先日行われた私の登壇内容「知らなきゃ損だ！こんな使い方もできるChatGPT活用例10選！」をブログでもお伝えさせていただきます。
当日のセッションではお伝えできなかったChatGPTとの細かいやりとりも当ブログでは公開させていただきますので、セッションを見ていただいた方もぜひ見てみてちょ。

はじめに

今回の活用例10選は以下2つのテーマに分けてお伝えをさせていただきます。

• 知っておくとちょっと便利な活用例3選
• マーテックで役立ちそうな活用例7選

前半の活用例3選は普段ChatGPTを使っている時に発生するトラブルに対する対処法、後半の活用例7選は私が担当しているマーテックのプロダクトで使える活用例7選をご紹介します。

知っておくとちょっと便利な活用例3選

ネットワークエラーの対処法（活用例1）

ChatGPTを使っていると以下のようなネットワークエラーのトラブルに遭遇することがあるかと思います。

こちらのエラーなんですが、個人的に主にGPT-4を使った時に起こりやすいエラーかなと思ってます。
このネットワークエラーに遭遇したら、以下のように赤線の質問を追加してみてください。

上記のことを行うことによってエラーを回避した書き出しが以下のように可能になります。

ネットワークエラーのせいでChatGPTが使えない！なんてことになったら、ぜひ活用してみてください。

コード書き出し時のエラー対処法（活用例2）

2つ目の活用例は「ChatGPTに考えてもらうコードの書き出し」についてです。
以下のようにコードの書き出しをお願いした時に途中で回答が切れてしまう現象があると思います。

ここで「続けてください」と指示を出すと、「続き」がコード形式ではなくテキスト形式で出されてしまう場合があります。

これを回避するためには続きを要求する際に「上の記述の続きをお願いします」という風に要求します。
そうするとコード形式の書き出しをそのまま続けて書いてもらう使い方ができます。

長いコードの書き出しで詰まってしまった場合はぜひご活用ください！

ChatGPTの履歴を保存する（活用例3）

3つめの活用例はChatGPTの履歴についてです。
ChatGPTとの会話の履歴は以下赤枠内に自動で蓄積されるようになってます。

ところが、この赤枠内の履歴がたまに不具合で消えることがあります。
ここで「消えると困る」と思っている方にはSaveGPTという拡張機能をお勧めします。

Chrome,Firefoxの拡張機能になり、ChatGPTとの会話履歴を自動保存することが可能になります。
使い方については以下記事で紹介してます。

ChatGPTの会話を保存するSaveGPTを使ってみた！

マーテックで役立ちそうな活用例7選

ここからは私が担当しているマーテックのプロダクト、BrazeとMixpanelでChatGPTがどのように使えるかという話をさせていただきます。
まずそれぞれのツールの説明を簡単にさせていただくと、Brazeは「アプリ・WEBサイトのユーザーにメッセージを配信するツール」、Mixpanelは「アプリ・WEBサイトのユーザーの行動分析をするツール」になっています。

この2つのプロダクトに対してChatGPTがどのように使えるかというと「考え事の叩きを短時間で作成してもらう」という使い方ができます。
Brazeの場合だとツールを活用するのにあたり、以下の作業が必ず必要になります。

• 配信に使うためのデータの選定
• 配信対象となるセグメントの作成
• 配信する時間の作成
• 配信する文章の作成

ChatGPTを使うことでこれらの叩きを短時間で作成することができます。
またMixpanelの場合は行動データを蓄積したレポートの分析や仮説立てに活用することができます。

それぞれの具体的な使い方について以下紹介します。

Brazeの配信に使うデータの選定（活用例4）

Brazeからの配信に使うデータの選定ですが、ご覧のようにChatGPTに指示を投げます。

すると、ChatGPTからご覧の回答が返ってきます

Brazeを効果的に活用するために、以下の情報を提供いただくと、
より質の高いアドバイスを提供できると思います。

1.会社の業種と業界
2.顧客セグメント（ターゲット顧客のプロファイル）
3.主要なマーケティング目標とKPI
4.既存のマーケティング戦略と使用しているチャネル
5.利用可能な顧客データの種類
（例：デモグラフィック情報、購買履歴、行動データ、プリファレンスなど）
6.Brazeを活用して達成したい具体的な目標や期待

