AI分析を活用してCROとUXを向上させる4つの方法

コンバージョン率の伸び悩みや重要な場面でのユーザーの離脱、膨大なデータに埋もれながらもユーザー体験を阻害している原因を正確に特定できない、このような経験はよくあります。原因は、従来の分析では何が起きたのかは分かるものの、ユーザーが困っている理由や問題を解決する方法を推測するしかないためです。

そこでゲームチェンジャーとなるのが人工知能（AI）によるユーザー体験の分析です。これにより、単に問題を表面化させるだけでなく、ユーザー行動の背後にあるコンテキストを把握し、実際の影響に基づいて修正項目の優先順位を決定することが可能になり、実際に成果をもたらすソリューションを実現できます。

このガイドでは、AIプロダクトを活用してユーザー体験（UX）に関するインサイトをコンバージョンの成功につなげる4つの実用的な方法を紹介し、実際のユースケースを用いてこれらの戦略を実践する方法を説明します。

主なインサイト

• AIで「なぜ」を学ぶ：ContentsquareのChat with Senseやアンケートの自動分析などのツールは、ユーザーが離脱する原因となるUX上の根本的な問題を明らかにし、改善に向けた実用的な解決策を示します。

• 手間のかかるデータ分析をAIシステムに任せる：自動タグ付けやユーザーセッションの概要、インテリジェントなアラートなどの機能により、手作業にかかる時間を大幅に節約し、手動では見逃す可能性のあるインサイトを引き出すことができます。これにより、チームは問題を探すことよりも、ソリューションの実行に集中できます。

• AIが導く仮説をテストして最適化サイクルを加速させる：AIが特定のフリクションポイントを特定して改善を提案するため、自信を持ってターゲットを絞った修正を実行することが可能になり、推測に基づいて広範囲のABテストを実施する必要がなくなります。

1. UXのフリクションを特定する

AIによるデータ分析によって、ユーザーがトラブルに遭遇している場所が分かるだけでなく、フリクションの発生原因を正確に把握して効果的に修正することができます。

【ユースケース】インテリア製品のオンラインストアでUXデザイナーを務めるSarahは、商品ページの直帰率が40%であることに気づきました。しかし、適切なツールがなく、不完全な手がかりを元に推理作業をするしかありません。

このような場合にContentsquareのAI主導の分析機能が役立ちます。Sarah は、何十件もの個別のユーザーセッションを手動で細かく調べる代わりに、ユーザーの不満の原因を正確に示すインサイトを自動的に取得できます。以下はその方法です。

フラストレーションのスコアリング

Contentsqureのインテリジェントなフラストレーションスコア機能により、レイジクリックやデッドゾーンなどの動作を分析し、各ページとセッションごとに0（😀）から 100（😡）までのスコアが割り当てられます。

Sarahは商品詳細ページ（PDP）のスコアが85点であることに気づき、これは明らかに要注意のサインです。そこで、ユーザーフレンドリーなグラフを確認すると、過去1週間でスコアが急上昇していることが分かりました。

セッションをフラストレーションスコアが高い順に並べ替えると、最も問題のあるユーザー体験が上位に浮かび上がります。ユーザーは、ズームできない商品画像を繰り返しクリックし、サイズオプションが正しく読み込まれないまま行き詰まっていることが判明しました。

このようにContentsquareのAI主導のフラストレーションスコア機能を利用することで、顧客体験とコンバージョンを損なうフリクションの解決に集中できます。

セッションリプレイの概要

ContentsquareのAIを駆使したセッションリプレイの概要機能により、セッションの録画を何度も視聴する必要なく、 最大10セッションを一度に分析して問題を明確に把握できます。

各概要では以下を確認できます。

• 特定のページでのユーザーの行動が一般的なアクティビティとどのように異なるかなど、ユーザーの行動に関する注目すべきポイントを含む重要なインサイト

• ユーザーが直面したフリクションやエラーなどの潜在的な問題と、それらが観察されたポイントへのクリック可能なリンク

• ユーザーがどこで行き詰まり、最も多くの時間を費やしたかなど、ユーザーの行動を一目で確認できる、行動に関する傾向の集計データ

UXデザイナーのSarahは、これらの概要を通じてフラストレーションスコアの結果をすぐに確認し、フラストレーションのレベルが高いセッションの70%で、画像のズーム機能とサイズセレクターに関する同じ問題が関与していることを突き止めました。

