​隣の会社のマーケティングコラム

マーケティングのデータ分析とは、アクセスデータや顧客データをもとに、見込み客の行動や成果の要因を数字で把握し、次の施策判断につなげる活動のことです。コホート分析やRFM分析、クロス集計など、目的に応じた手法が複数存在します［1］。
中小企業では、GA4やサーチコンソールのような無料ツールで分析基盤を整え、小さく始めることが現実的です［2］。
本記事では、データ分析の目的、主な分析手法、使うデータとツール、分析から施策改善につなげる流れ、そして社内で分析を回す体制まで解説します。
もっと詳しく知りたい方は、以下、本文をご覧ください。

マーケティング手法とは、自社の商品・サービスを見込み客に知ってもらい、購入・契約につなげるための具体的な施策のことです。SEOやSNS運用のようなオンライン手法から、ダイレクトメールやイベントのようなオフライン手法まで幅広く存在します［1］。
重要なのは、手法を数多く知ることよりも、限られた予算・人員の中で自社に合った手法を絞り込み、実際に継続することです［1］。
本記事では、手法の全体像、オンライン・オフライン手法の種類、中小企業向けの選び方、実際の成功事例、そして手法を実行する手順まで解説します。
もっと詳しく知りたい方は、以下、本文をご覧ください。

2026年9月1日、私たちは自社サイトをフルリニューアルし、AIO対策・LLMO対策に取り組みました。きっかけは、社名がほぼ同じ別の会社の存在です。会社名で検索すると先方が上位に表示され、AIの要約でも2社の情報が混ざっていました。 リニューアル後の30日間を直前の30日間と比べると、Googleの生成AI機能（AIによる概要・AIモード）での表示回数は118回から365回へ、約3.1倍になりました。Google検索のクリック数は70から155へ、約2.2倍です。 一方で、問い合わせ件数への効果や、AIチャットからの流入は、まだ言える段階ではありません。この記事では、対策前の状況、実施した項目、結果、そしてまだ分からないことまで、そのまま報告します。もっと詳しく知りたい方は、以下、本文をご覧ください。

マーケティングファネルとは、見込み客が「認知」から「購入」に至るまでの過程を段階に分け、各段階で人数が絞り込まれていく様子を漏斗（ファネル）に見立てたモデルです。実務上は「認知・興味・比較検討・購入」の4段階で考えれば十分とされています［1］。
購入までを描く従来型の「パーチェスファネル」に加え、購入後の継続利用や紹介・発信までを描く「インフルエンスファネル」、両者をつないだ「ダブルファネル」という考え方もあります。
本記事では、ファネルの種類の違い、段階別のKPIの考え方、具体的な施策の当てはめ方、そして中小企業がどうやって自社のファネルを作ればいいかまで解説します。
もっと詳しく知りたい方は、以下、本文をご覧ください。

経営者250名のマーケティング調査で分かった、AI活用が「定着する会社」と「使って終わる会社」の分かれ目