発信することで、小さな会社でも
なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
自宅の仕事部屋にて
昨日の続きになります。
AI駆動型マーケティング・グロース・フレームワークの全容
【Phase 4】
データドリブン・グロース
AIによる高速PDCA
広告配信後のデータ分析こそ、AIが最も本領を発揮する領域です。
ボトルネックの自動特定: 広告のクリック率（CTR）、
LPの成約率（CVR）、CPA（獲得単価）を統合的に診断し、
どこを直せば劇的に改善するかをAIが示唆します。
クリエイティブの自動リフレッシュ
反応が落ち始めた広告に対して、AIが既存の成功パターンを維持しつつ、
新しい切り口を提案することで、広告の「摩耗」を防ぎます。
【Phase 5】
LTVマキシマイズ
自動収益化とスケール
新規獲得はあくまで入り口です。
ビジネスの安定性は、その後の自動化と継続課金に依存します。
バックエンド・オートメーション: ステップメール
やLINE配信をAIでパーソナライズし、個々のユーザーの行動に
合わせた教育とセールスを自動で行います。
収益シミュレーションと横展開: 蓄積されたデータを基に、
予算を2倍に増やした際の収益を予測。成功したモデルを
他の媒体や他の商材へとスピーディーに横展開（スケール）します。
この設計図がもたらす「3つの革命」
スキルの平準化: 従来、高度なコピーライティングやデータ分析は
一部の専門家の領域でした。このフローを導入することで、
一定以上のクオリティを誰でも、いつでも生み出せるようになります。
スピードの圧倒的向上: 手作業で数週間かかっていた「リサーチ→企画→制作」
の工程を数時間に短縮できます。
これにより、市場のトレンドが過ぎ去る前に施策を打ち込むことが可能になります。
意思決定の精度向上: 感情や勘に頼らず、AIが弾き出した
「数値的根拠」に基づいて投資判断ができるため、
マーケティングにおける失敗のリスクを最小限に抑えられます。
4. 運用のためのフィロソフィー
このフレームワークを運用する上で最も重要なのは、
AIに何をさせるかではなく、AIに何を教えるかという視点です。
Phase 1の戦略設計において、人間の温かみ、倫理観、
そして独自のビジョンを注入することで、AIが生成するコンテンツは初めて
「魂」を持ち、顧客の心を動かすようになります。
この一般化された設計図は、現在のYouTube広告運用を強化するだけでなく、
将来的に新しいSNSや広告プラットフォームが登場した際にも、
そのままテンプレートとして機能します。
変化の激しい時代において、変わらない「マーケティングの原理原則」と、
進化し続ける「AI技術」を融合させたこのモデルこそが、
ビジネスを継続的に成長させる羅針盤となります。
昨日の診断のクイズはこちらになります。
あなたの事業はいまどの段階？
更に、通販の実践基準書 はこちらから！
通販専門のコンサルティングって何？
ネット通販のビジネスを本気で伸ばしていきたいと
お考えの経営者のあなたに対して20年以上現役で通販の
事業会社で実務を実践し、ゼロイチから１１の事業を成功させた専門家である、
売れる通販プロデューサー西村公児が数値にコミットメントして、
あなたのネット通販事業の業績を大幅に伸ばすコンサルティングを総合的に行います。
これまで年商６００億円レベルの通販企業の社員実務の経験から、
あなたの会社のステージに合った最適な施策を実施していきます。
ほとんどのネット通販の企業は、更なる成長を行っていくうえでステージごとに
実行すべき施策とKPIの抜け・漏れがあるため全体的な６ステップを踏む事ができていません。
・ネットでスタートしているので紙媒体の同梱物の制作の作り込みが甘い
・カスタマージャニーが完結されていないのでリピート率が上がらない
・CRMにビッグデータ・AIを活用していないので自社の商品を買う事が前提で組んでいる
・広告のみに依存しているので自然検索からの流入がない
このような問題からの課題発見から改善策の提案から実行まで
御社に訪問してお手伝いいたします。
これが通販コンサルティング事業の考え方になっています。
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東洋経済オンライン掲載 記事
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http://toyokeizai.net/articles/-/125443
