マーケティング · COURSE
Newsletter 配信フロー全自動化
ネタ収集 → 件名 A/B → 本文生成 → 配信 → 効果測定までを 1 プロンプトで。
audience
マーケ・メルマガ運用
duration
75分
lessons
5 章
reviewed
2026.05
先に読むとよい
達成目安
全 5 レッスンを読み、コース完了マークを付ける
未完了
クイズ 3 問に挑戦し、正答率 80% 以上
未挑戦
コース構成
このコースで学ぶこと
- 01
メルマガ運用の理想と現実
週 1 配信を継続するのは大変。ネタ切れ・件名考案・本文執筆で 1 回 4 時間。Claude Code で 30 分に。
メルマガは効果が出るまで時間がかかる継続施策。問題は『書く側の疲弊』。週 1 配信を 1 年続けるには 200 時間以上必要、現実には半年で止まる。
Claude Code に『ネタ収集 → 件名 5 案 → 本文ドラフト → 効果測定』までをパイプライン化すれば、1 回 30 分の運用に。1 年継続が現実的に。
- 02
ネタ収集の自動化
自社ブログ更新・業界ニュース・社内事例から、来週の配信ネタ候補を 5 つ。
text> 来週 (2026-05-20) のメルマガネタを 5 つ提案。 ## 情報源 - 自社ブログ (blogs/): 今週公開の新記事 - 業界ニュース (news-sources.md の RSS): 今週分 - 社内 Slack #marketing: 今週議論されたトピック - 過去のメルマガ (newsletters/): 過去 3 ヶ月、開封率上位 ## 5 ネタの構成 各: タイトル候補 / 想定読者 / 推奨配信日 / 期待開封率 ## ルール - 似たトピックは 1 つに統合 - 過去 1 ヶ月に同テーマを送ったものは除外 - 季節性・時事性を考慮出力イメージClaude の返答（ネタ候補・要約）来週のメルマガネタ候補 5 件です。 1. **新商品 X の使い方特集** 想定読者：既存顧客 ／ 推奨日：5/22（木）／ 期待開封率：過去平均比 +5% 2. **春の○○トレンド 3 選** 想定読者：見込み層 ／ 推奨日：5/20（火） 3. **お客様の声から見えた活用術** …（以下 2 件）
- 03
件名 5 案 + 本文ドラフト
選んだネタから件名と本文を一気に。CLAUDE.md のトーンガイドに従う。
text> ネタ『新製品 X の発表』でメルマガを準備。 ## 件名 5 案 - 文字数 20-30 字、CLAUDE.md の NG ワード回避 - 開封率予測（過去データから類似分析） ## 本文構成 1. 冒頭 100 字: フック 2. メインメッセージ 300 字 3. CTA（リンク + ボタン文言） 4. 結び: 配信解除リンクの自然な配置 ## 出力 - newsletters/2026-05-20.md - CSV (subject_id, subject, predicted_open_rate) - 04
配信と効果測定
配信ツール（Mailchimp / SendGrid 等）に MCP 経由で投入、配信後の数値を取得して振り返り。
- Mailchimp MCP / SendGrid MCP で配信
- 件名 A/B を 2 案で分割テスト
- 配信 24 時間後に開封率・クリック率を取得
- 翌週のネタ収集時に前週結果を反映
- 05
Skill 化と週次運用
毎週月曜 9 時にネタ収集 → 火曜にネタ確定 → 水曜に件名 + 本文 → 木曜配信、の流れ。
手を動かす
0 / 4
理解度チェック
Q1.メルマガ運用を 1 年継続するうえで Skill 化が解決する根本問題は？
Q2.AI が生成したメルマガ本文を配信する前に、人間が必ず確認すべきものは？
Q3.メルマガ配信に AI を使う場合、配信先データの扱いとして正しいのは？