Lebesgue
Lebesgue · マーケティング · ビジネス
LebesgueはECブランド向けのAI CMOだ。ストア、広告、メールのデータを一か所に集め、利益と顧客生涯価値を追い、Henri AIが何が変わったのか、次に何をすべきかを説明する。
Lebesgue について
About
Lebesgueとは何か
Lebesgueはオンラインストア向けの分析プラットフォームで、その上に平易な言葉で答えるAI層が載っている。土台の仕事は地味だが決定的だ。広告費、送料、注文ごとの値引きを足し上げ、実際に手元へ残った利益を見る。小さなブランドの多くはこれを月に一度スプレッドシートで計算し、たいてい間違える。
プラットフォームはShopify、Meta、Google、TikTok、メールツールに接続し、数字を数千店舗で学習したモデルに通す。アトリビューションはどのチャネルが本当に売上を生んだかを示し、顧客生涯価値は安い初回注文がリピーターにつながるかを見る。組み込みのHenriは同じデータを読み、「先週MetaのROASが落ちたのはなぜか」といった問いに答える。
押さえておきたい限界は二つある。EC向けのソフトウェアなので、B2Bのリード獲得やSaaS企業にはほとんど効かない。回答の質は入力データ次第でもある。原価やクーポンが乱雑な表に散らばっていれば利益の数字はずれ、Henriはそのずれを自信たっぷりに説明する。
導入の流れ
- Shopify App Storeからアプリを入れてストアを接続する。初回同期で注文履歴と商品データが取り込まれる。
- 広告アカウントをつなぐ。Meta、Google、TikTokは各社のログイン画面を通り、メール配信ツールは同じワークスペースに入る。
- 実際のコストを入力する。原価、送料、決済手数料、独自のコスト項目を入れれば、利益が手元に残る金額を映す。
- Henriに聞くかダッシュボードを開く。週次サマリーは自動で届き、数字がおかしいときはいつでも照会できる。
AIツール情報
Lebesgueの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 自分でマーケティングを回すEC創業者：注文がShopifyを通っていれば、週次サマリーが毎月の表計算の代わりになる。
- 小規模ブランドの社内グロース担当：アトリビューションと広告監査があるので、創業者と同じ数字で議論できる。
- 複数店舗を預かる代理店：顧客ごとにワークスペースは分かれるが、レポートは今も手作業で組み立てる必要がある。
タスク
- ROAS低下の原因を突き止める：Henriは変化をチャネル、キャンペーン、商品、クーポンのどれかまで追い、グラフだけを渡して終わらない。
- 次の広告予算の行き先を決める：売上ではなくチャネル別の利益が見えるので、予算を増やす前に取捨が見える。
- 週次の利益レポートを作る：注文単位の追跡が値引き、送料、原価をカバーするので、毎週月曜に表を作り直さずに済む。
- Meta、Google、TikTokの広告を監査する：自動監査が無駄な出稿と三つのプラットフォーム間で重なるオーディエンスを指摘する。
シーン
- 年商5万から500万ドルでデータ担当がいないストア：設定は半日で終わり、結果を読むのにSQLは要らない。
- 新商品ラインの立ち上げ：商品別の利益とクリエイティブの傾向から、新商品が粗利を足すのか売上だけを足すのかが見える。
- 閑散期に入る前：他ブランドのベンチマークがあれば、カテゴリー全体が沈む月を危機と取り違えずに済む。
主な機能
Henri AIが数字を説明する
Henriは最も話題になる部分だ。全データを読み、短い段落で答え、原因を添える。広告セットのクリエイティブ疲弊、粗利を食ったクーポン、配送コストの変化といった具合だ。次の一手も提案するので、ダッシュボードのタブを増やすより役に立つ。聞き方を絞れば、答えも絞られる。
チャネルをまたぐファーストパーティ・アトリビューション
Lebesgueは各プラットフォームのピクセルだけに頼らず、自店の注文データからアトリビューションを組み立てる。Meta、Google、TikTok、メールが同じモデルに入るので、売上は一度だけ計上される。Le Pixelの追加オプションは、ブラウザ制限の後にきれいなシグナルを求めるストア向けのファーストパーティ計測だ。入れない場合、一部のコンバージョンは「不明」に落ちる。正直だが精度は落ちる。
