ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

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【精度より危険】パーソナライゼーションが失敗する本当の理由=“同意”設計

パーソナライゼーションの失敗原因は精度不足より「気味が悪い体験」。説明→選択→制御の同意設計で信頼を守り、プリファレンス、台帳、代替体験、運用チェックまで実務視点で整理
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【どこまで自動化できる?】CX自動最適化の現在地と限界ライン

生成AIでCXをどこまで自動最適化できる?「ルール+モデル+人」の現実的な運用を前提に、自動化に向く領域/限界ライン(高リスク・例外・解釈)と、承認・頻度制限・停止スイッチ等のガードレール設計を整理
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【最短でリード化】記事→計測→商談の“迷子を消す”導線設計

記事は読まれるのに商談につながらない原因は“導線の迷子”。記事→計測→商談を同じ地図でつなぎ、状態別の分岐導線と「前進」の定義で最短リード化する実務手順を解説
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【差がつく一次情報】競合が真似できない“独自データ/調査”の作り方

競合が真似できない一次情報(独自データ/調査)の作り方を、企画→収集→編集→公開→更新まで一気通貫で解説。現場ログ・アンケート・検証の型で説得力と引用力を高めます
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【最短で精度UP】MMM×アトリビューション“役割分担”の正解(使い分け3ルール)

MMMとアトリビューションの役割分担でマーケティング計測を効率化!デジタルマーケティング担当者必見の最適化方法を解説します
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オフライン×オンライン統合の計測:来店・購買をつなぐ設計図

オンラインとオフラインの統合計測で課題解決!店舗来店や購買行動をデジタル施策とつなぎ、改善の優先順位を明確化します
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意思決定可視化の基本:マーケ判断をログ化する“Decision Ops”入門

マーケ判断をログ化し、意思決定を可視化―「Decision Ops」で得られるガバナンス強化と仮説検証の手法に迫る
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セグメント自動生成の実務:ルールベースからAIベースへ移行する方法

AIを活用したセグメント自動生成の移行方法を解説。ルールからAIへ切り替え、効率的な運用を実現するステップを示します
AI関連

【保存版】AI活用のロードマップ:PoCで終わらせない実装ステップ

AI活用のPoCを成功に導くためのロードマップを解説。企画から実装、運用、改善までのステップを確認し、現場で使われ続けるAIを目指す方法を紹介します
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マーケティングDX 2.0:AI×データ統合で“施策の再現性”を作る方法

「AIとデータ統合でマーケティング施策の再現性を高める方法を解説。属人化しない運用設計を目指す実践的ガイド。」