この情報を元に、どのようなデータをBrazeに投入すべきか、
また、それらのデータを活用してどのような戦略を立てるべきかについてのアドバイスを提供できます。
データを選定する際は、顧客に適切なコンテンツを提供できるようにすることが重要です。
また、データの質と整合性も重要な要素であり、
それを維持することで、より効果的なマーケティング活動が実現できます。

言われた通りの情報をテキストベースで伝えます。

上記のテキストは項目としては長くなりますが、この辺りはアプリの運用をしているならば、どこかしらにある情報の想定となります。
そのため用意するのに時間はかかるかもしれませんが、特段考える作業にはならないと考えます。

全てをChatGPTに入力するとこれらの情報を元にBrazeに入れるべきデータを選定して回答でくれます。

ご提供いただいた情報に基づいて、以下の顧客データをBrazeに投入することをお勧めします。

1.基本情報（氏名、メールアドレス、電話番号、生年月日、性別）
2.住所情報（郵便番号、都道府県）
3.会員情報（会員ID、会員ランク、会員登録日、会員ステータス）
4.購買履歴・アイテム関連情報（購入商品名、購入金額、購入日、購入店舗、商品カテゴリ、サイズ、カラー）
5.ウェブサイト・アプリ利用履歴（閲覧ページ履歴、クリック履歴、検索キーワード、お気に入り商品、カートに入れた商品、レビュー・評価）
6.SNSアカウント情報（Twitter, Facebook, Instagramなどのアカウント情報、フォロワー数、シェア・いいね・コメント履歴）
7.顧客属性（職業、収入、世帯構成、趣味・関心事）

ちなみにデータの選定だけでなく、具体的にどういった戦略で活用できるかの案もくれます。

これらのデータを利用して、以下の戦略を実施できます。

1.セグメンテーション: 
顧客データを使用して、顧客を異なるセグメントに分類し、
各セグメントに合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供します。
例えば、購入履歴や閲覧履歴に基づいて関心のある商品カテゴリを特定し、
それに応じたプロモーションを実施します。

2.休眠ユーザーの再活性化: 
最後のアプリ起動から90日間購買がないユーザーに対して、
特別な割引や限定オファーを提供するキャンペーンを実施します。

3.ゴールド会員向けの特典強化: 
年間5万円以上の買い物をしているゴールド会員に対して、
独自の特典やプロモーションを提供し、ゴールド会員のシェアを増加させます。

4.メールとプッシュ通知の最適化: 
開封率を改善するために、顧客の行動データや属性データに基づいて
送信タイミングやコンテンツを最適化します。
また、サブジェクトラインやプレビュテキストを工夫し、
A/Bテストを実施して効果的なものを選択します。

5.パーソナライズされた商品推奨: 
顧客の購買履歴、閲覧履歴、検索キーワード、お気に入り商品などのデータを活用して、
個々の顧客に適した商品推奨を行います。
これにより、顧客の関心を引き、購入率を向上させることができます。

6.SNS連携キャンペーン: 
顧客のSNSアカウント情報を活用して、シェア・いいね・コメント履歴を分析し、
顧客が関心を持っているトピックやトレンドに基づいたキャンペーンを展開します。
また、顧客がシェアしたり、友人を紹介したりすることを促すプロモーションを実施し、
口コミ効果を高めます。

7.ロイヤルティプログラムの強化: 
顧客の購入履歴と属性データを活用して、ロイヤルティプログラムを最適化し、
顧客の長期的なエンゲージメントとリピート購入を促します。
例えば、特定の商品カテゴリーやブランドに興味を持っている顧客に対して、
ポイント倍率や限定オファーを提供することができます。

これらの戦略を実施することで、Brazeを活用して休眠ユーザーの掘り起こし、
ゴールド会員シェアの向上、購入率の改善、メールとプッシュ通知の開封率改善などの
目標達成に繋げることができます。
データを適切に活用し、顧客に適したコンテンツを提供することで、
顧客エンゲージメントを向上させることが可能です。

ChatGPTの答えをそのまま使うかの判断は精査が必要になりますが、ご覧いただいたようにツールに合わせた、ある程度の叩きを短時間で作ってもらうという使い方ができます。

