松尾さん、本日はよろしくお願いします。
まずはWACULさんが提供している「AIアナリスト」っていうのはそもそもどういったツールなんですか？

AIアナリストは「Googleアナリティクス」に連携するだけで、AIが自動でWebサイトのデータを分析し、改善施策を提案してくれるツールです。
Googleアナリティクスのデータから、どのような改善をしたらコンバージョンがどれだけ増えるかという期待値まで、自動で分析、提案してくれる点が特徴です。

AIが勝手に改善提案までしてくれるんですか!! それは非常に助かります!
そもそも、AIアナリストが作られたきっかけは何なんですか？

元々、弊社はコンサルタントによるWebコンサルティング事業を行っていました。
ただどうしてもコンサル事業は人に依存してしまうビジネスモデルでして、そこで生じる問題を解消するために、自動で分析から改善提案まで行えるツールの開発しました。

確かにコンサルティングは、人によって提案レベルや分析にかけられる時間の差によって、内容が変わってきてしまいまうため、個々の能力に依存してしまう部分が大きいのは問題ですね。

そうなんです。そういった差を減らしていくためにも、システムで落とし込める部分はAIに任せたく、「AIアナリスト」のサービスが始まりました。

ただWeb分析をするといっても、商材やサービス、サイト構造によって複雑化してしまい、分析や改善提案の自動化は難しいんではないでしょうか？

実はそうでもないんです。
確かにGoogleでサイトの解析を行おうとすると100以上の分析項目があります。
ただWeb上のコンバージョンを増やすことに関わる項目は、5つのデータで完結すると考えています。
なので、勝ちパターンといわれる内容の体系化は、実は自動に行うことができます。

たった５つですか!?

そうです。実は勝ちパターンとしての分析としてはすごくシンプルで、
「流入元」「入り口ページ」「経由ページ」「フォーム通過率」「デバイス」
この5つのデータを掛け合わせて分析することで、コンバージョンを伸ばす施策の提案ができます。
要は、「どのデバイスで何をきっかけにサイトにアクセスをし、その際どのページを見て、今コンバージョンしたかしてないか」を整理しましょう。ということになります。

スマホからのアクセスなのか、パソコンからのアクセスなのか。
広告経由なのかSNS経由なのか。
特集ページを見てから購入したかしてないかみたいな
コンバージョンに至るまでを整理しましょうっていうことですかね。

そういうことです。Webサイトのデータを網羅的に分析し、コンバージョンまでの各ステップを緻密に整理した上で、AIアナリストのロジックを用いてコンバージョンを伸ばす施策を提案しています。

具体的には、どのような施策が提案されるんですか？

例えば、トップページから商品の使い方ページを経由し、商品ページに遷移した人のコンバージョンが高いというのが分析データからわかったとします。
その場合、商品の使い方ページはコンバージョンをさせるのに有効的なページと言えます。
であれば、商品の使い方ページを必ずアクセスするように誘導できるページの設計であれば、コンバージョンする可能性が高まります。
なので、そのよう場合AIアナリストは「商品の使い方ページへのリンクを、もっと目立つように」という提案をします。

なるほど。
たしかに、経由することでコンバージョンしやすくなるページがあるなら、絶対経由させたいですね。

反対にコンバージョンしないページや離脱を誘発するようなページは、そのページを改善していくよりも、そもそもページへの導線を無くしてしまうほうが、結果としてコンバージョンが増えるというケースもよくあります。
例えばSNSへの導線なんかは、離脱の原因になることもあるので、外したほうがいいという提案をすることもあります。

確かに、別サイトや別サービスへのリンクは離脱の要因になりえますね。
ただ、実際はそこでのシェアによって生まれる流入が、コンバージョンにつながっているケースというのもあると思うのですが、
そのような案件ごとの、AI分析ではパターンにいれにくい内容はどのように対応しているんですか？

そこは人的作業が必要となります。
AIアナリストはあくまで、コンバージョンを増やすことに対して数的根拠の上で最適な施策を提案するツールです。
なので、個々の事情を汲んだ提案を行うために、人的なサポートを行っています。
ECサイトのデータ分析をAIアナリストが行うと、「在庫がない商品」や「時期ずれの特集」といった、今手を付けることはできないが、過去に反響がよかったページなどを、誘導すべきページとして提案してしまうことがあります。そういった部分に関しては、まだ人の目によって対応する必要があります。

