理解する
LLMで、顧客のニーズを分析する
大規模言語モデル（LLM）で顧客の声を分析し、求めている価値や購入をためらう理由を整理します。分析結果は、根拠となる発言やデータとともに示す設計を目指します。
01 / 私たちのアプローチ光の届く海 · 200 M
なぜ選ぶのか。
そこから始める。
人は、なぜ買うのか。何に迷い、どんな価値を求めているのか。
コトラーのマーケティング理論を基盤に、LLMによるニーズ分析と、顧客のデジタルツインによる反応・購買行動の予測を組み込んだAI SaaSを開発しています。
大切にするのは、顧客が得られる価値と、長く続く信頼です。AIが分析や反復作業を担い、人が判断に集中できるマーケティングをつくります。
開発するサービスを見る02 / 開発するサービス薄明の海 · 1,000 M
顧客を理解し、
売る前に確かめる。
理解し、予測し、実行し、学ぶ。
その流れを、ひとつにつなぎます。
予測する
顧客のデジタルツインで、販売前に試す
顧客のニーズや選択傾向を仮想空間で再現した「デジタルツイン」を構築します。商品、価格、訴求を変えたときの反応や購買行動をシミュレーションし、販売前の比較・検討を支援します。
つくる
分析と予測を、次の施策へ
ニーズ分析とシミュレーションの結果をもとに、対象顧客、価値提案、施策の計画、コンテンツの案をつくります。チームが承認してから実行する、自動化の流れを設計します。
学ぶ
実際の反応から、予測と施策を改善する
予測を仮説として扱い、販売後の反応や購買データと比較して検証します。結果を顧客モデルと施策に反映し、継続して改善する仕組みを目指します。
上記は開発予定の機能です。サービスは現在開発中です。
顧客の声から、次の一手を。活用イメージ
01 / 顧客の声
「家でもおいしいコーヒーを飲みたい。でも、毎回豆を選ぶのは面倒。」
02 / 検証する仮説
おいしさに加えて、選ぶ手間を減らせることにも価値を感じているのではないか。
03 / 訴求の案
「あなた好みの一杯を、選ぶ手間なく、ご自宅へ。」
コーヒーの定期便を想定した架空の例です。実際の顧客データや稼働中のサービスの出力ではありません。
03 / 私たちの原点光のない海 · 3,000 M
PHILIP KOTLERマーケティング研究者
写真の改変なし。
コトラーの理論を設計の基盤に
マーケティングは、
人の理解から。
顧客理解から、戦略へ。
市場を分け、届ける相手を選び、選ばれる理由を明確にする。STPの考え方に沿って、顧客像と価値提案を整理し、次に取り組む施策を提案します。
戦略から、実行と改善へ。
商品・サービス、価格、販売経路、販促を一貫した方針で考える。4Pを踏まえた施策の立案と実行を支援し、結果から改善する仕事の自動化を目指します。
※現在開発中です。コトラー本人による監修・推薦や提携を示すものではありません。
顧客を理解する。価値を届ける。結果から学ぶ。
04 / これからのDeepDive深海 · 4,000 M