ContentsquareでAI主導のセッションリプレイの概要機能を利用することで、最大10セッションの概要を簡単に取得し、UXを改善する方法を把握できます。

これらの調査結果に基づき、Sarahのチームが画像ズーム機能を修正し、サイズセレクターを再設計した結果、PDPのパフォーマンスとユーザー体験が向上しました。

2. コンバージョンへの影響に基づいて問題の優先順位を決める

UX問題の深刻さはすべて同じではありません。ちょっとした不快感で済むものもあれば、顧客（＋結果的に収益）を失う原因となるものもあります。

【ユースケース】フィンテック企業のプロダクトマネージャーを務めるMarcusは、モバイルアプリの9つの異なるUX問題について、顧客の声を通じてフィードバックを受け取りました。しかし、開発チームのキャパシティが限られているため、実際にコンバージョンを向上させる修正を優先しなければなりませんでした。

どの問題が最も重要かを推測する代わりに、MarcusはContentsquareを通じてデータに基づいたインサイトを取得し、ビジネス成果への影響に基づいて問題をランク付けしています。

アラート

ContentsquareのAIアラートシステムは、コンバージョンを脅かす可能性のある異常なパターンに自動的にフラグを付け、想定外の行動が発生するとリアルタイムでチームに通知します。

プロダクトマネージャーのMarcusは、モバイル決済時の離脱が過去48時間で35%急増したというアラートを受け取りました。これは、ユーザーが決済の確認ステップ（早急な対応を必要とする、コンバージョンにおいて重要なタイミング）で通常より多くのフリクションを経験していることを示しています。

ContentsquareのAIアラートを使用して特定の指標を自動的にモニタリングし、メールまたはSlack経由でチームに変更を通知できます。

Chat with Senseでユーザー体験に関するインサイトを得る

自然言語を使用するContentsquareの生成AIアシスタントChat with Senseを使ってデータに関する質問をすることで、複雑なレポートの作成や分析に関する専門用語の知識が不要になります。質問を入力するだけで、デジタル体験やコンバージョンに影響を与える問題に関するインサイトが瞬時に得られます。

例えば、Marcusが「モバイルで最も決済時の離脱を引き起こしているUXの問題は何か?」と尋ねるとします。すると、Chat with Senseはデータを分析し、支払いフォームのエラーが離脱の60%を、読み込みの遅さが25%を占めていることを明らかにし、どの問題に最初に取り組むべきかが明確になりました。

問題の背景をさらに理解するため、「支払いフォームのパフォーマンスは先月と比べてどうか？」など、提案されたフォローアップの質問をクリックすると、根本原因をさらに深く追求できます。

👉 これらの調査結果に基づいて、 Marcus は (コンバージョンへの影響が少ない) ページの読み込み時間の問題よりも、 (コンバージョンにおいて最も深刻な) 支払いフォームの問題を最優先する優先順位のロードマップを作成できます。

3. ページレイアウトとCTAのパフォーマンスを強化する

デザインの素晴らしさにおいては美しさが重視されますが、ユーザーを自然で無理のないコンバージョンアクションに導くことも重要です。

【ユースケース】eラーニングプラットフォームのデジタルマーケティングマネージャーを務めるPriyaは、コースのランディングページのトラフィックは多いものの、登録率が低いことに気付きました。Priyaはページレイアウトがユーザーフローを最適化できていないのではないかと疑っていますが、デザインの変更を正当化するには具体的な証拠が必要でした。

Priyaは時間のかかるABテストを実行したり、デザイン的直感に頼ったりする代わりに、Contentsquareを活用してAIマーケティングのインサイトを取得し、ページ要素を最適化して効果を最大限に高めました。以下はその方法です。

アンケートの作成

ContentsquareのAIアンケート作成ツールによって、UXに関する調査の目標（ペインポイントの発見やプロダクトデザインに関するフィードバックの収集など）に基づいてアンケートを自動的に生成できます。知りたい情報を入力するだけで、ツールが適切な質問を作成し、ページのパフォーマンスに関するユーザーのインサイトを収集します。

例えば「ユーザーがランディングページに関心を示さず、登録を完了しない理由を理解したい」という目標をPriyaが入力したとします。すると数秒で、次のようにAIが生成した質問のリストが表示されます。

• 当社のランディングページの見た目はどれくらい魅力的ですか？

• 当社のランディングページの情報は、どの程度お客様のニーズを満たしていますか？

• 当社のランディングページで登録を完了しなかった主な理由は何ですか？

これらの質問によって、コンバージョン率が低い理由をすぐに特定できます。

AIアンケートジェネレーターでアンケートをわずか数分で作成できます。

センチメント分析

Contentsquareのセンチメント分析機能によってユーザーからのフィードバックを分析し、ページ要素に対してユーザーが実際にどう感じているかを把握できます。ユーザーの回答が肯定的、中立的、否定的に分類され、どのデザインがユーザーの共感を呼ぶかを理解するのに役立ちます。