配信セグメントの作成（活用例5）

次にセグメントの作成ですが、ご覧のようにここから伝える指示は、すでにChatGPTに与えている情報を活かして提案をもらうようにします。

ChatGPTから返事が来ます。

以下のようなセグメントを作成することで、MAUの活性化、購入率アップ、顧客単価向上を目指すことができます。

1.MAUの活性化を狙うセグメント:
・休眠ユーザー: 最後のアプリ起動から90日間購買がないユーザー。
・低アクティブユーザー: 最近30日間にアプリを1～2回しか起動していないユーザー。
・新規ユーザー: アプリ登録後、30日以内のユーザー。

2.購入率アップを狙うセグメント:
・カート離脱ユーザー: カートに商品を入れたが購入に至らなかったユーザー。
・ウィンドウショッパー: 商品を閲覧・お気に入り登録するが購入に至らないユーザー。
・類似購入履歴ユーザー: 類似の商品カテゴリやブランドを購入したユーザー。

3.顧客単価を上げるためのセグメント:
・ゴールド会員: 年間5万円以上の買い物をしているユーザー。
・高額商品購入者: 平均購入単価が高いユーザー。
・ブランドロイヤルユーザー: 特定のブランドやカテゴリに高い購入頻度を持つユーザー。

これらのセグメントに対して、
それぞれのニーズや行動に応じたパーソナライズされたコンテンツや
プロモーションを提供することで、
MAUの活性化、購入率アップ、顧客単価向上を目指すことができます。

例えば、休眠ユーザーや低アクティブユーザーに対しては、
限定オファーや割引クーポンを提供し、
アプリ利用のインセンティブを与えます。
また、カート離脱ユーザーやウィンドウショッパーに対しては、
関心のある商品カテゴリやお気に入り商品に基づくプロモーションやリマインダーを送信します。
さらに、ゴールド会員や高額商品購入者に対しては、
独自の特典やプレミアムオファーを提供して、顧客単価を上げるよう働きかけます。

もっと深いセグメントを作成したい場合は以下のような指示を追加でしてみます。

ChatGPTから返事が来ます。

顧客データを2つ以上組み合わせることで、より効果的なセグメントを作成することができます。
以下に、それぞれのジャンルに分けたセグメントの例を示します。

1.MAUの活性化を狙うセグメント:

・休眠ユーザー&ブランドロイヤル: 90日間購買がないユーザーで、特定のブランドやカテゴリに高い購入頻度を持つユーザー。
・新規ユーザー&特定属性: アプリ登録後、30日以内のユーザーで、特定の属性（年齢、性別、趣味など）に基づくユーザー。

2.購入率アップを狙うセグメント:
・ウィンドウショッパー&特定商品閲覧履歴:商品を閲覧・お気に入り登録するが購入に至らないユーザーで、
特定の商品カテゴリやブランドを閲覧しているユーザー。
・カート離脱ユーザー&低アクティブユーザー: カートに商品を入れたが購入に至らなかったユーザーで、
最近30日間にアプリを1～2回しか起動していないユーザー。

3.顧客単価を上げるためのセグメント:
・ゴールド会員&高額商品購入者: 年間5万円以上の買い物をしているユーザーで、平均購入単価が高いユーザー。
・特定の趣味・関心事&特定商品カテゴリ購入者: 特定の趣味や関心事を持つユーザーで、
特定の商品カテゴリに高い購入頻度を持つユーザー。

これらのセグメントに対して、それぞれのニーズや行動に応じたパーソナライズされたコンテンツやプロモーションを提供することで、
MAUの活性化、購入率アップ、顧客単価向上を目指すことができます。

例えば、休眠ユーザー&ブランドロイヤルに対しては、
お気に入りのブランドやカテゴリに関する限定オファーや新商品情報を提供し、
アプリ利用のインセンティブを与えます。

また、ウィンドウショッパー&特定商品閲覧履歴に対しては、
関心のある商品カテゴリやブランドに基づくプロモーションやリマインダーを送信し、
購入への動機づけを図ります。

さらに、特定の趣味・関心事&特定商品カテゴリ購入者に対しては、
その趣味・関心事に関連する商品やカテゴリのプロモーションを行い、
顧客単価向上に効果的なアプローチを試みます。

これらのセグメントを活用して、
顧客データに基づくパーソナライズされたマーケティング活動を実施することで、
MAUの活性化、購入率アップ、顧客単価向上を目指すことができます。