在庫がないってことはすなわちコンバージョンが多かったってことですもんね。確かにそれはAIはおススメしますね。

そうですね。あくまでGoogleアナリティクスからとってきている数字をデータ根拠にしているので、そのようなケースは起こります。

AIアナリストの提案はどれくらいの割合で成功しているんですか？

商材やサービスによって違いはありますが、昨年度の実績では73%を超えるくらいの成功率です。

70％以上！それは相当高いですね! それこそ毎月100万円くらいかかるようなコンサルタントに頼んでも30%くらいの勝率って聞いたことがあるので、めちゃくちゃ高い勝率ですね。

そうですね。AIアナリストは現在27,000サイト以上ののGoogleアナリティクスのデータが連携されています。
その27,000サイト以上のの分析結果と、Webコンサルを行っていた際に見つけた勝ちパターンの知見に基づいて分析・提案を行っているため、提案の勝率は高くなりますし、１施策あたりの成果の期待値というのも算出できるのは強みになってると思います。

反対にAIアナリストの苦手な分野ありますか？

比較的苦手としているのは、ページ数が1ページしか無く、遷移が全くないWebサイトですね。
例えば、LP1ページだけで完結してしまっている単品通販のWebサイトなどです。そうなると、総合通販と比べ、さっきの「流入元」「入り口ページ」「経由ページ」「フォーム通過率」「デバイス」この5つの掛け合わせる項目が、そもそも少ないので、成果に繋がりやすい大きな改善提案の数は必然的に少なくなってしまいます。

確かにLPに着地させると、できるだけ遷移を減らしてコンバージョンをさせるのが一般的ですもんね。そうなると、LPごとにどこのページを経由したという分析は、総合通販と比べると限界が来てしまうのは仕方ないですね。

ただ、単品通販のWebサイトでも、複数ページがありさえすれば、データ分析の対象が発生するので、しっかり改善提案をご提供することができます。
細かな改善のPDCAを着実に、高速で回していく、という点では、どんなWebサイトでも変わらないと考えておりまして、AIアナリストが最も得意とするところです。自分で、自分で改善施策を出すとなると10項目も出すと、わりと苦しくなってきてしまうんですよね。
なので、そのような改善施策を考えるのは、人的な作業ではなくAIに任せるべき項目かなと思います。

たしかに。しかも「何でこの施策を行ったのか」という説明も、これまでの多くのデータからっていう根拠があると、改善策に踏み切りやすいですね。

そうです。
お客様からは、「その場その場の思い込みで改善提案を考えていたが、きちんとしたデータから分析した結果を提案してくれるから、格段とやりやすくなった」
「ネットの販売施策をわかってない上司が提案に振り回されてしまうため、思った施策ができなかったが、施策単位の期待値を込みで提案してくれるおかげで、そういうことが減った」といった声も頂いています。

反対に人が介する必要がある作業はどのようなところになりますか？

お客様の事情に合わせた作業の取捨選択の部分ですね。
AIアナリストは、コンバージョンに特化した提案をするため、「在庫のない商品をもっと販売したら売れる」といった提案や、「システムの仕様上実装できない改善ポイント」の提案も行うことがあります。なので、提案の何を実際に行うかという作業の取捨選択は必要になります。

なるほど。最後の実作業の部分で何を行うかは人的作業が必要になってくるんですね。

そうです。だからこれからさんのようなECに関して専門でやっている会社さんというのは、私たちにとってもありがたい存在なんです。

どういうことですか？

AIアナリストは、あくまでデータの分析と課題点の発見、改善提案を自動で行うツールです。
なので、お客様ごとの、実装可否や個別の事情については把握しきれない部分がどうしても出てきてしまいます。
そういった際に、これからさんのようなECのプロの方が、AIアナリストの提案をきちんと把握し、実作業を行ってくれることが、反響を伸ばしていく中で必要になるポイントです。
実際、改善提案はしたけど、実装作業に困ってしまうケースなどもあるので、そういう部分をカバーできる協業の会社さんの力は大きいです。

確かに、せっかく効果的な改善点がわかっても、実際に作業ができないと意味ないですもんね。
それでいうと、弊社であればEC専門の会社なので、そのような部分は任せてもらえるとありがたいですね。

なので、弊社としても、これからさんのような会社さんと一緒にWeb業界を盛り上げていきたいと思います。