DECA MarketingAgent

AIエージェントと、人が協働するマーケティングの1日

マーケターが各施策を手作業で作るのではなく、複数のAIエージェントと対話し、判断・承認しながら、施策が実行・学習される世界を目指します。

すでに始まっている、Agentic Marketingの業務実装

株式会社中川政七商店

仮想顧客×AIエージェントで顧客体験のパーソナライゼーション

• 課題
  店舗の接客体験をデジタルでも再現したい一方、メルマガ／LINEの最適化は工数負荷が大きく、クラスタ別のコミュニケーションが困難でした。

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• 仕組み
  ・8クラスターのVirtual Customerを生成
  ・商品情報や配信実績などから文面生成
  ・Virtual Customerの評価で文面を改善
  ・人の監修を経てクラスター別に配信
  
  

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• 効果
  
  

名古屋鉄道株式会社／株式会社オンセブンデイズ

16セグメントへの最適コミュニケーションで、ライトユーザーを再活性化

• 課題
  再来店と顧客単価向上に向け、複数カテゴリ購買者ほどLTVが高い傾向に着目。価値観に合う商品を届け、ライトユーザーのカテゴリ横断購買を促すことが課題でした。

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• 仕組み
  ・顧客・商品の価値観をラベル化
  ・価値観×商品カテゴリで顧客を16セグメントに分類
  ・セグメント別にメール／LINEを自動生成
  ・配信結果をもとに継続改善
  
  

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• 効果
  

マーケティング業務ごとに、専用AIエージェントを実装

汎用チャットではなく、マーケティング業務ごとのベースAgentを、自社のデータ・業務・ブランドルールに合わせて構築します。

メルマガ生成

顧客理解とブランド知を参照し、セグメントからHTMLメールまで一貫して生成します。

LINEリッチバナー／Flex Message作成。

配信目的とセグメントに合わせ、コピー・バナー・Flex Messageを設計します。

広告クリエイティブ生成

CV目標から逆算し、ターゲティング、訴求、コピー、クリエイティブ構成を設計します。

顧客データ分析

CRM／CDPや購買・行動ログを自然言語で分析し、施策機会を発見します。

仮想顧客インタビュー

Virtual Customer（仮想顧客）と会話し、企画・コンテンツを顧客視点で評価します。

DECA MarketingAgentが、成果を生み続けられる理由

顧客・商品・施策データをつなぎ、企業固有の顧客理解とマーケティング知を蓄積。専用AIエージェントが企画から実行、学習までを繰り返します。

1. マーケティング業務に最適化された専用Agent
   分析、メルマガ、LINE、広告、リサーチなどのベースAgentを、自社業務に合わせて構築します。
2. 企業固有の顧客理解とブランド知を蓄積
   Virtual Customerやナレッジ管理により、顧客反応や判断根拠を企業固有の資産として保持します。
3. コンテンツ生成で終わらず、実行・学習までつながる
   制作物を配信・広告基盤へ連携し、結果を次の企画・コンテンツへ反映します。
4. 既存環境を活かし、必要な領域から導入できる
   既存システムのCRM、MA、CDP、商品DBを活かし、AIレイヤーだけから段階的に導入できます。

構想から運用・改善まで、Agentic Marketingを業務実装

1つのユースケースから始め、データ・業務・システムに合わせて専用AIエージェントを構築。成果を検証しながら段階的に拡張します。

マーケプロデューサー指揮のもと、戦略・基盤・運用まで一気通貫で担います。