オーディエンス分析×AI：ファン行動の理解とエンゲージメント戦略

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

顧客セグメンテーション：AIでデータから顧客群を分類する

購買行動、属性、エンゲージメントに基づいて顧客を自動分類。AIを使ったセグメンテーションでマーケティング精度を高める方法を学びます。

2

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

3

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

4

オーディエンス分析：ファンデータからエンゲージメント戦略を設計

SNS・ストリーミング・チケット購買データをAIで統合分析し、ファンセグメント別の最適なエンゲージメント戦略を設計します。

5

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

6

エンゲージメントサーベイのAI分析：感情分析と離職予兆検知

サーベイのフリーコメントをAIで感情分析し、離職予兆を検知。経営層に「次に打つべき手」を提言するためのデータ活用法を学びます。

7

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

8

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

9

AI脚本・シナリオ支援：プロット構成とキャラクター設計のCowork

物語の骨格をAIと壁打ちしながら構築。プロット、キャラクターアーク、伏線設計をAIとの対話で練り上げる創作支援手法を学びます。

10

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。