TLA Innovation Labのプロダクト
Headline
Headlineは、売上データを、自分で走るキャンペーンに変える。
デジタルマーケティングの知識が足りない中小のために作りました。商品はお客様が作る。Headlineが最終顧客まで届けます。マーケ部門を雇う必要はありません。
売上データを整え、行動とトレンドを見つけ、キャンペーンを提案し、文面を書き、送ります。マーケ担当・コピーライター・アナリストを置かずにリーチできる。それが人件費の削減です。
中小が使う理由
商品を顧客へ。人数はそのまま。
デジタルマーケターである必要はない
小さな現場が知っているのは商品であり、広告やファネルや投稿カレンダーではありません。Headlineがその手順になります。キャンペーンを選び、メッセージを書き、SNS・メール・SMSで最終顧客の前に出します。
人件費を抑えられる
代わりに雇うなら、週を埋めきれないマーケ責任者、コンテンツ担当、売上表を読む人です。Headlineがそのループを回します。給与は、作って売る人に残します。
仕組み
生の売上ファイルから、市場に出るキャンペーンへ。
01
売上データを整える
顧客売上データの前処理を自動化。クリーニング、結合、整形し、モデルが読める形にします。
02
知見を掘る
機械学習がビジネスの示唆を取り出します。誰が買っているか、何が弱っているか、離れそうな顧客、どのセグメントにどの提案が合うか。
03
キャンペーンを提案する
知見はデジタルマーケティングの提案になります。チャネル、メッセージ、タイミング。少人数チームの規模に合わせます。
04
体験を書き、高める
言語モデルがマーケティングコンテンツを生成し、顧客体験を個別に近づけます。メール、投稿、返信がブランドの声で届きます。
05
送り、居続ける
エージェントはSNSに投稿し、メールとSMSを送れます。ロイヤルティと信頼はダッシュボードではなく、フォローの中で育ちます。
Headlineでできること
データを入れる。行動が見える。キャンペーンが出る。
売上データの前処理
地味な作業を自動化。散らかった表が、きれいな顧客像になります。
行動とトレンドの洞察
季節性、バスケット、離脱。モデルが顧客の動きを見るので、勘に頼りません。
キャンペーン提案
各知見にデジタルキャンペーンの提案が付きます。チャートを一人で解釈する必要はありません。
コンテンツ生成
コピー、バリエーション、顧客向け文面を言語モデルが下書き。確認して出せます。
SNS投稿
承認したコンテンツを、いま使っているチャネルへ。スケジュールはエージェントが守ります。
メールとSMS
お客様がすでに聞いている場所へ届ける。ノイズではなく、役に立つメッセージでロイヤルティを育てます。
“必要なのは、もう一つのダッシュボードではありません。建物を出たキャンペーンです。”
売上データを、動かしましょう。
売っているなら、素材はすでにあります。Headlineは、デジタルマーケ人材がいない中小が最終顧客に届ける方法です。人件費は抑えたままです。