AI分析ガイド：指標やデータからインサイトを引き出して収益に変える方法

マーケティング担当者、UXリード、プロダクトマネージャー、データアナリストは皆、「迅速に行動してよりスマートに最適化し、その効果を実証する」という共通のプレッシャーを感じています。しかし、従来の分析ツールは今日の複雑さに対応できるように設計されていません。

AI分析によって、チームがユーザーデータを収集、分析し、その結果に対応するプロセスに変革がもたらされ、「次に何をすべきか？」という最も重要な質問に迅速に答えられるようになります。

このガイドでは、AI分析とは何か、なぜ重要なのかについて説明し、さらに、AI分析によってチームがより素早く簡単かつスマートにインサイトを得て行動に移せる理由をご紹介します。

重要なポイント

• AIによってデータ分析の感情的な側面が明らかになります。従来の分析では「何」が示されるのに対し、AI分析では「なぜ」が示され、フリクションや混乱、満足の瞬間などを意味する顧客行動が明らかになります。

• AI分析を通じてユーザーの行動を実際のビジネス上の決定に結び付けられます。フラストレーション、読み込み時間の遅延、ユーザーインターフェース（UI）のエラーによって、直帰率やコンバージョン、長期的なロイヤルティがどのように直接的な影響を受けるかを確認し、ユーザーの獲得からリテンションまで全体像を把握できます。

• 手間のかかる作業はスマートな自動化機能が担います。AIアルゴリズムを使用するセッションリプレイの要約、フラストレーションアラート、予測的なインサイトによって、以前は数週間かけて手動で行っていた分析作業を数分で集中的に実行できます。

AIデータ分析とは何か？

AIデータ分析は、機械学習と自動化を使用して大規模なデータセットを収集して分析するプロセスです。これにより、ユーザーの行動やカスタマージャーニーを簡単に理解し、パターンを検出して最も重要なインサイトを可視化できます。

人工知能は、サイトやアプリ全体で発生するクリック、スクロール、ためらい動作をスキャンしながら、密かにKPIの達成を徐々に妨げている可能性のあるフリクションやフラストレーション、予期しない行動など、注目に値する瞬間にフラグを立てます。

何よりも重要なのは、AI分析によって指標の背後にあるコンテキストが得られることです。

従来の分析とは異なり、AI分析は何が起きたのかを追跡するだけでなく、なぜ起きたのか、次に何をすべきかを理解するのに役立ちます。

例えば、ContentsquareのAIアシスタントSenseを利用することで、ユーザーがモバイル通知にどのように反応するかだけでなく、その理由も理解できます。行動パターンを可視化し、フリクションを明らかにしてエンゲージメントの向上につながるアクションを提案します。しかも、これらすべてがリアルタイムで行われます。

AIを活用したSenseによってContentsquareのデータからより高速にスマートなインサイトが得られます

従来の分析だけでは不十分な理由

従来の分析方法では、ダッシュボードに豊富なデータが表示されていても、何か問題が発生するたびに探偵のように推理作業が必要になります。データアナリストは何時間もかけてクエリを実行し、データサイエンティストは実装に数週間もかかるモデルを構築します。また、ビジネスインテリジェンス・ツールはリアルタイムのインサイトではなく、時間差のある指標しか提供しません。

従来の分析ソリューションは、ユーザージャーニーが予測可能で、「そこそこ使える」インサイトで成果を上げることができた、よりシンプルな時代向けに構築されていました。

しかし、今日の顧客体験は複雑で、複数のデバイスが使用され、絶えず進化しています。ユーザーはさらに多くを求め続け、従来のツールではその微妙な変化に対応しきれません。

例えば、モバイルのコンバージョンが減少していることに気付いた場合、

• 従来の分析では「決済ページでのコンバージョンが15%低下しました」と報告されますが、その理由は推測するしかありません。

• AI分析ではiOSデバイスで正常に機能しない支払いフォームのフィールドをユーザーがレイジクリックしていることがすぐに確認でき、正確なエラーパターンや影響を受けるユーザーセグメント、推奨される修正方法も表示されます。

