ニーズ
お客様の声
« 私のCROチームはすでに日常的に生成AIを活用していますが、場当たり的です。彼らにAIを私たちのツール(アナリティクス、A/B test、バックログ)と連携させ、私たちの手法を再利用可能なアシスタントにエンコードし、プログラムに必要な小さなツールを自分たちで構築してほしいのです。 »
- « 私のチームはその場その場でAIを使っています »
- « AIを自社ツールに接続したい »
- « 私たちの手法を再利用可能なアシスタントにエンコードしたい »
私たちの解決策
- 自動化可能なCROタスクのマッピング
- 貴社のスタックに合わせたMCP、スキル、CLAUDE.md
- 仕様策定から公開までの最初のツール構築
手法
私たちのメソッド、 5ステップ
私たちのスタンス
貴社のメソッドを仕組み化
参加者一人ひとりが、スキルとプログラムの文脈、そして自社データ上で稼働する最初のツールを持ち帰ります。
- MCP
- スキル
- CLAUDE.md
- V1
ステップ 01 : 基盤を築く
AIの強みと限界、プロンプト・アシスタント・エージェント・自動化の違い、そして影響度・実現可能性・リスクでスコアリングされたCROタスクのマッピング。
- AIの強み と限界:生成される架空の数値、顧客データ
- プロンプト、アシスタント、エージェント、自動化
- インパクト×実現可能性×リスクでスコアリングされたCROタスク
- 定型成果物に対するプロンプトとアシスタント
ステップ 02 : Claude Codeを使いこなす
インストール、主要コマンド、権限モードと監督、最初のコミットまでのコンテキスト管理。
- アクセス方法に応じた導入
- 主要コマンドとセッション管理
- 権限モードと監督
- コンテキスト、圧縮、最初のコミット
ステップ 03 : MCP、スキル、コンテキスト
GA4とお使いのA/Bツールの読み取り接続、統計的ガードレール付きのテストブリーフおよび結果読解のスキル、プログラムのCLAUDE.md。
- GA4とA/B testツールが読み取り連携済み
- チームの形式に合わせたテストブリーフのスキル
- 統計的な安全策を備えた結果読解スキル
- プログラムのCLAUDE.mdと計画タスク
ステップ 04 : 最初のツールを構築する
実際のユースケースに基づくV1仕様の策定、実装計画、仕様に基づくビルドとテスト、そしてグループへのフィードバック。
- 貴社のユースケースに基づくV1の仕様策定
- ビルド前の実装計画
- 構築、仕様に基づくテスト、反復改善
- グループへの報告
ステップ 05 : 実践を定着させる
参加者ごとの30日間のAIロードマップ、アクションごとの測定可能な成果、そしてチームのCROルーティンに組み込まれたAI。
- 30日間のAIロードマップ
- 施策ごとに測定可能な成果
- チームのCROルーティンにおけるAI活用
成果物
得られるもの
CROスキル
テストブリーフや結果レポートなど、お客様の成果物フォーマットに合わせて。
プログラムのCLAUDE.md
KPI、命名規則、テストの意思決定ルール。
V1ツール
各参加者が自身のユースケースをもとに構築。
30日間のロードマップ
優先順位付けされたアクション。それぞれに測定可能な成果が紐づいています。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- Claude
- Claude Code
- MCP
- GA4
- AB Tasty
- Kameleoon
- Notion
- Jira
- Git
- すでに生成AIを活用しているCROまたはグロースチーム
- 背景:AIをスタックに接続し、独自のツールを構築する
- スポンサー: Head of CRO、デジタルディレクター
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