AIのメリット：データを民主化してチームとプロダクトのパフォーマンスを強化

今日のデジタル環境では、より迅速でスマートなコラボレーションが求められますが、顧客データがツールやチーム間でサイロ化されている場合、効果的に連携して役に立つインサイトを獲得し、顧客体験（CX）を向上させることが難しくなります。

AI分析によってワークフローを効率化して生産性を向上させ、組織全体で部門横断的なコラボレーションを促進できます。適切なツールを活用することで、チームは顧客との主なタッチポイントを繋ぎ合わせ、新たな機会を見い出し、包括的なデータを利用して十分な情報に基づいた決定を共同で行うことが可能になります。

このガイドでは、チームがAIを活用して共通の目標に向けて協力し、実際にビジネス成果を促進できる12の方法を紹介します。

重要なポイント

• AI分析によって、アナリストへの依存や時間のかかるトレーニングなど、データの活用における障壁を取り除くことができます。これにより、チームメンバー全員が顧客に関するインサイトを活用・共有してデータドリブンの文化が育まれ、ユーザー中心の取り組みを優先できるようになります。

• CXは孤立した存在ではなく、全員がCXに対して責任を負う必要があります。チームが全体像を把握することで、重要なビジネス目標を達成するために部門間の隔たりを超えて連携する機会を見つけやすくなります。

• AI分析によって、組織全体のチームが統一されたカスタマービューを中心に協力し合い、足並みをそろえ、重複作業を回避しながらリソースを最大限に活用してより大きな成果を生み出すことができます。

AIサマリーで顧客体験全体を改善

顧客を満足させられるCXを創出するには、カスタマージャーニーを最初から最後まで理解する必要があります。自分たちが担当する1つか2つのタッチポイントのみにチームが集中すると盲点が生じ、機会を逃してしまう可能性があります。

そこで、ContentsquareのAIを活用したセッションリプレイの概要機能を使用すると、サイトを閲覧しているユーザーの何時間にも及ぶ録画記録から、すぐに活用できるユーザー行動に関する実用的なインサイトが得られます。

AIツールを使用して1つまたは複数のセッションリプレイを分析することで、重要なポイントや潜在的な問題を自動的に可視化できます。さらに、数回のクリックで重要な瞬間を他のチームと素早く共有して組織全体の目標に向けて連携できます。

以下では、AIサマリーの活用を通じてチームを効率的に連携させる3つの方法を紹介します。

1. より効果的なトラブルシューティングを促進する

QAチームやカスタマーサポートチームがバグレポートやチケットの急増に気付くと、エラーがある、またはフラストレーションスコアが高い（後ほど詳しく説明します）セッションのリプレイを調査し、AIが生成したインサイトを活用して何が起きたのかを把握できます。セッションを視聴する必要はありません。さらに、重要な瞬間をタイムスタンプ付きでプロダクトチームやエンジニアリングチームと素早く共有することで、トリアージと修正を加速できます。

ContentsquareのAIによって、何時間にも及ぶ手動分析が不要になり、重要な瞬間をより迅速に特定することが可能になります。

2. ユーザー調査の結果に基づいて、より効果的なメッセージを作成する

顧客が最も興味を持っている機能や、隠れたペインポイントについてプロダクトチームが確認したいとします。その場合、セッションリプレイ の概要を使用して、さまざまなユーザーセグメントがサイトやプロダクトをどのようにナビゲートしているかを分析できます。例えばリプレイの概要から、「北米のユーザーはタスク管理機能に言及しているページに特に関心を持っている」というようなインサイトが得られます。このようにAIを活用して得られた発見をマーケティングチームと共有することで、これらの機能を強調する、的を絞ったメッセージや広告をマーケティングチームが作成し、コンバージョンにつながる可能性が高い顧客を惹きつけられます。

📖関連ガイド：マーケティングチームがAIを利用して実際にビジネス成果を上げている方法について詳しくは、AI主導のマーケティングに関するガイドをご覧ください。

3. テストを強化する

コンバージョン率最適化（CRO）に取り組むチームがABテストなどを実施する際、セッションリプレイの概要を使用することで、特定のバリアントが成功した理由をピンポイントで特定できます。全体的な行動に関するインサイトを引き出すという手間のかかる作業をAIが担い、重要な瞬間を素早く特定してくれるので、チームは変更を導入する前後の大量の動画を確認して比較する必要がなくなります。さらに、この追加のコンテキストをUX、デザイン、マーケティングの各チームと共有し、それぞれが取得したインサイトを取り入れて、データに基づいた変更をより迅速に行うことができます。

強力なAIコパイロットで生産性を向上

どこから手を付ければ良いか分からないと、大量のデータを目の前に圧倒されることがあります。AIコパイロットを活用することで、自然言語で重要な質問を投げかけ、あとはAIに任せられるため、インサイトを得るまでの時間を大幅に短縮できます。複雑な分析トレーニングは不要です。これにより、チーム全員がデータドリブンの思考を身につけ、知識のギャップを埋めて部門横断的なコラボレーションを加速させ、顧客データからより高い投資収益率（ROI）を引き出すことができます。