商品単位まで利益を出す
売上は簡単な数字だ。Lebesgueは原価、値引き、送料、税金、決済手数料を引き、注文別、商品別、チャネル別の利益を出す。独自のコスト項目は梱包費やクリエイターへの支払いを拾う。ここにこのツールの値打ちがある。よく売れても粗利の薄い商品は、もう勝ち筋には見えなくなる。
顧客生涯価値のモデル
プラットフォームは初回注文日、獲得チャネル、商品で顧客をまとめ、各グループが長期でいくら使うかをモデル化する。初回とリピートの内訳が顧客生涯価値の数字の隣に並ぶので、そのチャネルが買い手を連れてくるのか、値引き待ちを連れてくるのかが分かる。モデルが差を見せるなら、リテンション施策の説明もしやすい。
競合インテリジェンス
競合インテリジェンスは主要プラットフォームの広告ライブラリを土台にする。どの競合が出稿を増やしているか、どのクリエイティブ形式を繰り返すか、訴求がどこで変わるかが見える。答えは単純だ。市場が動いているのか、自分のアカウントだけが動いているのか。出稿額は推定値として読む。ライブラリが正確な予算を公開することはない。
2万ブランド超のベンチマーク
すべての指標は、カテゴリーと規模で絞った大規模なECブランド群と比較される。コンバージョン率2.1パーセントは単体では何も語らない。似た規模のストアと並べると、問題が集客にあるのか提案にあるのかを示す信号になる。ベンチマークは方向を示すもので絶対の基準ではなく、母集団はShopifyのストアに偏っている。
メリットとデメリット
メリット
- ストアの利益、広告費、メール行動、競合の動きが一つのワークスペースに入るので、月曜の会議で開くタブが減る。
- Henriが指標の変化を原因と推奨アクションに翻訳するので、分析職でなくてもクエリツールを開かずに動ける。
- 月額固定で従量課金がないため、レポートが多い週も静かな週と同じ費用で済む。
- 無料プランでもストアのパフォーマンスと基本の広告分析が見られ、支払う前にデータの質を判断できる。
- 大規模なブランド群のベンチマークは、一人の創業者では作れない比較軸を与える。
デメリット
- EC専用に作られている。SaaS、B2Bのリード獲得、コンテンツ事業ではモデルの大半が噛み合わない。
- ファーストパーティ計測と最もきれいなアトリビューションはLe Pixelの追加オプション側にあり、基本プランでは「不明」のコンバージョンが想定より増える。
- 公開APIがないため、モデル化したデータを自社のデータウェアハウスへ流せず、経理は今もCSVを手で書き出す。
- Henriは悪い入力をそのまま引き継ぐ。原価の誤りや注文の重複があっても、最初から正しくなかった数字を自信満々に説明する。
よくある質問
ECマーケティング分析とAIアシスタントを組み合わせたものだ。プラットフォームが注文、広告費、利益、顧客生涯価値を追い、Henriが結果の原因と変更点を説明する。毎朝ストアのデータを読むアナリストを想像すると近い。
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Prosp · ライティング · 音声・言語 · マーケティングProspは、代理店や営業チーム向けに作られたAI LinkedInアプローチツールだ。見込み客ごとに自分の声でメッセージとボイスメッセージを書き、相手が本当に返信するように仕向ける。アカウントをつなぎ、リードを見つけ、AIにパーソナライズされたメッセージを大量に下書きさせて送信させる。すべて1つの受信トレイから行える。大量のアウトバウンドを回す人向けにできている。それがこの製品の売り込みのすべてだ。それでも各接点は人間らしく感じられなければならない。
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On Model · 画像 · マーケティングOn Modelは、服を仮想モデルに着せるAIファッションモデルツールであり、オンラインストアが撮影を予約せずにモデル着用の商品写真を手に入れられるようにする。Shopifyアプリとして動き、既存画像のモデルを差し替え、背景を変え、切り取られた写真や頭のない写真に顔を生成できる。狙いは単純だ。商品写真を顧客に合わせ、同じサプライヤー画像を使う競合と差をつける。