Brazeの機能を最大限に活用し、効果的な顧客エンゲージメントを実現してください。

こんな感じでセグメントの案出しに使える活用例となります。

配信タイミングの作成（活用例6）

次にセグメント毎の配信タイミングを考えてもらいます。
以下のように指示を出します。

ChatGPTから返事が来ます。

【対象セグメント】：
休眠ユーザー&ブランドロイヤル
【提案する配信タイミング】：
最後のアプリ起動から30日経過後、
お気に入りブランドやカテゴリの新着情報や限定オファーを通知。

【対象セグメント】：
新規ユーザー&特定属性
【提案する配信タイミング】：
アプリ登録後1日以内に、
その属性に基づいた商品やプロモーションの紹介。
その後、7日経過後にもう一度関連商品やプロモーションのリマインダーを送信。

【対象セグメント】：
ウィンドウショッパー&特定商品閲覧履歴
【提案する配信タイミング】：
関心のある商品カテゴリやブランドを閲覧した2日後に、
その商品に関連するプロモーションやおすすめ商品を通知。

【対象セグメント】：
カート離脱ユーザー&低アクティブユーザー
【提案する配信タイミング】：
カートに商品を入れた後、24時間以内にリマインダーを送信し、
購入意欲を高める。
さらに、3日後にもう一度リマインダーを送信。

【対象セグメント】：
ゴールド会員&高額商品購入者
【提案する配信タイミング】：
高額商品の購入後1週間経過時に、類似商品やアクセサリーのおすすめを通知。

【対象セグメント】：
特定の趣味・関心事&特定商品カテゴリ購入者
【提案する配信タイミング】：
特定の趣味・関心事に関連する商品を購入した2週間後に、
同じ趣味・関心事に関連する新商品や限定オファーの情報を通知。

これらの配信タイミングは、顧客の行動やニーズに基づいて調整することが重要です。
また、A/Bテストを実施して、最適な配信タイミングを見つけることも効果的です。

こんな感じでユーザーの行動を起点にしたタイミングでの提案出しにも活用できます。

配信する文章の作成（活用例7）

文章の作成について、ここではメールを例にした作成例を伝えます。
以下のようにメールの場合は件名と文章で指示を分けて出し、それぞれ考えてもらいます。

以下の感じで初回は上がってきますが、、、

【対象セグメント】：
新規ユーザー&特定属性
【件名】：
初回限定！属性別おすすめ
【本文】：
[お名前]様、ご登録ありがとうございます！
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クーポンコード：NEW_USER_10
お得なこの機会をお見逃しなく！

中身がイマイチだと思った場合は追加指示を出して調整も可能です。

以下のようにセグメントを深掘りした件名を書き出してもらいます。

【対象セグメント】：新規ユーザー&20代男性
【件名】：20代男性必見！おしゃれアイテム特集

【対象セグメント】：新規ユーザー&30代女性
【件名】：30代女性向け！大人のスタイルガイド

【対象セグメント】：新規ユーザー&40代男性
【件名】：40代男性に贈るスタイリッシュな逸品

【対象セグメント】：新規ユーザー&20代女性
【件名】：20代女性へ！トレンドファッション特集

【対象セグメント】：新規ユーザー&30代男性
【件名】：30代男性必見！カジュアルからビジネスまで

ついでに文章も以下のように指示を出し再考してもらいます。

ChatGPTから返事が来ます。

メールの文章も先ほどとは変わって長文でそれなりの文章を考えてくれるようになります。
このままの文章を使うかは実際の担当者の判断になりますが、ご覧の感じでクリエイティブな要素が必要な部分も叩きとして活用することができます。

Brazeのコネクテッドコンテントと連携（活用例8）

BrazeにはコネクテッドコンテントというBrazeにあるデータと外部APIを連携して配信メッセージに組み込む機能があります。
これを活用するとBrazeとOpenAIのAPI機能を組み合わせることができ、例えば「購入した商品によって毎回違うオリジナルのお礼メッセージ配信」ということもできたりします。

例えば以下の女性がいた場合。

以下のようなサンクスメッセージを自動生成＆自動配信できたりもします。

こちらは、あくまで一般的なお礼文を考えてもらいましたが、これだけだと特に面白みがないので購入商品だけでなく、購入商品に加えユーザーの属性情報に合わせた文章も作成させてみます。
例えば以下の女性がいた場合。

