マーケティング分析 × データ × AI
正しく測り、結論を誤らずに読み、不確実性の幅を示したうえで判断する。KPI設計、GA4、コンバージョン計測、ダッシュボード、A/Bテスト、アトリビューション、AIによる異常検知と予測までを、実践ラボで身につけるプロフェッショナル講座です。
月額プラン（税込）・お支払いはクレジットカードまたは銀行振込・14日間返金保証 — 特定商取引法に基づく表記
観測値想定の範囲（傾向 ± 6）範囲外
有料コース・上級プログラム：AIマーケティング・インテリジェンス
無料記事では方法を、有料の「マーケティング分析・AI実践コース」ではそれを一つの流れにつなげます。13の講座、データを使う7つの実践ラボ、上級プログラム。信頼できる計測から予測まで、各ステップが成果物で終わります。
どのコースも同じ流れをたどります。ステップごとにデータは磨かれていきます。散らばった点が計測値になり、傾向になり、説明すべきずれになり、判断になり、そしてもう一度回り始めます。
1
タグ設計、統一したUTM、同意の尊重。集め方が正しくなければ、その先はすべて誤ります。
2
判断につながる少数の指標を選び、量と価値を取り違えずにGA4で読み取ります。
3
比べる期間をそろえ、セグメントに分け、傾向とノイズを切り分ける。1枚に収まるダッシュボードで。
4
点が境界を外れた。異常か、季節性か、計測の不具合か。可視化し、確かめてから結論を出します。
5
CAC・LTV・ROIとアトリビューション。データで言えないことも添えて、数字で判断します。
6
正しくテストし、シナリオで予測し、計画と実績の差を測って、また次のサイクルへ。
収集・計測・分析・解釈・意思決定・最適化という流れに沿って、AIに任せられること、補助させて確認すべきこと、人が持ち続けることを整理します。個人情報や法規制に関する留意点も扱います。
同じ購入経路でも、貢献度の配分ルールが4通りあれば、同じチャネルへの評価は4通りになります。仮の数値例で各モデルを比べ、GA4のデータドリブンを「分かっていること」と「分からないこと」に分けて読み、増分効果テストとマーケティングミックスモデルでしか越えられない限界を整理します。
棒グラフ、折れ線、散布図、表、ゲージ、円グラフは、それぞれ得意な問いと不得意な問いがあります。タフティとクナフリックの考え方をもとに、形式の比較、数字で見る読み違いの罠、「問い→グラフ」の対応表を整理します。
Bのコンバージョン率は6%、Aは5%。Bに切り替えるべきでしょうか。答えは訪問者数しだいです。サンプル数を切り替えて、信頼区間が狭まる様子を見てください。
n = 200 A：5%［2.0〜8.0］、B：6%［2.7〜9.3］。区間はほぼ重なり、p≈0.66。この差は偶然でも説明できます。まだ判断しません。
n = 2,000 A：5%［4.0〜6.0］、B：6%［5.0〜7.0］。区間はまだ重なり、p≈0.17。有意水準5%では結論を出せません。
n = 20,000 A：5%［4.7〜5.3］、B：6%［5.7〜6.3］。区間は離れ、p<0.001。差ははっきりしています。あとは切り替えのコストに見合うかどうかです。
計算例 — n＝1パターンあたりの訪問者数。95%信頼区間、2つの比率の両側z検定（正規近似）。写真はイメージです。
同じお客様、同じ購入。それでもアトリビューションモデルが変われば「勝ったチャネル」が変わり、動かしたくなる予算も変わります。モデルを選んでみてください。
ラストクリック（0 / 0 / 0 / 100%） 手柄はすべて最後の接点、検索広告に。読みやすい反面、需要をつくったコンテンツやSNSの貢献は評価から消えます。
ファーストクリック（100 / 0 / 0 / 0%） 手柄はすべて最初の接点、自然検索に。認知の評価には役立ちますが、購入の決め手は見えません。
線形（25 / 25 / 25 / 25%） 各接点に25%ずつ。公平に見えますが、リマインドのメール1通と最初の出会いが同じ重みになります。
U字型（40 / 10 / 10 / 40%） 最初と最後に40%ずつ、途中に10%ずつ。折衷案ですが、あくまで取り決めであり、因果の測定ではありません。
説明用の購入経路です。％は各モデルの定義であり、測定値ではありません。
まずは無料の記事から。さらに学ぶ場合はプランを選んでお申し込みください。お申し込み後、担当者が内容を確認し、1〜2営業日以内にお支払いのご案内をお送りします。
まずは信頼できるデータから。
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含まれる内容
分析し、検証し、判断する。
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AI Marketing Intelligence、ご自身のデータで。
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アナリストの内容に加えて
どのラボも、意思決定者の問いと、架空または匿名化したデータセットから始まります。最後は、そのまま実務で使える成果物で終わります。
経営陣は毎週月曜に何を見るべきか？
成果物：1枚のダッシュボード（KPIと診断指標）
今四半期の売上は、本当はどこから来たのか？
成果物：解説つきのGA4探索レポート
なぜ管理画面の注文数がGA4より多いのか？
成果物：タグ設計表と計測の検証リスト
新しいページは本当に良いのか、ただのノイズか？
成果物：テスト計画書と結果の読み方
なぜ3月に獲得コストが跳ね上がったのか？
成果物：調査メモ（仮説・根拠・結論）
この山は異常か、季節性か、不具合か？
成果物：異常検知の定例手順
次の予算をどこに、どの程度の不確実性で投じるか？
成果物：マーケティング・インテリジェンス・レポート
上級プログラム：AIマーケティング・インテリジェンス
まじめな予測は、ひとつの数字ではありません。中心となるシナリオと、先に行くほど広がる不確実性の幅です。上級プログラム「AI Marketing Intelligence」では、シナリオの組み立て方、AIによるシグナル検知、計画と実績の差の追い方を学びます。
アカデミーについて
AI Reasoning Boundariesは独立したオンラインアカデミーです。マーケティング分析を一つの専門技能として、正しい収集、意味のある計測、慎重な読み取り、根拠のある判断の順に教えます。AIは分析の道具であり、神託ではありません。
アカデミーについて詳しく
見積もりフォームの依頼がGA4に一部しか計測されないケースを、仮想の事例で検証します。修正がかえって重複を生んだ経緯、時系列、根本原因、寄与要因、受け入れテストのチェックリストをまとめます。
役に立つ予測は、最も単純な手法から始まり、不確実性の幅を伴い、文章で書いた仮定にもとづくシナリオへ展開されます。スプレッドシートで進める手順と、予測と実績の追跡方法を解説します。
サンプルサイズを決めずに始めたテストは、結果の読み方が分からなくなります。式を文章で書き、計算例、週単位の実施期間、そして設計が正しくても結果を歪める3つの落とし穴（早期終了・SRM・多重検定）を整理します。
マーケティング分析・データ・AIを実務レベルで学ぶ、独立系のオンラインアカデミーです。無料のレッスン記事を公開し、有料のコース・実践ラボ・上級プログラムを提供しています。運営は靖江市荣绅网络科技有限公司です。
必要ありません。スプレッドシートとGoogle アナリティクスのアカウントがあれば始められます。信頼区間・有意性・予測などの考え方は、手順を追った計算例で説明します。
クレジットカード（Visa・Mastercard・JCB・American Express）、銀行振込に対応しています。お申し込み後、担当者が内容を確認し、1〜2営業日以内にクレジットカード決済用のURLまたは請求書をメールでお送りします。当サイト上でカード番号を入力することはありません。料金はすべて税込・日本円です。
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