SNSマーケティング・自動最適化広告・データ分析・サブスクリプションモデル
デジタル技術の進化により、マーケティングは「勘と経験」から「データとアルゴリズム」への転換が加速しています。SNSによる口コミ拡散・プログラマティック広告・RFM分析・サブスクリプションモデルの指標管理は、現代のマーケターに不可欠な知識です。
AIを活用して最適な広告表示を自動調整する仕組みです。リアルタイム入札（RTB：Real-Time Bidding）により、ユーザーのデータ（閲覧履歴・属性・行動）に基づいて最も適切な広告を瞬時に選定・配信します。
一度自社サイトを訪問したが購買に至らなかったユーザーに対して、再度広告を表示する手法です。購買直前の顧客を逃さず、コンバージョン率（CVR）を高めることが主な目的です。
AIが顧客データを分析し、最適なタイミング・チャネル・内容でメッセージを自動配信する仕組みです。メール・LINE・プッシュ通知などの自動配信がその代表例です（マーケティングオートメーション：MA）。
広告投資の成果を測定・最適化する仕組みです。アトリビューション分析は、コンバージョン（購買）に至るまでの複数の顧客接点（タッチポイント）のどれが最も貢献したかを評価します。ラストクリック・ファーストクリック・線形・時間減衰など複数のモデルがあります。
Googleが提唱した概念。消費者が店舗に行く前や広告を見る前に、オンラインで情報収集・比較検討する瞬間を指します。購買決定プロセスにおけるデジタルの役割を強調したもので、検索エンジン対策（SEO）や口コミ管理の重要性を示します。
購買データから顧客をセグメント化する手法です。
RFMスコアが高い顧客が優良顧客（ロイヤルカスタマー）として識別されます。DMの送付先絞り込みや、離反予測にも活用されます。
購買履歴・属性・行動データから顧客を統計的にグループ分けする手法です。クラスター分析・デシル分析などが使われます。
データサイエンスを活用して特定顧客の行動（次回購買・離反・関心製品）を予測し、最適なタイミングでパーソナライズした商品提案を行う手法です。Amazonの「この商品を購入した人はこちらも」がその代表例です。
大量の需要・競合・在庫データをAIで分析し、価格を動的に最適化する仕組みです（ダイナミックプライシング）。航空券・ホテル・タクシー（Uber）・EC（Amazon）などで広く採用されています。
統計分析・機械学習・データ可視化・A/Bテスト設計・ビジネス解釈力の組み合わせが求められます。
定額課金（サブスクリプション）ビジネスでは、以下の指標が特に重要です：
| 指標 | 意味 |
|---|---|
| CAC（顧客獲得コスト） | 1人の新規顧客を獲得するためにかかるコスト |
| LTV（顧客生涯価値） | 顧客が契約期間全体で生み出す利益の総額 |
| チャーンレート（解約率） | 一定期間内に契約を解約した顧客の割合 |
| MRR（月次経常収益） | 毎月繰り返し発生する収益の合計 |
CACを下げるには、バイラル効果・SEO・リファラル（紹介）など低コスト獲得チャネルを強化します。
① SNSマーケティングとバイラル拡散
SNSを活用した情報拡散手法（バイラルマーケティング）
企業が広告費を削減しながらSNSを活用して情報拡散を狙う手法をバイラルマーケティング（またはSNSマーケティング・コンテンツマーケティング）と呼びます。 ユーザーが自発的にコンテンツを共有・拡散することで、広告費を抑えながら大規模なリーチを実現します。
UGC（ユーザー生成コンテンツ）と口コミ拡散
SNS上で顧客が自発的に企業の情報・商品レビューを拡散する現象をUGC（User Generated Content）またはクチコミ（Word-of-Mouth：WOM）の拡散と呼びます。 インフルエンサーマーケティングはUGCの意図的な促進手法の一つです。