『顧客価値を劇的に高める生成AIマーケティング』4月1日発売
「LTVを最大化する」全く新しい顧客データの溜め方と使い方
株式会社日本能率協会マネジメントセンター(代表取締役社長:張 士洛、東京都中央区、以下JMAM〔ジェイマム〕)は、『顧客価値を劇的に高める生成AIマーケティング』を2025年4月1日(火)全国の書店、ネット書店にて発売しました。
■本書の内容
人口増加を前提として新規顧客の獲得に注力してきた従来のマーケティング手法は、いまや限界を迎えつつあります。それを背景に、継続顧客の獲得や、顧客満足から生まれるLTV(ライフタイムバリュー:顧客の生涯価値)の重要性に対する企業の意識は高まっています。
一方で、プラットフォーマーが顧客情報を握る現在、企業が実際に保有する情報は限定的です。CRM施策やコールセンターなどを通じて大量に蓄積される顧客との対話記録も、必ずしもマーケティングに有効活用されているとはいえないのが現状です。
本書籍では、生成AIを活用した、まったく新しい「顧客の声」の蓄積と活用の方法を紹介します。顧客との自由な対話を通じて関係性を強化すると同時に、「本音」を拾い上げ、その情報を「ベクトル化」という手法によって行列データとして蓄積することで、マーケティングのPDCAを効果的に回すことが可能になります。
OpenAIが提供するエンジン(プログラム)やLLM(大規模言語モデル)の活用により、誰でもこの仕組みを導入できるようになりました。本書では、その具体的な手順と、実際のビジネスシーンでの活用法について詳しく解説していきます。
著者は、AIをはじめとする最先端テクノロジーを1to1マーケティングに導入し、成果をあげてきたプロフェッショナル集団です。約50年前から通販ビジネスに着目し、数多くの企業のダイレクトマーケティングを支援してきた実績を持つ、総合広告代理店・大広のグループ企業として、伝統的な「顧客づくり」の思想とノウハウを継承しつつ、AIを活用した新たなマーケティング手法を開発・実践しています。
業種や規模を問わず、現状を打開し、持続可能な経営を目指すすべてのビジネスパーソンにとって、必読の一冊です。

■概要
タイトル:顧客価値を劇的に高める生成AIマーケティング
著 者:大広WEDOテクノロジーチーム
編集協力:前田 浩弥
発 売 日 :2025年4月1日(火)
価 格:1,980円(税込)
出 版 社 :株式会社日本能率協会マネジメントセンター
頁 数:176ページ
判 型:四六
ISBN:9784800593184
■目次
はじめに
【ステップ0】なぜ、生成AIを活用して、顧客データを溜める必要があるのか
【ステップ1】AIを活用したコンタクトセンターを構築する
【ステップ2】LLMを活用した対話で顧客のロイヤリティを向上させる
【ステップ3】対話から得た顧客データを「マーケティング活用できるかたち」で溜める
【ステップ4】ベクトルデータ化された「顧客の声」を分析する
【ステップ5】分析した顧客の声をクリエイティブ・プロモーションの施策に反映させる
おわりに
■著者プロフィール
大広WEDOテクノロジーチーム
国内大手総合広告会社・大広の子会社として2019 年に設立された、顧客体験の構築・提供を担うクリエイティブ・プロモーションの機能会社。
日本の通信販売の黎明期である1970 年代にTV ショッピングのメディアバイイングを数多く実施、2000 年代のダイレクトマーケティング支援や近年のD2Cビジネス支援など、歴史的に「顧客づくり」に強みを持つ大広。その歴史とそれに基づく思想や手法を引き継ぎ、さらにAI を始めとした最先端のテクノロジーを活用して顧客と1 to 1 マーケティングを実践するために大広WEDO 内に組織されたのが、「大広WEDO テクノロジーチーム」である。
AI &機械学習のスペシャリスト集団・株式会社Laboro.AI と共同で、生成AI を活用した顧客との質の高い対話を実現するための仕組み「BrandDialogue AI®」を開発。LLM(大規模言語モデル)の行列データを活用したベクトルデータ化手法を用いて、これまでにないまったく新しい顧客の声の集め方と溜め方を実践することで、既存顧客とのより深い結び付きの実現とそれを応用した新たな顧客へのアプローチを行っている。
また、AIをクリエイティブ・プロモーションの実働に活かすため、画像・動画生成領域にも取り組むなど新たなチャレンジを進めている。
■ご購入はこちらから
Amazon:https://www.amazon.co.jp/dp/4800593182
楽天ブックス:https://books.rakuten.co.jp/rb/18148714/
■紙面のご紹介
生成AIを活用した顧客視点マーケティングの最新手法を学ぶ

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