CROSS-BORDER E-COMMERCE & MCN

AI賦能マーケティング新パラダイム

インテリジェント駆動によるコンテンツ制作、広告配信、ユーザー運営の全面アップグレード

インテリジェントマーケティングを支援

EMPOWERING INTELLIGENT MARKETING

お問い合わせ

シナリオ 01

広告配信AIデータ分析

現在の問題

  • 分析ハードルが高い（SQL+BI必要）
  • 洞察取得困難（85%時間整理）
  • 知識継承断層

解決策

  • ゼロハードル自然言語クエリ
  • インテリジェント洞察と帰因
  • 全チェーン標準クローズドループ

データ駆動意思決定サイクル

監視
分析
決定
検証

シナリオ 02

広告素材AI管理

現在の問題

  • タグシステム混乱
  • 素材価値埋没
  • データ資産孤島

解決策

  • インテリジェント注釈工業化
  • マルチモーダル統一理解
  • 知識化資産管理

マルチモーダル知識ベース

視覚
テキスト
データ
知識ベース

ソリューション価値

THE AI ADVANTAGE

Before

断片化

プロセス長い & 非効率協業

FRAGMENTED & INEFFICIENT

人工経験

戦略が直感に依存 & 再利用困難

INTUITION-DRIVEN, LOW REUSABILITY

レスポンス遅延

データループ欠如 & 最適化遅い

NO DATA LOOP, SLOW OPTIMIZATION

After

300%

動画制作効率向上

EFFICIENCY BOOST

30%+

広告ROI向上

ROI INCREASE

90%

コンテンツ再利用率向上

CONTENT REUSABILITY

シナリオ 03

広告配信ABテスト自動化

現在の問題

  • テスト素材と戦略産出非効率（時間消費）
  • マルチプラットフォームテスト設定煩雑（運用コスト高）
  • テスト結果分析と戦略最適化クローズドループ困難

解決策

  • AI生成テスト素材と配信戦略グループ
  • 自動化クロスプラットフォームABテスト実行・管理
  • AI洞察分析と戦略反復提案クローズドループ

自動化ABテストパイプライン

TikTok

Facebook

YouTube

戦略テンプレート

ケーススタディ 01

KOLバイラル動画分析 TikTok大手MCN

実施前の課題

トピック選択/脚本/撮影の人工時間消費；ブランドと個性のバランス困難；バイラル動画復習遅い、トレンド追跡困難。

実施後の収穫

制作プロセス全面AI化（インフルエンサー推薦->脚本生成->動画分析）；AI動画分析800+/日；プロセス時間70人日+/月削減。

800+

動画分析/日

AI自動動画分析数

ケーススタディ 02

広告マーケティングAI効率化 大手消費者ロボットブランド

実施前の課題

1週間クリエイティブデザインサイクル；要件説明時間消費、スケジュール待機、協業コスト高。

実施後の収穫

生成AI素材推薦；戦略自動化実行；全チェーンデータ自動分析と帰因；「素材-配信-復習-リマーケティング」インテリジェントクローズドループ実現。

30%+

ROI向上

広告投資収益率向上

AIマーケティングソリューションを探索