好調な企業のマーケティングA/Bテスト秘訣 - コンバージョン率、売上向上、コスト効率化ノウハウ

[マッキンゼー出身キム・ジェソンの問題解決即問即答：あなたの問題を一緒に解決します] 必須！事前受講講義：マッキンゼー出身キム・ジェソンのAIで先行く問題解決力＆リサーチ特講 https://inf.run/LmvrD 「理論だけの講義はもういらない！」実際の実戦問題をその場で即座に一緒に解決する魔法のソリューション動画！ マッキンゼー出身でAI専門家のキム・ジェソン氏が直接お一人お一人と会い、1対1で即問即答する形式であなたの問題を構造化し解決する動画映像です。 進路や些細な悩みから、世界を揺るがすAIや産業全般に対する改善の方向性のような超巨大な話まで！ 動画1本ずつ単品で購入可能な形式でアップロードされます。 有料決済受講生対象に四半期ごとに特定人数を抽選し、実際に参加できる機会も提供します！ （キム・ジェソン氏の講義を多様に受講するほど当選確率Up！） 【コンセプト】 お一人と会い1対1で即問即答する形式で、産業専門家と戦略専門家が出会い一緒に正解に近づいていくというコンセプトです。 実際に参加された方々の満足度も非常に高かったです。（感想でご覧いただけます！） このシリーズ動画の核心は、戦略専門家であるキム・ジェソン氏が事前にテーマを受け取っていないにもかかわらず、戦略的観点からお互いに質問と答えを交わしながら正解に近づいていくことにあります。 勘と経験に頼らず、戦略と構造化を基盤に 「これ、できるんですね？」笑 という反応が自然と出てくる魔法のソリューションを体験してください！ 無料版（～10分）は全員に公開され、フルバージョンはインフラーン講義受講生またはYouTubeチャンネル【キム・ジェソンの問題解決】「プレミアムメンバーシップ」加入者に公開される予定です。 参加を希望される方は jaesung_kim@jcurvepartners.ai に【コーヒーチャット申請】というタイトルでメールをお送りください。 メールには氏名、年齢、連絡先（携帯電話番号）、職業及び年次（学生も可）、申請理由を詳しく記載し、キム・ジェソン氏が講義されているインフラーン講義受講キャプチャ画面を添付してお送りいただければ、当選時にご連絡いたします。（当選されなかった方の個人情報は3ヶ月後に即時廃棄します） 映像出演時、仮名や会社名を明かさないことは可能ですが、顔のモザイク処理、音声変調などの加工を希望される場合は出演できません。 映像撮影同意時、映像が再加工されインフラーン及びキム・ジェソンのYouTubeチャンネルに活用されることに同意したものとみなされます。

顧客中心の考え方と実戦的な顧客管理（CS）能力を体系的に学習する実務中心の教育です。 デジタルトランスフォーメーションと競争が激化する時代に合わせて、顧客ニーズの把握と共感、効果的なコミュニケーションおよび信頼構築、サービスマインド、不満処理および問題解決、ロイヤリティの確保、データに基づいた分析、デジタル時代の体験管理など、多様なテーマを実際の事例とともに扱い、組織の競争力を高めることができる最新のCS能力を段階的に習得できるように設計されています。 本過程を通じて、現場の実務ですぐに活用可能な顧客管理の核心技術を身につけ、顧客との長期的な信頼とロイヤリティを引き出す実戦ノウハウを学ぶことができます。

コアの筋肉は目に見えませんが、私たちの体の中枢です。この講義は、ビジネスのコアマッスルになってくれるマーケティングの根幹をお届けします。

PM、マーケター、デザイナー、オペレーションマネージャー、営業職に必要となるデータ中心のグロースハッキング。この動画1本で基本を完璧に理解できます。

桃園の誓いから三国統一まで、ストーリーの中の「3の法則」が適用された300の事例を600ページのPDFで精密分析。 - 完璧な構造化：すべてのエピソードを [原文引用 - Rule of Three分析 - ビジネスへの適用] フォーマットで標準化し、圧倒的な読みやすさを提供。 - 膨大なアーカイブ：184年の黄巾の乱から280年の統一まで、100年の歴史における核心的なマイルストーン300個を漏れなく整理。 - 実践的な活用性：単なる読み物にとどまらず、企画書、講義案、組織管理の戦略的根拠として即座に引用可能なNon-Exclusiveデータ。

Amplitude を使用して問題を見つけ、解決する方法を学びましょう。

急変するビジネス環境において、ビジネスパーソンに必須の問題解決力を基礎から実践活用まで体系的に身につけられるよう設計された実務型教育です。 VUCA・BANIなど不確実性と複雑性が深刻化する時代の流れを理解し、問題定義と根本原因分析、ステークホルダーの把握、創造的アイデア創出、ソリューション優先順位決定、実行モニタリング、実行結果分析と事後管理まで全プロセスを実際の事例と実習中心で扱います。

問題を「構成する思考」を訓練するように助けます。

B2Bプロダクトを作る中で、B2Bプロダクトを扱ったコンテンツがなく、もどかしさを感じたことはありませんか？ B2BとB2Cのプロダクトの共通点や違いを、映画さんの実際のキャリアをもとに、わかりやすく解説します。