目標は人間の判断に取って代わることではなく、それを強化することにあります。

パターン認識とデータ処理という手間のかかる作業をAIに任せ、チームは戦略やテスト、実際にユーザーを満足させる体験の創出に集中できます。

AI分析を活用して業務プロセスに革新をもたらす5つの方法

データに依存しているチームは、ダッシュボードが多すぎることや、明確さが足りないことによる苦労を実感しています。

AIをデータ分析に利用することで、適切なインサイトが適切なチームに提供され、あらゆる部門が迅速に行動し、より的確な判断を行えるようになります。各チームは、それぞれの目標達成に直接貢献するやり方で、これらのツールとユースケースを活用できます。

• デジタルマーケターは、クリックやインプレッションだけでなく、キャンペーンがユーザーの行動やコンバージョンに及ぼす実際の影響を測定できます。

• UXチームとプロダクトチームは、直感や最も発言力の強い人たちの意見だけでなく、実際のフラストレーションシグナルに基づいて、解決する必要がある問題を優先順位付けできます。

• 収益チームとグロースチームは、顧客体験をリテンションや平均注文額、顧客生涯価値（LTV）などのビジネス成果に結び付けられるようになります。

メリットは、データの可視化とレポート機能の向上だけではありません。誰もがカスタマージャーニーに関する明確なビューを共有できるため、チーム内での推測や議論、作業の重複が無くなることも重要なポイントです。

以下では、AI分析によって実際にもたらされる変革についてご紹介します。

1. 収益に影響が出る前に問題を発見する

ほとんどの分析ツールは、すでに指標に影響が出た後に、その原因となった問題を報告します。AI分析によってこれを逆転させ、ユーザーの行動パターンを監視し、修正する時間がまだあるうちに問題を警告します。

仕組み

AIはユーザーの行動を監視し、レイジクリックや長いためらい動作、行き詰まった操作の繰り返しなどのパターンにフラグを立てます。

決済ページでのコンバージョンが先週低下したことに気づくのではなく、ユーザーがフラストレーションシグナルを示し始めた瞬間にアラートが通知されるので、数日から数週間の時間的余裕をもって、収益に影響が出る前に問題を解決できます。

ContentsquareのAIアラートやフラストレーションスコアなどの高度なシステムは、誤報を排除するために季節性やトラフィックの急増を考慮して調整し、本当に必要な場合にのみ警告します。

実際の影響：AI主導のアラート機能を使用するチームは、そうでないチームに比べ、エスカレートする前に4.5倍も多くの問題を検出して修正できます。これにより、エンゲージメントの強化やジャーニーのスムーズ化、コンバージョン率の向上が可能になります。

2. 顧客からのフィードバックを明確な次のステップにつなげる

顧客アンケートやフィードバックでは、「サイトが分かりにくい」「決済できない」など、漠然とした不満の声しか得られないことがよくあります。AI データ分析によって、このような不満を具体的なユーザー行動に結び付け、最適化すべきポイントを正確に把握できます。

仕組み

生成AIを活用するツールは、目標に基づいて自動的にアンケートの質問を作成し、回答をセンチメント別に分類してネガティブなフィードバックを特定のユーザージャーニーに結び付けます。

例えば、ContentsquareのAIアンケートジェネレーターは、ターゲットを絞った質問を数秒で作成し、 センチメント分析は回答を自動的に分類します。さらに、アンケートサマリーでは、フィードバックがセッションリプレイにリンクされるため、回答者が行き詰まった場所と、その理由を直接確認できます。

センチメント分析では、自然言語処理（NLP）とディープラーニングを使用して、回答が「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」のいずれかに自動的に分類されます。

3. データのインサイトを全員で共有する

貴重なインサイトがダッシュボードで操作できない、または、データサイエンティストしかアクセスできない環境は望ましくありません。AI分析によって、すべてのチームが素早く答えを得て、組織全体でよりスマートかつデータ主導の決定が可能になります。

