EC/小売業界の定説は本当に正しいのか?データから見極める、EC・小売の“効く施策/効かない施策”
セミナー概要
EC・小売業界では、「新規獲得は限界」「LTV重視へ」「OMOは必須」「広告はクリエイティブがすべて」「AIで需要予測も業務効率化も進む」など、もっともらしい定説が次々に語られています。
しかし、これらEC・小売業界で語られる「定説」は、本当に正しいのでしょうか?
本セッションでは、調査会社レポートなどで広く流通している“業界の常識”を出発点に、株式会社メロンが数多くの企業支援を通じて蓄積してきた横断データと照らし合わせ、テーマごとに白黒はっきり結論を出します。
当たり前とされてきた判断を、曖昧な一般論ではなく、実データに基づく線引きに変え、やるべき施策と、やらなくていい施策を切り分け、投資配分を迷わない状態にするためのプログラムです。
新規獲得、LTV、値引き、OMO、広告効果、季節要因、需要予測AI、生成AIについて、曖昧な議論ではなく、施策判断に使える線引きを持ち帰れます。
▼本プログラムで得られること
業界で語られる定説に対し、やるべき施策・やらなくていい施策の線引きができる
新規獲得、LTV、値引き、OMO、広告、季節要因を横断して、投資配分の判断軸が手に入る
調査データだけでは見えない、成果が分かれる条件と分岐点を理解できる
需要予測AI・生成AIについて、期待すべき効果と現実的な導入要件を把握できる
明日からの運用に落とし込める、検証視点と意思決定の進め方を持ち帰れる
▽こんな人におすすめ
・EC事業責任者、マーケ責任者として、投資配分の判断に迷っている方
・新規獲得が鈍化し、LTVやCRM強化の打ち手を整理したい方
・値引きやセールへの依存度を下げたいが、代替案が見えない方
・OMOを進めるべきか、優先順位を見極めたい方
・広告成果の要因を、クリエイティブだけでなく構造で理解したい方
・需要予測AIや生成AIを導入したいが、期待値と現実のギャップが不安な方
・AI活用を現場に落とし込み、運用まで回したい方
登壇者紹介
株式会社メロン 取締役CTO
本田 崇人(Takato Honda)
<経歴>
熊本大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。ビッグデータ解析、特に時系列解析技術について研究。日本学術振興会特別研究員 (DC1)、大阪大学産業科学研究所特任助教を経て、東大発AIベンチャーJDSCに参画し、上場を経験。その後、メロンを創業。過去には上智大学の非常勤講師としてAIの教育にも携わる。
基礎研究のみならず、社会実装に重きを置き、 AIモデルの設計から開発、システム導入までの経験豊富。
トヨタ自動車、富士通研究所、電通デジタル等数々の企業との共同研究を実施。
KDD, ICDM等トップ国際会議への採択、受賞歴多数。国内外技術特許 6件取得。
テレビ・Webメディア・業界専門媒体など、これまで多数のメディアに出演。実務視点に基づいた解説が評価され、幅広い層から支持を集めています。

セミナー内容
定説① 新規獲得は限界、LTV重視へは本当か?
調査で語られる「獲得の限界」に対し、どの条件ならLTV投資が勝ちやすいのかを整理
定説② 値引き・セールは売上最大化に不可欠は本当か?
「セール前提」の常識を、利益・リピート・需要の波形の観点で切り分ける
定説③ OMOは必須は本当に全社に当てはまるのか?
OMOが効く企業と効かない企業の分岐点、先に整えるべき前提条件を明確化
定説④ 広告の成果はクリエイティブが決めるは本当か?
クリエイティブ要因が支配的なケースと、それ以外の構造要因が支配的なケースを線引き
定説⑤ 過去から現在で、本当に広告が効きづらくなっているのか?
デジタル広告が効きづらいと言われる背景を、時系列の変化として捉え直し、打ち手を提示
定説⑥ 需要予測AIは当たるは本当か?
当たるカテゴリ・当たりにくいカテゴリ、精度を出すためのデータ要件と運用要件を整理
定説⑦ 生成AIで業務は本当に効率化しているのか?
効率化が進む業務と進まない業務を分け、導入時に工数が増える落とし穴も含めて結論を出す
セミナー開催日・場所
12:55~ アクセス開始
13:00~ 配信開始
Zoomでのオンライン配信
※視聴方法は、お申し込みいただいた方にご案内します。
開催5分前の【12:55】から開場させていただきます。
本プログラムは競合企業様のご参加をお断りさせていただく場合がございます。あらかじめご了承ください。
参加数に上限がございますので、上限を超える場合はご参加をお断りさせて頂く場合がございます。併せてご了承ください。





























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