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。
- 01
日次の集計・所見作成に時間がかかる
- 02
クリエイティブ疲弊の検知が遅れる
- 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。
- 01
CV/CPA/ROASを毎朝取得し異常値を通知
- 02
CTR低下素材を抽出し差し替え案を作成
- 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
- 01前日実績取得
- 02異常検知
- 03改善案作成
- 04人間承認
- 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
