学べること
- Explain RFM分析の3指標とスコアリング手法を説明する
- Apply AIを使った顧客セグメンテーションを実行する
- Build LTV予測モデルの基本構造を構築する
- Evaluate CDPとデータ統合の費用対効果を評価する
- Analyze GA4のAI機能を活用して顧客行動を分析する
- Create ChatGPTで顧客分析レポートを作成する
By the end of this course, you'll be able to explain rfm分析の3指標とスコアリング手法を説明する, apply aiを使った顧客セグメンテーションを実行する, build ltv予測モデルの基本構造を構築する, evaluate cdpとデータ統合の費用対効果を評価する, analyze ga4のai機能を活用して顧客行動を分析する and create chatgptで顧客分析レポートを作成する.
カリキュラム
This course covers: 顧客分析とAI:なぜ今なのか, 顧客分析の基礎:RFM・セグメント・LTV, AIセグメンテーション実践, AI予測分析:離脱予測とLTV, CDP&データ統合, GA4×AI分析, ChatGPT×顧客分析 and 総合演習:AI顧客分析戦略を構築する.
前提条件
- マーケティングの基本用語を理解している
- ExcelやGoogleスプレッドシートの基本操作ができる
「顧客のことはわかっている」という幻想
「うちの顧客は30代女性が多い」——その程度の理解で、本当に最適なマーケティングができているだろうか?
実は、多くの企業が「顧客を知っている」と思い込みながら、売上の80%を生む上位20%の顧客が誰なのか、次に離脱しそうな顧客が誰なのか、一人ひとりの生涯価値(LTV)がいくらなのかを把握できていない。
AIがこの問題を根本から変える。従来は分析チームに数週間かかっていた顧客セグメンテーションが数分で、感覚に頼っていた離脱予測がデータで、バラバラだった顧客データが統合プロファイルに——テクノロジーの進化が、かつて大企業だけの特権だった高度な顧客分析を、あらゆるビジネスに開放した。
誰のためのコースか
- 顧客データを活かしきれていないマーケティング担当者
- LTVとリテンションを伸ばしたいECサイト運営者
- データドリブンな意思決定を目指す経営者・事業責任者
- 顧客分析のスキルを身につけたいデータアナリスト志望者
- CRM・MAツールをもっと活用したいセールス担当者
各レッスンにすぐ使えるAIプロンプトと実践演習が含まれている。理論だけでなく、明日から自分のビジネスで実行できるスキルを身につけよう。
よくある質問
プログラミングスキルは必要?
不要。ChatGPTやノーコードツールを活用する方法を中心に教えるので、Excelが使えれば十分。
どんなツールを使う?
ChatGPT、GA4、Googleスプレッドシートが中心。CDP製品は概念と選定基準を学ぶ。
BtoBビジネスにも使える?
もちろん。BtoC・BtoBどちらの顧客分析にも適用できるフレームワークを扱う。
修了証はもらえる?
全レッスン修了後、コース修了証を取得できる。LinkedInプロフィールにも追加可能。