ユーザーの好きなタイプも属性情報として取得できてる場合、以下のような人力で考えるには小っ恥ずかしい文章も自動生成＆自動配信できます。

コネクテッドコンテント×Open AIのAPI機能については以下の記事でも紹介してます。

BrazeとOpenAIを使ってユーザー毎の面白メッセージを自動配信する

カスタマジャーニー系の施策も考えてもらう（活用例9）

さらに他の活用例としてですが、ここまでChatGPTに渡した情報を元にカスタマジャーニー系の施策にも活用することができます。
以下の指示を出し、カスタマジャーニーには不可欠なペルソナ作成をしてもらいます。

ChatGPTから以下回答が来ます。

以下に、今回のECアプリにおける顧客ペルソナを1人作成します。

名前：鈴木 真希（仮名）
年齢：32歳
性別：女性
職業：広告代理店勤務
家族構成：独身、猫1匹と同居
収入：年収600万円

趣味・関心事：
週末に友人とカフェ巡りを楽しむ
SNSでファッションやインテリアのトレンドをチェックする
ヨガやジムでのウェルネス活動に参加する
読書や映画鑑賞でリラックスする

ショッピング傾向：
オシャレで個性的なアイテムを好む
価格よりも品質やデザインに重きを置く
セールやポイントプログラムを利用して賢く買い物する
アプリやウェブサイトでのショッピングを好む

鈴木さんは、オシャレで上質なアイテムを求める30代の働く女性です。
彼女は、自分のライフスタイルや価値観に合ったファッションを楽しみながら、
セールやポイントプログラムを活用して賢く買い物をしています。
また、彼女は友人との交流やリラックスタイムを大切にしており、
趣味や関心事を通じて自己研鑽に励んでいます。

このペルソナを元に、次はジャーニーステージの定義を書き出させます。

ChatGPTから以下回答が来ます。

1.認知（Awareness）：
真希さんはSNSや友人からの紹介を通じて、ECアプリの存在を知ります。
アパレル業界で話題のブランドやデザインが取り上げられていることに興味を持ちます。

2.興味（Interest）：
ECアプリのウェブサイトやSNSアカウントを訪れ、
商品ラインナップやスタイリングのアイデアを確認します。
さらに、カスタマーレビューやブログ記事を読んで、購入を検討する理由を見つけます。

3.検討（Consideration）：
ECアプリをダウンロードし、アカウント登録を行います。
商品の詳細情報や価格、サイズ、カラーなどを比較検討し、
自分のスタイルや予算に合ったアイテムを見つけようとします。

4.購入（Purchase）：
気に入ったアイテムをカートに追加し、購入手続きを進めます。
初回購入特典や会員登録時のポイントを利用して、お得に購入できることに満足感を感じます。

5.経験（Experience）：
商品が届いた後、品質やデザイン、フィット感を実際に試し、
期待通りの商品であることを確認します。
また、アフターサービスやカスタマーサポートが充実していることに好感を持ちます。

6.満足（Satisfaction）：
繰り返し購入を行い、商品の品質やサービスに対する信頼感が高まります。
ポイントプログラムや限定セールなどの特典を活用し、購入意欲を維持します。

7.ロイヤル顧客（Loyalty）：
真希さんはECアプリを定期的に利用し、
自分のスタイルに合った商品を見つけることができる信頼できるブランドとして認識します。
友人やSNSでのシェアを通じて、他の人にもオススメするようになります。
さらに、年間購入額が一定額を超えたことでゴールド会員に昇格し、
特典やサービスをさらに享受できるようになります。

挙げられたジャーニーステージの中から深掘りしたいタッチポイントを考えてもらうよう指示を出します。

鈴木真希さんの検討〜購入のステージにおいて、ECアプリのタッチポイントは以下のようになります。

1.アプリダウンロード：
真希さんは、アプリストアからECアプリをダウンロードします。
アプリの評価やレビューも確認して、期待感を持ちます。

2.アカウント登録：
アプリを開いてアカウント登録を行い、氏名、メールアドレス、生年月日、性別などの基本情報を入力します。
登録時に受け取る特典やポイントに興味を持ちます。