Priyaのアンケート回答から、70%のユーザーがページレイアウトについて否定的なセンチメントを示し、「登録ボタンが見つからない」「雑然としていて分かりにくい」といったコメントが寄せられたとします。この結果から、Priyaはユーザーが視覚的な階層構造に不満を感じていることを知り、ユーザーの満足度とコンバージョン率を向上させるために必要なデザイン改善の方向性が明確になりました。

センチメント分析によってアンケートの回答を肯定的、否定的、中立的に分類することで、ユーザーが実際にどう感じているかを把握できます。

👉 これらの調査結果に基づき、Priyaはランディングページのフロー向上を目的とする再デザインプロセスに着手し、主要なCTAをスクロールせずに見える位置に移動させ、登録プロセスを簡素化してUXとコンバージョンを改善しました。

4. ユーザージャーニーをパーソナライズして最適化する

画一的なユーザー体験は現在では通用せず、今日のユーザーは独自の行動や好みに合わせたユーザー体験を期待しています。

【ユースケース】カナダのSaaS企業でコンバージョン率最適化（CRO）を専門とするAhmedは、ユーザーによって、プロダクトのトライアル期間中にたどる経路が大きく異なることに気づきました。すぐにコンバージョンするユーザーもいれば、即座に離脱するユーザーもいます。Ahmedはその理由を正確に特定できず、それぞれのジャーニータイプを最適化する方法が分かりませんでした。

Ahmedは、すべてのユーザーを同じように扱うのではなく、Contentsquareからインテリジェントなインサイトを得て、個別のユーザーパターンを明らかにし、新たなパーソナライゼーション戦略を導き出しました。以下はその方法です。

Chat with Senseでプロダクトに関するインサイトを得る

Chat with Senseをジャーニー分析と併用することで、何千ものユーザーパスを同時に分析し、複雑なユーザージャーニーに潜む隠れたパターンを発見しやすくなります。込み入った構造のファネルを構築することなく、ユーザー行動に関する質問をするだけで即座にインサイトが得られます。

「最初のセッションでコンバージョンするユーザーと複数回サイトを訪問するユーザーの主な違いは何か？」とAhmedがChat with Senseに尋ねると、再訪問するユーザーのコンバージョン率（25.7％）は最初の訪問でコンバージョンするユーザー（8.28%）よりもはるかに高い一方、後者は1回の取引あたりの支出額が多く、ページでの滞在時間が2倍であることが分かりました。

Chat with Senseによって、何千人ものユーザーの行動を一度に把握してユーザー体験を向上させることができます。

自動タグ付け

ContentsqureのAIを駆使したアンケート作成・分析ツールは、ユーザージャーニーパターンの背後にある「理由」を理解するのに役立ちます。このツールは、それぞれのユーザーセグメントにターゲットを絞ったアンケートを作成し、自動タグ付け機能によって回答がテーマ別に整理されるので、より迅速な分析が可能になり、結果を活用しやすくなります。

Ahmedは、トライアルの設定プロセス中に離脱したユーザー向けのアンケートを作成するためにContentsquareのAIテクノロジーを活用しています。「オンボーディングの複雑さ」「機能に関する混乱」「社会的証明」といった主要なテーマに自動タグを設定することで、新しい回答が届くたびに自動的にタグ付けされます。これにより、何百もの回答を手動で確認することなく、フィードバックをカテゴリー別に素早く分類できます。

このケースでは、離脱者の70%がオンボーディングが複雑すぎると感じており、30%がより豊富な社会的証明を契約前に求めていることが分かりました。これにより、AhmedはUXジャーニーの改善に向けて何をすべきかを明確に理解することができました。

独自のタグを使用するか、または一般的なタグのリストから選択することで、UX関連のアンケート回答をより迅速に検索、並べ替え、分析できます。

👉 これらの調査結果に基づき、Ahmedは複数のソリューションを開発しました。初の訪問でコンバージョンするユーザーと再訪問してコンバージョンするユーザーのギャップを埋めるため、社会的証明や顧客の証言を通じて信頼を築くことに重点を置いた、新規訪問者向けのユーザー体験を実装しました。また、オンボーディングの複雑さの問題に対処するため、2つの異なるオンボーディングプロセスを作成しました。1つは、すぐに使用を開始したいユーザー向けに簡素化されたクイックスタートフロー、もう1つはセットアッププロセスでより細かいサポートが必要なユーザー向けのステップバイステップのガイドに従って進めるプロセスです。

AI分析からUXの成功まで

フォームフィールドの不具合や見つけづらいCTA、分かりにくいユーザージャーニーなど、ユーザーが戸惑う場所を正確に特定できれば、本当に重要な問題を解決できます。問題の特定を運に任せるのではなく、AI主導のインサイトを基に予測可能な結果を導き出すことで、ユーザーのフリクションを明確なアクションへと変換し、コンバージョンを促進できます。

AI主導のユーザー体験分析に関するよくある質問