ホームページ制作・Webコンサルティング

オウンドメディアとソーシャルメディアは、アクセス経路やターゲット、成果指標においても大きく異なるため、マーケティング戦略においては両者を組み合わせる「マルチチャネル設計」が不可欠です。

たとえば、SEOによって集客したユーザーをソーシャルフォローへ誘導し、関係構築を強化する。あるいは、SNSで獲得した新規ユーザーをオウンドメディアへ誘導し、問い合わせや資料請求へつなげる。

このような「流入経路の相互補完」と「ファネル設計の最適化」を意識することが、Web集客の成果を最大化する鍵となります。

メールフォームを利用する際には、連絡先の明記も欠かせません。電話番号や担当者名、返信を希望するメールアドレスを正確に記入しておくことで、迅速なやりとりが可能になります。

特に急ぎの更新依頼や、公開スケジュールがタイトな場合は、電話連絡が併用できるかどうかも事前に確認しておくと安心です。

ビッグデータというのはいいが、収集の終わったデータは無価値にしていくのか？
ある意味勝手に素材として集めて、価値を自分たちのものにだけ収束させていき、元のデータを無価値にしていくという感じなのだろうか？

コンピュータ・AIが得意とする合理化や最適化。



合理化や最適化の意味するところ、合理化は、「理・法則に合うように変化させる」であり、最適化は「最も適しているように変化させる」である。「合理性」「合理化」「最適化」といったものが意味し、意図するところ求める結果への最短ルートとか最小の手間やエネルギー消費。
コンピュータ・AIによって情報抽出の正確性のような精度を高めたり、精度を高めることでかかる時間を短くするということ。
結局コンピュータ・AIは今ある中で最も合理的で最も最適化されたものを最速ではじき出すということくらいしかできない。


合理化や最適化が機械にできる限界

コンピュータが得意とする合理化や最適化だが、データを用いた最適化が本当により良い世の中を作り出していけるのか別問題である。時に、統計データの影響による行き過ぎが起こり、利潤を最大化するためのデータ利用、最適化が、良い商品を排斥してしまう逆説的なことが起こりうる。ビッグデータ解析と言ったものを代表として、表面的なデータでも複合的に数が多くなれば、本質的なニーズがつかめるという期待があるが深いところでのニーズは抽出できないはずだ。
データを利用した最適化への疑い

データ解析とは、データを集めて表やグラフに整理したりすることが第一歩となるが、データがどういう仕組みでできあがったのかを調べる記述統計学と、一部のデータを調べて集団全体の姿を推測する統計的推測の要素がある。