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AI関連

「データはあるのにAIが使えない」原因は3つだけ:ID欠損・粒度不一致・信頼性不足の棚卸しチェック

AI活用が進まない原因を、ID欠損・粒度不一致・信頼性不足の3つで整理。データはあるのに使えない状態を、概念から設計・運用・改善まで実務目線で棚卸しし、どこから直せばAI活用を前に進めやすいかを分かりやすく解説します
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

展示会後に“失速”する会社の共通点:リードが商談に変わらない「3つの詰まり」診断

展示会後にリードが商談へつながらない原因を、「記録」「初動」「引き渡し」の3つの詰まりで整理。名刺枚数では見えにくい失速ポイントを可視化し、会話メモ、初回接触、営業連携の改善で商談化を高める実務的な見直し方を分かりやすく解説します
AI関連

そのリード獲得、実はムダ打ちかも:AI時代の「ターゲットリスト品質」を決める“名寄せ・属性・意図”の最小セット

AI時代のリード獲得で成果差を生む「ターゲットリスト品質」を実務目線で整理。名寄せ・属性・意図の最小セットを軸に、ムダ打ちを減らす考え方から、広告・CRM・インサイドセールスで共通活用しやすい設計、運用、改善の進め方まで分かりやすく解説します
AI関連

AI時代の「顧客理解」は何が変わる?CX改善の全体像を5分で棚卸し

AI時代のCX改善で重要になる「顧客理解」の変化を、実務目線でわかりやすく整理。属性中心の見方から、状態・文脈・接点の連続として捉える考え方へ切り替え、理解・設計・運用・改善の全体像を5分で棚卸しできるよう解説します
AI関連

海外トレンドから見る2026年デジタルマーケティングの変化|SEO・広告・SNSの再優先順位

2026年の海外トレンドをもとに、SEO・広告・SNSの役割変化を実務目線で整理。SEOはAI時代の情報基盤、広告はAI・クリエイター・コマースの接続設計、SNSは参加と信頼形成の場として再定義し、明日からの運用にどう落とし込むかを分かりやすく解説します
AI関連

“比較される前に候補に入る”にはどうする? AI時代のブランド防衛コンテンツ戦略

AI時代のブランド防衛は、比較表で勝つ前に「候補として想起される理由」を情報資産として先に置くことが重要です。本記事は、課題起点・用途起点・比較起点でブランドの意味を配置し、定義記事・比較記事・faq・導入記事を役割分担する“ハブ&スポーク”設計を解説。まずは一商材×一テーマ×一つの強みから小さく始め、棚卸し→再編→運用→改善で候補入りを再現可能にします
デジタルマーケティング

検索・SNS・AI回答面がつながる時代のコマース戦略|商品ページに必要な情報要件とは

検索・SNS・AI回答面がつながる時代のコマースで、商品ページに求められる情報要件を実務目線で整理。価格やスペックだけでなく、用途、違い、不安解消、FAQ、比較導線まで含めて、比較検討と購入判断を支える情報設計の考え方を分かりやすく解説します
SEO

CRMとSEOはなぜ分断されるのか? 検索流入後の育成までつなぐデータ設計の考え方

CRMとSEOが分断されやすい理由を整理しながら、検索流入後の育成までつなぐデータ設計の考え方を解説。記事の役割設計、流入テーマの識別、スコアリング、登録後の育成、営業接続まで、実務で使いやすい形で分かりやすく整理します
AI関連

AIエージェント時代にマーケターの仕事はどう変わる? 実務が残る領域と任せられる領域

AIエージェント時代にマーケターの仕事はどう変わるのかを実務目線で整理。調査、要約、一次案作成など任せやすい領域と、目的設定、優先順位、ブランド判断、承認責任など人に残りやすい領域を分けて、導入設計から運用改善まで分かりやすく解説します
デジタルマーケティング

BtoBイベント集客でSNSをどう使う? 指名検索と後追い接触を増やす発信導線の作り方

BtoBイベント集客におけるSNSの役割を、申込の直前施策ではなく、指名検索と後追い接触を増やす導線として整理。告知投稿にとどまらず、論点発信、登壇者訴求、イベント前後の再接触設計まで、実務で使いやすい考え方を分かりやすく解説します