こんな人におすすめ：
- マーケティング戦略の効果をAIで最大化したい担当者
- 顧客対応やFAQ業務の効率化を検討しているカスタマーサポート
- RACEフレームワークを活用したデジタルマーケティングの改善に関心がある方
プロンプト例：
RACEの各段階（Reach, Act, Convert, Engage）における具体的なAI活用施策のアイデアを教えてください。特にカスタマーサポートでのFAQ自動化や顧客接点の最適化に焦点を当てて解説してください。
プロンプト例の出力結果：
RACE施策におけるAI活用の具体例を以下のように整理します。
- Reach（認知拡大）: AIによる顧客データ分析を活用し、ターゲット層の特定や広告配信の最適化を行う。
- Act（興味喚起）: チャットボットやパーソナライズされたコンテンツ生成でユーザーの行動を促進。
- Convert（コンバージョン）: RAG（検索拡張生成）型AIを取り入れ、FAQ対応の自動化による購入支援や問い合わせ対応時間の短縮を実現。例えば、サポートエンジニアがSlack上でAIチャットボットに質問すると、関連ドキュメントから最適回答を自動生成し、対応時間を最大30%削減。
- Engage（関係構築）: 購入後の顧客フォローにAIを活用し、顧客満足度向上やリピート促進を推進。金融業界ではRAG型AIを用いて月50万件のFAQ対応を自動化し、対応時間を60%短縮した成功例もある。
このように、RACEの各フェーズでAIを組み込むことで、マーケティング効率と顧客体験の向上を同時に実現できます。
