Use Case Catalog / Digital Marketing

Claude活用ユースケース集
デジタルマーケティング編

広告運用・顧客理解・コンテンツ展開・効果測定 — マーケティング業務の主要プロセスにおける Claude の活用パターンと、Claude Code による定型業務自動化のパターンを整理しました。

TopicDigital Marketing
Authorクラスメソッド株式会社
Updated2026-05-26
A

マーケティング基本ユースケース

Claude.ai/Cowork/Claude in Chrome を活用した、対話ベース・ブラウザ操作ベースのマーケティング業務効率化パターン。

A-1

キャンペーン/広告パフォーマンスの分析と予算最適化

Claude.ai

各チャネル(メール/SNS広告/リスティング/コンテンツ)のCPA・CVR・ROIを横断比較し、次期予算の再配分案を数値で提示します。

  • 広告チャネルごとのROI比較は、現状どなたが・どのくらいの工数でされているか
  • 予算配分の社内意思決定プロセスはどう流れているか
A-2

カスタマーペルソナの構築

Claude.ai

アンケート結果・インタビュー記録・Web分析データから、デモグラフィック/目標/ペインポイント/購買行動を統合したペルソナを生成します。

  • ターゲット顧客像は社内で揃っているか
  • リサーチデータ(NPS・顧客アンケート等)はどこに蓄積されているか
A-3

顧客フィードバック/VOCのテーマ抽出

Cowork / Claude.ai

通話記録・Slack・CRMノート・サポートチケットを横断分析し、繰り返し出現するテーマと優先度付きの改善アイデアを生成します。

  • お客様の声はどこに散在しているか(コールセンター/営業/SNS)
  • VOCを定期的にレビューする会議体はあるか
A-4

コンテンツのマルチプラットフォーム展開

Claude.ai

1本のブログ/プレスリリースを、X/LinkedIn/メールマガジン/Instagram用に各プラットフォームのトーンで自動変換します。

  • コンテンツ制作チームの規模と、1本あたり何チャネルに展開しているか
  • 同じネタを別フォーマットに焼き直す作業の所要時間
A-5

ブランド素材・ガイドラインの自動適用

Claude.ai (Skills)

ブランドカラー/フォント/レイアウトルールを「スキル」として登録すれば、以後の提案書・チラシ・SNS素材に自動でブランド適用されます。

  • 販促物のデザインは社内内製か、外注か
  • ブランドガイドラインの逸脱チェックは誰が担当しているか
A-6

アナリティクスダッシュボードからのKPI自動抽出

Claude in Chrome

GA/広告管理画面/Salesforce等から、手動エクスポートやタブ切替なしに今月のKPIをまとめてレポート化します。

  • 月次レポート作成時に、いくつのダッシュボードを開いているか
  • レポート作成に費やしている時間は週どのくらいか
A-7

リテンション/LTV改善のシミュレーション

Claude.ai

顧客リテンション率と新規獲得率をスライダーで動かして、5年間の収益推移をビジュアルで比較できます。投資判断の意思決定を支援します。

  • 既存顧客の維持と新規獲得、現状どちらに投資の比重を置いているか
  • LTV/継続率のKPIは経営層でどこまで見られているか
B

Claude Code による自動化

Claude.ai/Cowork が「対話して使う」のに対し、Claude Code は「毎朝・毎週など決まったタイミングで自動実行する」用途に強みがあります。仕組みを一度構築すれば、業務担当者はその成果を受け取り続けるだけで、繰り返し業務を継続的に自動化できます。

導入の考え方:Claude Code は「開発者向けツール」のイメージを持たれがちですが、本質は「Claude の考える力を、決まったタイミングで自動的に使う仕組み」です。環境構築・スケジューラ設計・外部システム連携・運用までクラスメソッドが一気通貫で対応し、業務担当の方は業務側に集中いただけます。
B-1

定期実行レポート(毎朝KPIをSlackへ自動投稿)

Claude Code + MCP

毎朝決まった時刻に、GA/広告管理画面/SFAから数値を取得 → 前日比・前週比つきのサマリを生成 → Slackチャンネルへ自動投稿。マネージャーは朝Slackを見るだけで状況把握できます。

  • マーケ/営業の数値ダッシュボードを毎朝・毎週誰が見て誰に共有しているか
  • 『この数字、もっと早く知れたら判断が変わったのに』という経験はあるか
  • 定例の数値報告レポートに、誰が・週どのくらい時間を使っているか
Impact

レポート作成工数の8〜9割削減+情報鮮度の向上。判断スピードが上がる。

B-2

コンテンツパイプライン(1本→マルチチャネル自動展開)

Claude Code

ブログ記事1本を入力すると、X(スレッド)/LinkedIn/メールマガジン/Instagramキャプション用に並列生成してドラフトを保存します。担当者は最終チェック&投稿だけ。

  • コンテンツを何チャネルに何本ずつ展開しているか
  • 『コンテンツを作る人』と『展開する人』は同じか別か
  • ブランドのトーン&マナーは社内でルール化されているか
Impact

1コンテンツあたりの展開工数を1/3〜1/5に。コンテンツ公開のたびに自動でドラフトが溜まる常時稼働型。

B-3

データクレンジング/名寄せの一括処理

Claude Code

CSV/Excelの表記揺れ(「株式会社○○」「(株)○○」「○○株式会社」等)、住所フォーマット、欠損値、重複を一括で正規化します。BIや基幹システム投入前の前処理を自動化できます。

  • 顧客マスタ/取引先マスタの名寄せやクレンジングは現状どうしているか
  • Excelの集計前に手で直している作業はあるか
  • 複数システムからのデータを統合するときに揉めるポイントは何か
Impact

1万件規模のクレンジングが数十分〜数時間で完了(人手なら数日)。顧客リスト統合・SFA移行・キャンペーン配信前処理で特に効果。