BRAIN Analytics ／ FIDのデータマーケティング
社内に散らばったデータをDWHへ集め、AIが「いま何が起きているか」から「次に何をするか」までを整理します。実行した施策の結果は再びデータとして戻り、次の判断材料になります。止まらないのは、この一周です。
MOTENASU / 広告 / EC / CRM / POS / CTI ── 既存システムはそのままで始められます
よくある状態
EC・通販の現場でうかがう悩みは、突き詰めると5つに収束します。ツールが足りないのではなく、データと判断と実行がつながっていないことが原因です。
01
広告・EC・CRM・コールセンターで顧客が別人として扱われ、一人の姿が見えない。
02
売上とCPAは見えるが、どの商品・どの経路が最終的にいくら残したかが分からない。
03
レポートは出るが「だから何をするか」は担当者の経験に委ねられている。
04
やるべきことは分かっても、配信設定や広告の変更まで手が回らない。
05
施策の結果が記録されず、担当者が変わると同じ検証を最初からやり直す。
The Cycle ／ 中心概念
BRAIN Analyticsがやっているのは、この一周を人手に依存せず回し続けることです。分析（05〜08）だけを切り出しても、実行と検証（09〜12）に戻らなければ、次の判断は良くなりません。
STEP 01
広告・受注・顧客・配信・問い合わせを、発生した形のまま残す。
STEP 02
各システムのデータをDWH（BigQuery等）へ集約する。
STEP 03
ID・日付・金額・ステータスの定義を揃え、突合できる状態にする。
STEP 04
毎回必要になる集計はSQLで先に作り、分析Martに置く。
STEP 05
領域をまたいで、Martを読みに行く。
STEP 06
事実と仮説を分けて提示する。
STEP 07
判断基準は企業ごとに設定する。
STEP 08
候補と根拠、想定される振れ幅を添えて出す。
STEP 09
CRM・MA・広告・営業へ、承認のうえ反映する。
STEP 10
やったこと・結果を、施策IDと紐づけて残す。
STEP 11
期待と結果のズレを、次の前提に反映する。
STEP 12
検証結果を持って、01へ戻る。
01–04：データを整える／ 05–08：AIが読み、判断材料をつくる／ 09–10：人が承認し、実行する／ 11–12：結果を戻す
Architecture ／ データ処理の7階層
SQLで済む処理を先に終わらせ、AIには整理済みの表だけを渡します。処理時間・費用・再現性のすべてが、この設計で変わります。
前後比較だけを施策の効果とは呼びません。対照群がない場合は「相関・前後差」として提示し、因果の判定には検証設計が必要であることを明示します。
Coverage ／ 分析領域
技術分類ではなく「今日どれを止めるか」「どこに予算を足すか」「誰に何を送るか」といった問いから設計しています。接続済みのデータ範囲によって、答えられる問いは変わります。
MARKETING
CRM
CTI / SALES
POS / STORE
MANAGEMENT
DWH
Comparison
| Excelでの手作業 | 一般的なBIツール | 生成AIチャット | BRAIN Analytics | |
|---|---|---|---|---|
| 扱えるデータ | 手元に落とせる範囲 | 接続した範囲 | その場に貼った分だけ | DWHに集約した全社データ |
| 分かること | 何が起きたか | 何が起きたか | 一般論としての解釈 | 何が起きたか／なぜか／次に何をするか |
| 継続性 | 担当者が作るときだけ | ダッシュボードは常時 | 会話が終われば消える | 定期実行し、履歴として残る |
| 実行への接続 | なし（別作業） | なし（別作業） | なし | CRM・MA・広告へ、承認のうえ反映 |
| 結果の記録 | ファイルが散在 | 数字は残るが施策と紐づかない | 残らない | 施策と結果を紐づけて蓄積 |
| 属人性 | 非常に高い | 設計者に依存 | 質問の巧拙に依存 | 判断基準を設定として持つ |
※ BIツールや生成AIを否定するものではありません。BRAIN AnalyticsはBIと併用でき、既存のダッシュボードをそのまま活かす構成も選べます。
Status ／ 提供状況
導入後の認識ズレを避けるため、機能を3段階で明示しています。また、すべてのデータが最初から接続済みになるわけではありません。接続範囲は初回の診断で確認します。
AIに任せる範囲は、通知 → 提案 → 承認のうえ実行 → 限定的な自動実行 → 自動運転 の5段階から、企業ごとに設定できます。最初から自動運転で始めることは推奨していません。
Case
複数システムに分かれていた顧客の行動と購買を、共通IDで突合できる状態に構築。そのうえで、次の分析と抽出が可能になりました。
※ 本事例は構築・分析の実施内容を記載したものです。改善率・売上増加率などの成果指標は、検証が完了した時点で公開します。現時点で数値の掲載はありません。
Integrations
FID製品に限定しません。外部のEC・CRM・広告・BI・基幹システムからの接続に対応します。接続できるかどうかは、初回の診断で個別に確認します。
Security
Onboarding ／ 導入の流れ
01
どのシステムに何が入っていて、何が接続されていないかを整理し、報告します。
費用なし ／ 約2週間
02
優先する問いを決め、必要なデータ・工程・期間・費用を提示します。
約1〜2週間
03
データを集約し、定型分析を先に作ります。ここまでで数字が読める状態になります。
範囲により変動
04
定期実行を開始し、施策と結果を紐づけて蓄積します。範囲は段階的に広げます。
継続
Get started
データの状態を確認し、いま答えられる問いと、答えるために足りないものを整理してお返しします。費用はかかりません。