「全部AIでOK」じゃなかった?Klarnaの事例に学ぶ、”人間らしさ”の再評価
スウェーデン発のフィンテック企業Klarnaは、AIによるカスタマーサービスの自動化で効率化を図ってきましたが、近年あらためて人間の対応を再導入しています。背景には、AIでは対応しきれない共感や判断のニーズ、いわゆる“AI疲れ”への配慮があります。今回はKlarnaの事例をもとに、顧客体験設計のヒントを探ります。
解析ツールを利用していく上で、コンバージョンをいかに定義していくかは非常に重要なポイントの1つだったりします。定義を意識できているかどうかで、分析の時のアプローチの仕方が変わってくるわけです。
さて、まずは一般的にも非常に使われることの多くなった<コンバージョン>という単語について少し触れつつ、その<コンバージョン>をどのように分類、定義し、使っていくのが良いのかといった部分について触れていきたいと思います。
ウェブ解析を行っていくにあたり、色々な指標や色々なレポートが溢れています。もう、たんまりと。ただ、事前知識も少なく、いきなり解析ツールにログインした際は、もう何をしていいのか混乱必至なわけです。
また、ある程度レポートを見るのに慣れてきている方であっても、色々なレポートを見続けていると、結局「そのレポートは何で見ていたのか?」といった疑問にあたり、迷子になることもあったりなかったり。
サイトを分析にするにあたって、サイトを俯瞰した構造が頭に入っていることは非常に重要で、これが入っているだけで分析のアプローチも見るべき指標がどれであるかの判断の速さも変わってくるわけですよ。
ということでサイトの構造と指標の味方について少し。あれ、同じような話を書いた気がする…と思ったら書いてたけど、そこから拡張版で書きますっ!
少しレポートが遅くなりましたが、先日、表参道Station5にて「解析しないと!」を終えることが出来たので、フォローアップなぞを少し書いておきたいと思います。
前々回のエントリ(サイトの運用を最適化で分解)で、サイトポテンシャル最大化やトラフィック確保について少し分解をしてみたわけですが、それを図にしてみたものを展開してみたいと思います。
直帰率は全てではないし、直帰率だけ気にしていてもコンバージョンなんて上がるものでもありません。
はい。強気コメントです。でも本当です。自分も数年前は直帰率命みたいないところがあったんですが、色々な経験もあり、今はそうでもないと思っています。
サイトを最適化することは何をしていくということとは何か?これを一言で表そうとすると結構難しいんですよね。
以前にお客様に投げかけられたんですが、色々考えた結果、下記のような形になりました。