AI・生成AI活用 生成AIで作った広告は法務チェックが必要？企業が注意すべきリスク
広告審査とは何かを、社内審査・法務確認・媒体審査の違いから解説します。広告コピー、画像、LP、価格・実績表現、景品表示法、薬機法、ステマ規制などの確認項目、審査フロー、差し戻しを減らすチェックリストまで実務向けに整理します。
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マーケティング戦略 社内のデータ活用が進まない企業の共通点｜部門分断と属人化の改善策
社内のデータ活用が進まない原因を、部門分断・属人化・データサイロ・KPI不一致の観点から解説します。営業・マーケティング・CSのデータを施策へつなげるための棚卸し、定義統一、役割分担、フィードバックループ、AI活用まで実務手順を整理します。
マーケティング戦略 インテントデータの費用対効果はどう測る？導入前後のKPI設計
インテントデータの費用対効果をどう測るべきか、導入前後のKPI設計からROI計算まで解説します。営業利用率、返信・商談化、案件化、受注、営業工数などを段階的に評価し、「データが見えた」だけで終わらず、社内稟議や本格導入判断につなげる方法を整理します。
マーケティング戦略 インテントデータのPoCとは？検証テーマ・期間・KPIの決め方
インテントデータのPoCで何を検証すべきかを解説します。検証テーマ、対象企業、期間、KPI、比較方法、営業フィードバック、本格導入の判断基準まで整理。データが見えるだけのPoCで終わらせず、営業優先順位や商談化につながるかを評価する方法を紹介します。
マーケティング戦略 インテントデータの導入手順｜目的設定からPoC・本格運用までを解説
インテントデータの導入手順を、目的設定、社内体制、データ・プライバシー確認、ツール選定、PoC、営業活用、KPI評価、本格運用まで順番に解説します。BtoB企業が「導入したが使われない」を防ぐための実務チェックポイントも整理します。
マーケティング戦略 マルチエージェントでカスタマーサポートを自動化｜問い合わせ分類・回答・引き継ぎの設計
マルチエージェントでカスタマーサポートを自動化する方法を解説します。問い合わせ分類、FAQ・CRM検索、回答生成、処理、有人対応への引き継ぎ、ナレッジ改善までを複数AIエージェントへ分担する設計と、導入手順・KPI・権限管理のポイントを整理します。
広告運用 マルチエージェントで広告運用はどう変わる？分析・改善・クリエイティブ制作への活用
マルチエージェントで広告運用はどう変わるのか。広告データ分析、改善案作成、レポート、クリエイティブ制作、ABテスト、審査・ブランドチェックまで、複数AIエージェントを役割分担させる活用例と導入手順、人間が残すべき判断業務を解説します。
マーケティング戦略 顧客体験を改善する方法｜データとインサイトを施策に変える手順
顧客体験を改善する方法を、データ収集から顧客インサイト、改善仮説、施策実行、効果検証まで順番に解説します。Web行動、営業情報、CRM、アンケートなどを広告・LP・コンテンツ・営業・CRM改善へ変える方法を、BtoBマーケティングの実務視点で整理します。
マーケティング戦略 フルファネルとカスタマージャーニーの違い｜施策設計での使い分け
フルファネルとカスタマージャーニーの違いをBtoBマーケティング視点で解説します。顧客理解に使うカスタマージャーニーと、認知・比較・商談・受注・継続まで施策とKPIを配置するフルファネルの使い分け、営業連携やAI検索時代の見直し方まで実務向けに整理します。
SEO・AI検索対策 指名検索が増えない原因とは？ブランド認知から検索行動への導線設計
指名検索が増えない原因を、ブランド認知から理解・想起・検索・比較までの導線で解説します。広告、SEO、コンテンツ、SNS、AI検索を連携し、「知っている」から「名前を思い出して検索する」状態へ変える方法とSearch Consoleを使った計測方法を整理します。