ContentsquareのAI機能「Sense」とチャットし、データに関して細かく質問することで、明確な分析結果と実践的な次のステップのアドバイスが得られます。さらに、Senseはデバイスタイプ別の比較や特定のユーザーセグメントの分析など、より深い理解を得るためのフォローアップ質問を提案し、分析結果の背景を的確に説明します。

以下では、AI分析を活用して役立つインサイトを見つけて共有し、共同でアクションを実行する3つの方法を紹介します。

4. コンバージョンファネルにおける離脱を診断して修正する

例を挙げると、コンバージョン率の向上に取り組むマーケティングチームは、Senseに「ユーザーのコンバージョンを妨げている最大の問題は何か？」と尋ねるだけで、AIが即座にインサイトを提供します。

例えば、ユーザーが効果的にコンバージョンプロセスに誘導されておらず、登録フォームに信頼性の問題があることが判明したとします。

マーケティングチームは、顧客をコンバージョンファネルに誘導するメッセージの作成に着手し、UXチームとデザインチームにインサイトを報告します。これらのチームは、登録ページにレビューや「お客さまの声」など、信頼性を証明するコンテンツを追加することを決定します。さらに、カスタマーサクセスチームと連携することで、より価値の高い顧客の証言を生み出すカスタマーアドボカシー・プログラムへの賛同が得られます。

5. より効果的なキャンペーンを開始する

プロダクトチームが新機能をリリースし、そのパフォーマンスを追跡したい場合、Senseにその機能のアクティベーション率やエンゲージメント率の測定を依頼できます。その際、新機能をアクティベーションしたユーザーのほとんどが一度しかその機能を使用していないことをSenseが発見したとします。その場合、「これが顧客離れのリスク増加につながる可能性がある」と、Senseが警告します。

そこでプロダクトチームはマーケティングチームやカスタマーサクセスチームとこの情報を共有し、アクティベーションと再エンゲージメントを促進するEメールマーケティング・キャンペーンを作成します。そして、ユーザーが機能を完全にセットアップして（再度）利用するように促し、ワークフローに取り入れるためのヒントやコツを提供します。

6. 苦情の原因を正確に特定する

カスタマーサポートが支払いに関するチケットの急増に気付いた場合、Senseに原因を調べさせることができます。その際、「決済ページの読み込みが遅いせいでレイジクリックやフォームの複数送信が増えている可能性がある」と、Senseが報告したとします。そのような場合、開発チームがサポートチームから問題について連絡を受けることで、すぐに対応して解決できます。

💡 プロのヒント：Chat with Senseでは、直接的な質問をして回答を得るだけでなく、データに基づいた強力なインサイトを発見し、データをさらに活用することができます。

以下に質問の例を挙げます。

• 最終的にコンバージョンに達するジャーニーにはどのような特徴がありますか？

• ユーザーが最も高い関心を示しているコンテンツはどれですか？

• デスクトップとモバイルではコンバージョンファネルがどのように異なりますか？

するとSenseは、ジャーニー分析やページコンパレーター、ファネル分析など、Contentsquareの機能を自動的に活用して顧客データを分析し、関連するチャートやグラフを生成して次のステップを提案します。

Senseは、「時間の経過とともにどのように変化しましたか？」「それぞれのトラフィックソース間でどう異なりますか？」など、データに関するさらに掘り下げた質問も提案します。また、「Explain my approach（思考を示す）」を選択してその結論に至った経緯と理由を理解することもできるため、チームは自信を持って共同作業を行うことができます。

AIベースのフラストレーションのスコアリングで顧客のペインポイントを解決

フラストレーションは顧客体験全体に悪影響を及ぼしますが、その根本原因をピンポイントで特定するのは容易ではありません。ユーザーのフラストレーションスコアを参考に、チームはフリクションポイントを迅速に特定し、リソースの優先順位を決定し、最も影響の大きい問題に集中することができます。

ContentsquareのAI主導のフラストレーションスコアは、レイジクリック、JavaScriptやAPIエラー、ループ動作などの要素を考慮し、各ページまたはセッションに0～100のスコアを割り当てます。これをContentsquareのインパクト定量化機能と組み合わせることで、これらの問題が収益やコンバージョンに及ぼす影響の予測を確認できます。

これにより、チーム間で共通の認識を構築し、すぐに対応する必要があるサイトまたはプロダクトの領域についてチームの間でコンセンサスを形成しながら実際のビジネスインパクトに基づいて優先順位付けを加速できます。

以下では、フラストレーションをすぐに解消して成果につなげる方法を紹介します。

7. 最も差し迫ったペインポイントを優先する

UXチームとマーケティングチームがCXの低下につながるパフォーマンスの問題や技術的な問題を発見したとします。ContentsquareのAI主導のフラストレーションスコアを活用することで、優先度に基づいて問題を整理し、開発チームにそのまま送信できます。これにより、開発者はバックログをくまなく調べて対応が必要な箇所を判断する必要がなくなり、影響の大きい修正にすぐに取り組むことができます。