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[技術的真実のビジネス価値転換のための '思考の建築家' ロードマップ] 1. 序論：技術的真実のビジネス価値転移における制約要因の分析 企業の各部門やエンジニアリングの現場（R&D）で頻繁に観察される重大なボトルネックは、膨大なリソースと研究能力が投入された革新的な成果が「コミュニケーションの臨界点」を克服できずに埋もれてしまう現象です。これは、経営陣が技術的深部（Deep-tech）を十分に認知できていない状況と、技術人材がビジネス的観点の言語（Business Language）を適切に駆使できていないという情報の非対称性に起因するものと判断されます。 本マスタークラスは、工学および科学技術者の「テキストベースのコミュニケーション能力」を、単なる事務的な記録行為ではなく、精密な「工学的システム設計（Engineering Design）」プロセスの一環として再定義します。これにより、エンジニアの技術的洞察が単なる記録を超え、組織の戦略的意思決定を牽引する核心的資産へと変換されるメカニズムを提示します。 2. [診断] 技術的疎通を阻害する3大認知的欠陥の分析 ① 知識の呪い（Curse of Knowledge）による情報伝達の断絶 専門家が自身の高度な知識レベルに没入し、情報受容者の認知的背景を看過することで発生する現象です。これにより、難解な数式や専門略語（Acronym）中心の報告が繰り返され、最終的には意思決定者との接点の喪失、プロジェクト承認の遅延、リソース配分の失敗といった構造的な損失に帰結する可能性が高まります。 ② 論理的アーキテクチャの欠如およびデータの断片化による価値の損失 文書作成を単なる事後の行政手続きと見なすことで、体系的な設計なしに情報を羅列する誤りが頻繁に見受けられます。このような構造的欠陥は、研究開発成果の価値を伝達過程で大幅に毀損させ、エンジニア個人の能力の過小評価はもちろん、組織全体の有形無形の資産損失につながる傾向があります。 ③ 人工知能への依存深化による技術的信頼性の危機 生産性向上のために導入された生成AIが、技術的文脈への理解なしにハルシネーション（Hallucination）現象を引き起こした場合、エンジニアリングの核心価値である「技術的信頼性」が深刻に損なわれる可能性があります。論理的な検証体系を伴わないAIの活用は、業務効率化のツールではなく、潜在的なシステムリスクとして作用する恐れが多分にあります。 3. [処方] 思考の建築家（Thought Architect）のための戦略的コミュニケーション体系 ① 非構造化情報のシステム的設計（Engineering Design of Thought） 抽象的な実験データや仮説を、工学的システム設計の原理に基づいて構造化するプロセスが求められます。 結論優先方式（Bottom Line Up Front, BLUF）：核心的な価値と提言を文書の冒頭に配置することで、経営陣が迅速かつ正確な意思決定（資本投入、量産承認など）を行えるよう最適化された情報構造を目指します。 相互に排他的で、全体として網羅的（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE）：論理的な重複と漏れを防ぐ原則を遵守し、隙のない思考の流れを設計することで、報告書の論理的完結性を確保します。 ② グローバル標準の遵守および文章の品質保証（Quality Assurance） 世界の科学技術界やグローバル企業で公認されている標準プロトコルを内面化し、データの客観性と完全性を確保する必要があります。 標準技術報告構造（Introduction, Methods, Results, and Discussion, IMRaD）：序論、方法、結果、考察へと続く厳格な形式的構造を通じて、工学的叙事の一貫性と信頼性を維持します。 文章品質の5大原則（5C）：正確性（Correctness）、明瞭性（Clarity）、簡潔性（Conciseness）、一貫性（Consistency）、完全性（Completeness）を品質管理フィルターとして適用し、非専門家でも即座に理解できる明確な言語（Plain Language）体系を構築します。 ③ 人工知能の指揮権確保のための S.E.E.D プロンプト・アーキテクチャ AIを単なる代筆ツールではなく、論理的演算を行う助演者として運用するために、専用のインターフェース設計が不可欠です。 S.E.E.D フレームワーク：状況（Situation）、期待結果（Expectation）、工学的構造（Engineering Structure）、根拠データ（Data）を体系的に構造化して入力することで、AI産出物の品質を精密に制御します。 人間中心の制御（Human-in-the-Loop）：AIの誤りの可能性を遮断するため、人間が最終承認者として検証を行うプロトコルを確立し、これを通じて技術的権威を堅固に維持します。 4. [実行] 認知的主権の確保およびワークフロー最適化戦略 コミュニケーション能力は、単なる技術的手段を超え、エンジニアの認知的機能を保存する核心的なメカニズムとして作用します。 責任構造に基づくサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：文脈設計（Top Bun）と最終検証（Bottom Bun）は必ず人間が行い、中間のデータ処理（Meat）段階のみをAIに委任することで、人間固有の実行制御ネットワーク（Executive Control Network, ECN）の活性化を図ります。 知識内面化のための RQTDW 学習プロトコル：読む（Read）、問う（Question）、矛盾に向き合う（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務に適用し、情報の単なる受容を避け、知識を能動的に内面化します。 SIFTモデルに基づく精密なファクトチェック：情報源の確認（Source）、文脈の把握（Investigate）、対照確認（Find）、追跡（Trace）の過程を通じて、AIのハルシネーション現象をフィルタリングし、技術的精度を維持します。 5. 結論：技術専門家からエンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）への転移 単に与えられた技術的課題を遂行する実務者の時代は終焉を迎えつつあります。複雑で難解な技術的真実を、組織や社会が受容可能な「価値の言語」へと翻訳し伝達する能力は、現代のエンジニアが備えるべき核心的な生存戦略であり、崇高な使命であると定義できます。 テキストコミュニケーションは、単なる記録行為を超え、エンジニアの知的能力を外部に投影する最終インターフェース（Final Interface）です。本マスタークラスを通じて、自身の技術的価値を自ら証明し、組織の変化を主導する強力な「エンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）」へと成長されることを期待します。40年の工学的洞察が凝縮された本システムは、専門家としての地位を完成させる戦略的資産となるでしょう。

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