3.商品検索・閲覧：
アプリ内で気になる商品を検索したり、カテゴリー別に閲覧します。
人気商品や新着アイテム、セール情報などもチェックします。

4.お気に入り登録：
気になる商品をお気に入りに登録し、後で比較検討や購入を検討できるようにします。

5.商品詳細閲覧：
商品ページで詳細情報（価格、サイズ、カラー、素材、在庫状況など）を確認し、
他の顧客のレビューや評価も参考にします。

6.カート追加：
購入を決定した商品をカートに追加します。

7.購入手続き：
配送先住所や支払い方法を入力し、購入手続きを進めます。初回購入特典や会員登録時のポイントを利用して、
お得に購入できることに満足感を感じます。

8.購入確認メール：
購入が完了したら、確認メールが届きます。内容を確認し、配送予定日やキャンセル・変更手続きについても理解します。

9.アプリ内通知・プッシュ通知：
購入後もアプリ内通知やプッシュ通知を通じて、新商品情報やセール、キャンペーン情報を受け取ります。

これらのタッチポイントを通じて、鈴木真希さんはECアプリで商品を検討し、購入に至るプロセスを経験します。

といった感じでカスタマジャーニーの叩きとなるタッチポイントの想定も書き出したり出来ます。
ここからさらにタッチポイント毎に想定される感情書き出しなども指示すれば、より深掘りしたカスタマージャーニーの設計ができると思います。

ついでにBrazeのキャンバスフローというシナリオ設計が必要な作業についても以下の指示を出してお願いしてみます。

ChatGPTから以下返事が来ます。

Brazeのキャンバスフローを利用して、
鈴木真希さんの初回購入率を向上させるためのシナリオは以下のようになります。

ステップ1：会員登録後、ウェルカムメール送信
アカウント登録直後にウェルカムメールを送信します。
メール内には、初回購入割引クーポンやアプリの使い方、おすすめ商品などの情報を盛り込みます。
このメールで、真希さんにアプリ内でのショッピングへの関心を持ってもらいます。

ステップ2：お気に入り登録アイテムのフォローアップ
真希さんがお気に入りに登録したアイテムに関するメールを送信します。
在庫状況や、関連商品の紹介、お気に入りアイテム限定の割引情報などを提供して、購入意欲を高めます。

ステップ3：ブラウジング履歴に基づく商品推薦
真希さんがアプリ内で閲覧した商品履歴を元に、類似商品や関連カテゴリのアイテムを紹介するメールを送信します。
パーソナライズされた商品提案を行うことで、真希さんの購入意欲を引き出します。

ステップ4：カート放置リマインダー
真希さんがカートに入れたが購入を完了していない商品について、リマインダーメールを送信します。
このメールでは、カート内のアイテムを再度確認させるとともに、期限付きの割引クーポンを提供して、購入を促します。

ステップ5：初回購入特典の再告知
真希さんがまだ初回購入をしていない場合、初回購入特典を再告知するメールを送信します。
特典の有効期限や、利用条件を明示して、真希さんに購入を検討させます。

これらのステップを組み合わせたキャンバスフローを設定することで、
鈴木真希さんの初回購入率を向上させることが期待できます。
各ステップのタイミングや内容は、真希さんのアプリ利用状況や反応に応じて最適化していくことが重要です。

今回の場合だとステップ1〜5までとなりますが、さらに指示を追加することで他のアイデアの叩きも作成してくれるかと思います。

MixpanelとのAPI連携（活用例10）

最後に紹介するのはMixpanelとChatGPTというかOpenAIのAPI連携の活用例になります。
Mixpanelについては以下記事でも製品概要を紹介してます。

mixpanelとは？できることや使い方・特徴をわかりやすく解説！

どのようなことを行うかというとMixpanelのAPIを使って抽出したレポートデータをOpenAIのAPIに渡して、そのデータの傾向分析や仮説立てをしてもらうという使い方です。

実際にMixpnaelのレポートデータを渡しOpenAIのAPIから得られた回答が以下になります。

ぱっと見、いい感じで分析をしてくれてますが、現時点のAPIではデータの許容量がそこまで多くないので、1回であまり多くのデータは渡せません。
そのため実務として使うレベルで求めるなら許容量がもっと流し込めるようになるアップデートが必要かなと思ってます。

このあたりの手順などについては以下記事で紹介をさせていただいています。

MixpanelのデータをChatGPTにAPI連携して仮説立てをさせてみる

おまけ

以上DevelopersIO Day Oneでお話しさせていただいた「知らなきゃ損だ！こんな使い方もできるChatGPT活用例10選！」の内容をブログでもお伝えさせていただきました。
ちなみに今回のセッションタイトルも実はChatGPTに考えてもらったとかもらってないとか。