「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。
サイトに訪問する人間は2つに分けられる。既に買う気になっているか、なっていないかだ。
はい。まぁ、たまにはこういう書き出しで。サイトに達成すべきコンバージョンポイントがある場合、訪問したユーザーは、既に目的(予約、購入)が決定しているユーザーか、情報収集が目的のユーザーになるわけです。
サイトの最適化をしていくことは非常に重要で、その効率性の向上は全体のコンバージョンへの寄与は非常に重要になってきます。
しかしながら、そもそもの母数を確保するという点で、やはりトラフィックの確保はやっぱり重要なわけです。テストをしていくにしても、きちんとした判断をするために母数は必要ですしね。
昨日(2009年12月4日)に私的なWeb解析の勉強会をしましたよ。もともとは9月末にTwitterでぼそっと発言したのがきっかけでやることになったのです。
エコシステムについては、以前にこのブログでも「結局はエコシステムを作る事 」といったエントリで書いているわけですが、今回はその近辺のインタビュー記事がMarkezineさんに掲載されました。
前回のポストで、セグメンテーションの分類方法(セグメント分類をする。)について触れましたが、属性情報はなかなか取得しづらい情報なので、その取得方法の整理など。
ユーザー行動を分析する際に、大きく捉えてから詳細に落とし込んで行くことが重要だったりするわけで、そうするとセグメントを検討しながら分析をしていくわけです。
このセグメントはどれが正解というわけではなく、そのサイトが扱っている商材や特性によっても違ってくるので、最初は手探りです。(セグメントに利用する情報の取得などはまた別途)
ということで、分類方法ですが、自分は2つの種類から分解していくとわかり易いかなぁと思ってます。
告知するのが今更なのですが、明日(2009年10月20日)開催される技術評論社が主催の「戦略的Webマーケティングセミナー」に特別講演として参加をさせていただきます。
サイトを分析する際には、ボリューム感というか、全体感を捉えて分析をします。これは、非常に大事で、いきなり細かい部分にフォーカスして問題点を見つけたとしても、その問題点はサイト全体で見た場合、非常に少数派に対する問題である場合もあるわけです。
同じく、セグメント分類し検証する際も、あまり細かく分けすぎると、どれを優先度として高くするかが見えづらくなります。