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広告費・問い合わせ・商談をLooker Studioで週次可視化する方法

2026年6月2日

4分で読めます

広告費、問い合わせ数、商談数をLooker Studioで週次可視化する前に、データソース、指標、更新ルールをどう整理するかを解説します。

Looker Studio
広告レポート
商談管理
ダッシュボード
週次レポート
弟子
弟子

Looker Studioで広告レポートを作れば、マーケの成果は見えるようになりますか?

室長
室長

広告だけなら見えます。ただ、問い合わせや商談までつながらないと、事業判断にはまだ弱いです。

週次で見るべき数字

中小企業のマーケレポートでは、最初から高度な分析を作る必要はありません。

まずは、次の数字を週次で見られる状態にするだけでも十分です。

指標 見る目的
広告費 どれだけ投下したか
クリック数 集客量が増えているか
問い合わせ数 接点が増えているか
商談数 営業につながっているか
商談化率 問い合わせの質が上がっているか
CPA 問い合わせ1件あたりの費用
商談CPA 商談1件あたりの費用

広告CVだけで止めず、問い合わせ後の商談まで同じ週で見る ことが大事です。

データソースを分けて考える

Looker Studioは、Google Sheetsなどのデータソースにつないでレポートを作れます。

公式ドキュメントでも、レポート作成時にはデータソースを選び、グラフや表へ配置する流れが説明されています。

Looker Studioでレポートを作成する

実務では、まず次のようにデータソースを分けます。

データ 置き場の例
広告費・クリック Google広告、Meta広告、広告CSV
問い合わせ フォーム送信ログ、Google Sheets
商談 CRM、営業管理シート
売上 会計、販売管理、受注管理

最初から全部を自動連携しなくてもよいです。まずはGoogle Sheetsに週次集計を置き、Looker Studioから読み込むだけでも始められます。

弟子
弟子

最初からBigQueryまで入れなくてもいいんですか?

室長
室長

データ量や要件が軽いなら、最初はGoogle Sheetsで十分です。ただし、列名と更新ルールは最初に整えましょう。

週次レポート用の表を作る

Looker Studioに渡す前に、週次で集計しやすい表を作ります。

たとえば次のような列です。

媒体 広告費 クリック 問い合わせ 商談 受注
2026-06-01週 Google広告 50000 1200 8 3 1
2026-06-01週 Meta広告 30000 900 5 1 0

ここで大事なのは、週、媒体、指標名をそろえることです。

Looker Studioで見やすくする前に、表をレポートしやすい形に整える ことが必要です。

ダッシュボード構成は5つで十分

最初のダッシュボードは、次の5ブロックで足ります。

  1. 今週のサマリー
  2. 媒体別の広告費と問い合わせ数
  3. 問い合わせから商談への推移
  4. CPAと商談CPA
  5. 次に見るべきメモ

グラフを増やしすぎると、毎週の会議で何を見ればいいか分からなくなります。

最初は、意思決定に使う数字だけに絞りましょう。

生成AIレポートを足すなら

週次レポートに生成AIを使うなら、Looker Studio内で無理に文章を作るより、Google Sheets側にコメント列を作る方が扱いやすいです。

たとえば、次のようなコメントを残します。

  • 今週はGoogle広告の問い合わせ単価が改善
  • Meta広告はクリックは多いが商談化が弱い
  • 来週はフォーム到達後の離脱を確認する
弟子
弟子

数字の可視化だけでなく、毎週の見解も残せると便利ですね。

室長
室長

そうです。数字、見解、次アクションが残ると、レポートが報告資料ではなく改善の道具になります。

まとめ

Looker Studioでマーケデータを可視化するときは、グラフ作成から始めない方がよいです。

先に次を決めましょう。

  1. 週次で見る指標
  2. データソース
  3. Google SheetsやCRMの列
  4. 更新担当と更新タイミング
  5. ダッシュボードで見る順番

マーケダッシュボードは、きれいなグラフではなく、次の判断を早くするための仕組み と考えると作りやすくなります。

マーケデータ整備支援

Looker Studioで見える化する前のデータ整備から支援できます

広告費、問い合わせ、商談、営業メモをどうつなぐかを整理し、実装しやすいダッシュボード構成に落とし込みます。

著者
守高 成悟
守高 成悟

代表取締役 CEO

千葉県出身。10歳の頃からプログラミングを始め、ゲーム、Webサイト、ロボット、スマホアプリなどを制作。大阪大学基礎工学部情報科学科で情報工学と統計学を学び、大学時代はAIを研究。大学在学中にWeb広告代理店でのインターンや人材系Webサービスの立ち上げを経験し、卒業後はフリーランスエンジニアとしてGISシステム、データ基盤構築、Webシステムの開発に従事。10年以上のWebアプリ開発・データ分析経験を基に、2023年9月に株式会社ビットライトを設立し、現場業務の仕組み化からデータ基盤構築、データ活用支援までを一気通貫で支援。

運営会社
株式会社ビットライト
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