CASE STUDY / 01

広告運用

Meta広告の日次集計・異常検知・改善案・週次レポートをAIクルーで運用

毎日の数値確認と定例レポートをAI社員が先回りし、担当者は承認と戦略判断に集中する導入モデル。

01 / CHALLENGE

導入前の課題Where the Friction Was.

ツール単体ではなく、業務・顧客体験・データの流れから課題を整理します。

  1. 01

    日次の集計・所見作成に時間がかかる

  2. 02

    クリエイティブ疲弊の検知が遅れる

  3. 03

    改善案と実行判断が担当者に集中

02 / SOLUTION

ATIROが設計することDesigned for Execution.

既存環境を活かしながら、必要なデータ・導線・AI・運用を接続します。

  1. 01

    CV/CPA/ROASを毎朝取得し異常値を通知

  2. 02

    CTR低下素材を抽出し差し替え案を作成

  3. 03

    予算配分案と週次レポートをドラフトし、人が最終承認

03 / WORKFLOW

導入後の流れHow the Flow Changes.

ユーザーや担当者の動きを、次のアクションへ途切れずつなげます。

OPERATION FLOW

  1. 01前日実績取得
  2. 02異常検知
  3. 03改善案作成
  4. 04人間承認
  5. 05レポート納品

04 / KPI

確認する指標Measure What Matters.

導入後は、事業目的に直結する指標を定義し、改善サイクルを回します。

KPI 01レポート工数
KPI 02異常検知までの時間
KPI 03改善案提示数
KPI 04CPA/ROAS

NEXT STEP

自社の業務に置き換えて、具体化する。Make It Your Case.

現在の業務フローやデータ環境を確認し、導入範囲・KPI・実装方法を整理します。

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