8. 仮説をテストして検証する

UXの改善を目指すウェブチームは、フラストレーションスコアでセッションリプレイをフィルタリングし、AIが生成したセッションの要約を取得することで、問題の原因を解明できます。例えばAIによる要約で、ユーザーが詳細情報を求めてクリックできない特定の要素をクリックしていることが示唆されたとします。その場合、ウェブチームはテストチームやマーケティングチームと連携し、「ユーザーが詳細情報を探している」という仮説を検証するABテストを実施するため、テキストを追加したバリアントを作成し、フラストレーションスコアが下がるかどうかをモニタリングします。

📖関連ガイド：AIを利用してフリクションポイントを解決する方法について詳しくは、AI主導の顧客体験の改善に関する記事をご覧ください。

Contentsquareのフラストレーションスコアは、AIを使用して最も影響が大きいユーザーのフリクションの要因をランク付けします。

AI主導のアンケートでユーザーに関する重要なインサイトを活用

ユーザー自身の言葉で意見を聞くことは非常に効果的ですが、一般的なアンケート調査などの定性的な調査方法では、インサイトを引き出すのに時間がかかります。

AI主導のアンケート機能と分析機能を活用することで、調査目標に基づいて質問を素早く作成し、AIアシスタントに回答の要約を任せられます。これにより、何時間もかけて定性データの収集と分析を手作業で行う必要がなくなり、より範囲が広く共有可能なトレンドをこれまで以上に簡単に特定できるようになります。

以下では、ContentsquareのAI主導のアンケート機能を活用して価値の高いインサイトを迅速に取得する2つの方法を紹介します。

9. 顧客のフィードバックを基にロードマップを調整する

カスタマーサクセスチームは、価値の高い長期ユーザーが次にどのような機能を求めているかを知りたいと考えています。AI主導のアンケート調査機能を活用することで、数分でアンケートを作成し、回答の要約を取得してトレンドを把握できます。さらに、アンケート結果をプロダクトチームやエンジニアリングチームと共有し、両チームはこのレポートを参考にロードマップを策定し、顧客からのフィードバックをリリースサイクルに反映させます。

10. ユーザーがコンバージョンしない理由を突き止める

ユーザーによる購入を妨げているブロッカーを把握したいeコマースチームやCROチームが離脱の意図に関するアンケートの実施を決めたとします。ContentsquareのAIテクノロジーによって、受信した回答に「UX」「バグ」「価格」など、定義したキーワードを自動的にタグ付けすることで、結果の分析が容易になります。

さらに、この詳細なフィードバックをUXやマーケティングなどの関連チームに提供し、検索機能の改善や商品ページへの情報の追加などの最適化を行うことができます。

離脱の意図に関するアンケートを使用してユーザーが購入せずに離脱する理由を理解し、その結果をUX、マーケティング、プロダクトの各チームと共有して的を絞った改善を実施します。

AIアラートでKPIに合わせて協調する

日常のワークフローに定期的な更新を取り入れ、標準からの逸脱に迅速に対応できるようにすることで、各チームが主要なビジネス目標と指標に集中できるようにします。

ContentsquareのAIによるカスタムアラート機能は、以下を含む主要業績評価指標（KPI）に関するリアルタイム通知を提供します。

• コンバージョン率

• 直帰率

• エラー率

• デバイスまたはセグメント特有の動作

Microsoft TeamsアプリまたはSlackのワークスペースで直接アラートを受信し、関係するチームやステークホルダーに最新情報を知らせ、次のステップについて生産的なコミュニケーションを行い、状況を踏まえて連携しながら問題の解決に取り組みます。

以下では、チームがAIアラートを使用して会社全体で成果を高める2つの方法を紹介します。

11. 行動に関するトレンドにプロアクティブに対応する

セッションの持続時間や直帰率といったエンゲージメント指標をモニタリングします。これらの数値が低下した場合、マーケティング、プロダクト、UX、デザイン、カスタマーサポートの各チームのメンバーなど、部門をまたがるステークホルダーにアラートを送信します。これにより、共同で調査を行い、アクションアイテムについて連携しながら必要に応じて各チームにエスカレーションし、より迅速な解決が可能になります。

12. 重大な問題にすぐに対応する

AIアラートを設定することで、エラーの急増やページビューの減少を技術チームに即座に通知し、深刻なビジネス問題を引き起こす前に対応できます。さらに、カスタマーサポートチームとも情報を共有することで、同チームはチケット数の増加に備え、プロアクティブにステータスを更新し、問題の解決に取り組んでいることを顧客に伝えて安心させることができます。

チームにエラーを通知するアラートの例

AI主導のインサイトを活用し、すべてのチームの力を結集させてCXの向上を目指す

ContentsquareのようなパワフルなAI機能を備えたオールインワンのインテリジェンスプラットフォームを活用することで、これまで活用されていなかった顧客データを、ビジネス成長を促進する部門横断的なインサイトへと転換できます。全員がデータを細かく分析し、発見を共有して組織全体のチームと連携することで、顧客のリテンションや満足度の向上と収益の増大をもたらす効果的なCXの改善が可能になります。

AIによるチームの連携強化に関するよくある質問