1/22 オンライン開催：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”

セミナーの概要

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。

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

こんな方におすすめ

1. 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
2. 新規獲得が鈍化し、LTVやCRM強化の打ち手を整理したい方
3. 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
4. OMOを進めるべきか、優先順位を見極めたい方
5. 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
6. 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
7. AI活用を現場に落とし込み、運用まで回したい方

登壇者

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。

セミナー開催日・場所

• 開催日：2026.1.22　13:00-14:00
• 参加費用：無料
• 場所：WEBによるオンライン開催
• 視聴方法：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。

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