第1章　デジタルマーケターが持つべきスタンス

work in progress
誰のためのデジタルマーケティング？
検証可能性を高める
実験を通して改善を重ねる
「失敗」とのつきあい方
チャレンジしやすいタイミング
「まずやってみる」というスタンス
「自社主導」で進められるか

第2章　顧客を知るための調査のキホン

定量調査と定性調査の使い分け
デジタルにおける「定性調査」の意味
インサイトの引き出し方
ソーシャルリスニングを活用する
調査をより良いものにするために

第3章　ユーザーの声を聴き、すばやく変化する

ウェブとアプリで異なるペルソナの使い方
ペルソナは「理想」ではない
ジャーニーマップで描く「顧客」とは
ユーザーの声で変わる企業戦略
ユーザーエクスペリエンス管理の必要性
ユーザーエクスペリエンスとKPIの設計

第4章　KPIの設計とモニタリング

デジタルマーケティングの基本「KPIマネジメント」
KPI設計の手順① 要素を洗い出す
KPI設計の手順② 指標の選定
KPI設計の手順③ 指標の相互作用を見極める
「調査」を通じて取得するKPI
変化を見逃さないモニタリングの工夫
エクセルとダッシュボードを比較する
重要な数値に注目してもらうための工夫
やる気を引き出す目標マネジメント

第5章　リスクとリターンをコントロールする

チャレンジしやすい環境は「管理」から生まれる
広告運用は小さく始める
予算を倍にしたときの費用対効果
効率的に費用対効果を上げるには
大きく投資して大きく伸ばす
予算を精査して再配分する

第6章　計数感覚とファクト志向

デジタルで求められる「感覚」
期待値をコントロールする
失敗と成功ラインの見極め
施策改善の鉄則

第7章　テレビCMのPDCA

敷居は高いが魅力的
KPIは絞り込む
放映前に「実験」する方法
テレビＣＭこそ効果測定が大切
「シングルソースパネル」を使ってCM視聴後の変化を調査する
「視聴率」と「視聴質」

第8章　データを組織の共通言語にする

データ活用の４つのプロセス
データは使える状態で蓄積する
新たなデータを獲得する
データ分析のアプローチ
社内に「分析窓口」を提供する
マーケターの分析スキルを高める
使ってもらえる予測モデルの構築
「バランスの悪さ」こそがデジタル人材の強み
工夫を引き出すマネジメント

第9章　雑談できるボット「パン田一郎」プロジェクト

700万以上と対話した「パン田一郎」
雑談できるボット
なぜパン田一郎を作ったのか
パン田一郎の内部処理
一般公開とプロモーションのタイミング
「完璧さ」を目指さない
「純粋想起の戦い」を飛ばす

第10章　ソフトウェア開発を「強み」とする

開発はやっかいな仕事？
ソフトウェア開発によって生み出される価値
ウォーターフォールによる開発
アジャイルによる開発
マーケターが開発の際に意識すること
どこまでのリスクを許容できるか
内製か外注か
クラウドを積極的に活用する

第11章　今すぐAIを使いたいマーケターのために

「AI」とは何か
AIを育てる「データ」の重要性
「コストダウン」か「価値向上」か
AI活用の３つのポイント
AIを使った「体験」のデザイン
ライブラリやAPIを活用する