2026-01

ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

【獲得効率が上がる】オルタナティブデータで“効くシグナル”を設計する

オルタナティブデータを“素材”で終わらせず、獲得効率に効くシグナルへ。粒度・鮮度・目的近接・運用性の4条件、カテゴリ別例、検証→運用→保守の導入手順を整理
AI関連

【実務で炎上させない】AIスコアリング:精度×公平性×説明性の守り方

AIスコアリングを炎上させない。精度×公平性×説明性を守る設計の順番と、データ/特徴量/運用の3層ガードレール、理由提示・監視更新・合意形成の型を解説
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

【指標を作り直す】Human Loyaltyとは?ロイヤリティを測る新KPI設計

クリックやCVだけでは測れない「選ばれ続ける理由」をKPI化するHuman Loyaltyを解説。信頼・習慣・推奨の3要素を行動に翻訳し、短期KPIと矛盾しない二階建て設計と段階導入、施策に落ちる指標例まで整理
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

【勝ち筋が見つかる】データディスカバリーで顧客インサイトを掘る手順

レポートは見られるのに次の打ち手が決められない人へ。違和感を起点に、観測→分解→比較→仮説→検証→施策まで一気通貫で回すデータディスカバリーの手順とテンプレ(観測メモ・仮説カード)を解説
AI関連

【ペルソナ終了?】AIで“更新され続ける動的ペルソナ”の作り方

静的ペルソナが使われない原因は「間違い」より「更新されない」こと。行動・属性・興味関心のシグナルから状態を推定し、根拠と注意点を添えて継続更新する“動的ペルソナ”の設計・導入・運用テンプレを解説
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

【顧客理解を再起動】行動×属性×興味関心を統合する設計ポイント

行動×属性×興味関心を統合し、「結局、誰に何をする?」が見える顧客理解へ。単位の揃え方、用語辞書、更新ルール、推定/確定の切り分けなど、施策が回る統合設計のポイントを実務目線で解説
ビジネスフレームワーク・マーケティング戦略

【2026年必須】マーケターのデータリテラシー再設計(要件と学び方)

AI普及で差が出るのは「データを見る力」。2026年に必要なデータリテラシーを意思決定の再現性として再定義し、読み解く・設計する・守る(Interpret/Design/Govern)の要件と、現場で使える学習ロードマップを解説
AI関連

【失敗の原因これ】AI導入が崩れる組織の共通点=責任分界×評価制度

AI導入が崩れる原因はツールではなく「責任分界」と「評価制度」の設計ミス。誰が最終判断するか、何を評価するかを揃え、止めずに成果を積み上げる組織設計(RACI・レビュー観点・例外フロー)を実務ベースで解説
AI関連

【止めないガバナンス】スピードを落とさないAI利用ポリシーの作り方

AI利用ポリシーは「禁止」ではなく、現場の判断コストを下げて速度を守る設計。用途別OK/注意/NG、判断フロー、レビューのチェックリスト、例外対応と更新ルールまで、止めないガバナンスの作り方を解説
AI関連

【職種が増える】AI導入でマーケOpsに必要な“新しい役割”一覧

AI導入はツール追加ではなく「役割の再設計」。プロンプト管理、ナレッジ整備、品質監査、ガバナンス、データ連携、社内教育など、マーケOpsで増える新ロールを目的・スキル・成果物まで整理。体制設計や採用・育成に活用