仕組み

AI分析では、チームの誰もがシンプルな英語で質問し、すぐに実用的な回答が得られます。

例えば、チームメンバーがContentsquareのSenseとチャットし、「なぜユーザーは決済ページで離脱するのか？」といった質問をすると、場所や時間、理由の内訳が視覚的に表示され、実際のセッション例が提示されます。SQLの知識やデータサイエンスのトレーニングは不要です。

実際の影響：「どのようなユーザー行動が解約の可能性を暗示しているか？」「どのようなジャーニーパターンがより高い生涯価値をもたらすか？」など、予測的な質問をすると、AIデータ分析の真価が発揮されます。AIは単にデータを表示するだけでなく、実際に指標に影響するアクションも明らかにします。

ContentsquareのAI分析は、自然言語を適切なイベントと分析に変換して質問に答えます。

4. 解約する可能性のあるユーザーを予測する

ユーザーが商品をキャンセルしたり放棄したりするのを待つのではなく、AI分析によって、将来的に解約につながると予想される顧客行動の早期警告サインを特定できます。これにより、ユーザーが解約する前に手を打つチャンスが得られます。

仕組み

機械学習モデルは、繰り返されるエラー、フラストレーションの急な高まり、エンゲージメントの突然の低下などの初期サインを検知するためにスキャンし、履歴データに基づいて解約する可能性が極めて高いユーザーを予測します。

Contentsquareのデータコネクトによって、これらの予測分析データセットを直接データウェアハウスに自動送信し、従来の分析では見逃される感情的なコンテキストを考慮して顧客離れに関するAIモデルを強化できます。

プロのヒント：行動分析によって、解約のリスクがあるユーザーを早期に発見し、継続を促す方法については、 解約の予測と防止に関するガイドをご覧ください。

5. 顧客のロイヤルティと生涯価値を高めるアクションを理解する

AI分析は問題の発見に役立つだけではありません。何が効果的かも明確になるため、長期的な価値を生み出すジャーニーや行動を強化できます。

仕組み

AIは最もロイヤルティの高いユーザーを分析することで、リテンションと相関するパターン（パフォーマンスの高いページ、スムーズなフロー、優れたマイクロインタラクションなど）を特定します。

ContentsquareのAIを駆使したジャーニー分析などの高度な機能とユーザーライフサイクル・エクステンションを組み合わせることで、あらゆるセッションやデバイスでこれらの行動がどのように変化するかを確認できます。このような予測モデルに基づいて予測することで、ロイヤルティの追跡だけでなく、ロイヤルティを獲得する方法も理解できます。

Senseとチャットして、どのようにユーザーがサイトをナビゲートし、それぞれのジャーニーが成果にどう影響しているかをすぐに把握できます

次のステップ：組織全体でAI分析を活用する

AI分析は、その必要性にチームがこれまで気づいていなかったツールのアップグレードです。AI分析を活用することで、次のレポートや事後分析を待つことなく、より迅速に行動し、本当に重要なポイントを発見して迷うことなく対処することが可能になります。

ワークフローにAI分析をどのように統合できるか興味がおありですか？

以下の章では、AI主導のインサイトを利用してビジネス全体でデータ主導の決定をより効率的に行う方法をご紹介します。

• AIによるユーザー体験の向上：UXおよびコンバージョン率の最適化（CRO）を担当するチームは、AIを活用してフラストレーションを軽減し、コンバージョンを増加できます。

• マーケティングにおけるAIの活用方法：マーケティング担当者はトラフィックの質の分析、オーディエンスのセグメント化、キャンペーンの改善にAIを活かすことができます。

• チーム間でのAIの活用：プロダクト、デザイン、分析を担当する各チームが、信頼できる唯一の情報源（SSOT）を共有してコラボレーションを促進できます。

• AI分析ツール：ジャーニーの分析と離脱ポイントの発見を可能にし、エンゲージメントの向上に役立つスマートなアドバイスを提供するつツールとプラットフォームをご紹介します。

AI分析に関するよくある質問