詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
BtoBマーケティング支援企業では、散らばっていたデータを統合し、流入元が分からなかった約8割の申込を、チャネル別の投資対効果として見えるようにしました。そのうえでマーケティングの投資を見直し、支援開始から2か月で、マーケティング費用を数千万円削減しました。大手ネット企業のゲーム事業では、総責任者として広告運用を改革しました。媒体と広告の表現から、ゲーム内の行動と課金による回収までを、一気通貫で見る指標で管理しました。出稿量を約3倍に増やしながら、広告の投資回収率は約2倍になりました。大手ブライダル企業では、媒体費の削減と、最後のクリック以外の接触も含めて広告の貢献を測る分析の設計を支援しました。
型（進め方・判断基準）
- 申込・商談・受注を、どのチャネルから来たかで結びつける。最初に「流入元が分からない申込」の割合を測る
- 成果の数え方をチャネルをまたいで一つにそろえ、媒体が違っても同じ基準で比べられるようにする
- 費用と成果を、申込の数ではなく、受注後の売上・利益までつないで見る。営業が商談にかける費用も費用に含める
- 全チャネルを横並びにし、受注につながっていない費用から削り、受注につながっているチャネルに付け替える
- 帳票を自動にして毎朝そろえ、月末の振り返りではなく日々の判断に使う
判断基準：媒体が報告する成果だけを信じない。自社の申込・受注のデータと突き合わせて、初めてチャネル同士を比べられる。最後のクリックだけで評価すると、認知を広げる広告や展示会の貢献を見落とす。申込が多いチャネルほど、商談の手間で利益を削っていることがある。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
当時は、媒体のデータを自動で取り込み、帳票を毎朝そろえる仕組みを、分析の担当者が時間をかけて作りました。今は、広告・申込・受注のデータをAIに読ませれば、チャネル別の投資対効果の集計までを短い期間で組めます。流入元が記録されていない申込は、問い合わせの内容や営業の記録とAIで突き合わせ、手がかりを探します。集計は毎週自動で更新され、予算の付け替え候補を根拠つきで示します。指標の定義と集計の仕組みは社内に残り、担当者が替わっても同じ基準で判断できます。