生成AIの業務利用は誰が責任者？事業・法務・情シス・現場の役割を決める方法
生成AIの業務利用で責任者が曖昧な企業へ。事業・法務・情シス・現場の役割を分け、顧客体験と売上を守りながら、成果・リスク・運用条件から導入、拡大、見送り、停止を判断する方法を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
次の一手を、
考えるために。
CRM・顧客戦略とAI活用。現場で使える考え方と実践をお届けします。
コラム一覧
全79件中 11〜20件を表示
CRMの顧客データを生成AIに入力してよい？個人情報・契約・ログ管理の判断基準
CRMの顧客データを生成AIへ入力してよいか迷う事業責任者へ。利用目的、個人情報、契約、保存、権限、ログを確認し、利用・データ削減・見送りを判断する手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
食品通販のリピート率は季節別にどう比べる？需要期・ギフト・購入周期を混ぜない分析方法
食品通販の繁忙期と閑散期でリピート率が変わり、施策の良し悪しを判断できない責任者へ。需要期、ギフト、購入周期、顧客構成を分け、前年同季節と顧客群別で比較する手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
生成AIモデルは業務別にどう選ぶ？精度・機密性・速度・費用・運用の5基準
生成AIの候補が増え、知名度や印象だけで選べない責任者へ。業務を一つに絞り、精度・機密性・速度・費用・運用を同条件で比べる実務手順、責任者、見送り条件を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
サブスクの解約理由コードはどう設計する？問い合わせ・購買行動・継続率をつなぐ方法
サブスクの解約理由が自由記述や担当者判断のまま集計できない責任者へ。理由コードの階層、顧客行動との接続、更新責任、KPIまで、改善施策に使える設計手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
生成AIのPoCを本番化してよい？利用率ではなく業務成果で判断する5つの指標
生成AIのPoC後に本番化・追加検証・停止を判断するため、利用率ではなく時間、品質、手戻り、費用、事業成果を同条件で比較。責任者、実行手順、見送り条件まで解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
食品通販の返品・返金理由をリピート率改善につなげるには？商品・配送・案内を分ける方法
食品通販の返品・返金を件数だけで終わらせず、商品品質・配送・期待値・利用案内に分け、購買履歴や問い合わせと結び付けてリピート率と粗利を守る改善手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
問い合わせデータから継続率低下を早期発見するには？生成AIで分類し購買行動につなぐ方法
問い合わせ件数の増減だけで終わらせず、内容を分類して購買・休止・解約へつなぐ実務手順を解説。生成AIを使う条件、責任者、成果指標、見送り条件まで企業向けに整理します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
定期購入のプラン変更で解約を防ぐには？ダウングレード・容量変更・休止の選び方
定期購入・サブスクの解約前に、価格、容量、利用頻度のずれを見分け、ダウングレード・容量変更・休止を選ぶ判断基準と、粗利・継続を確かめる具体的な実行手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役
RFM分析に生成AIを使ってよい？顧客分類後の施策案を判断・検証する方法
RFM分析後の施策案づくりに生成AIを使う条件と見送り条件を整理。入力データ、個人情報、人の承認、KPI・KDI、停止判断まで、既存顧客グロースへ安全につなぐ実務手順を解説します。
加藤 貴志
MANAGEWORKS株式会社 代表取締役