GapはAIで何を変えようとしているのか?
このところ、生成AIの話題って「どのモデルが賢いか」に寄りがちですよね。もちろんそこも大事なんですが、リテールの現場で見ていると、もう少し別の問いの方が効く気がしています。
そのAIは、顧客の“迷い”を減らせているか?
Gapの最近の動きは、まさにこの問いに対する実装に見えます。発表を並べると、単なる機能追加ではなく、買い物の流れ全体を地味に作り変えているように感じます。
ついに Firefox がシェアナンバーワンのブラウザに – 頭ん中を読ませて頂き、そもそもここのブログのブラウザシェアを見た事が無かったなぁということで出してみました。
ツールの機能を知っていたり、アーキテクチャーを理解していることは、もちろんそれ自体も重要ではあるものの、それを知っていることや理解していることは、そのツールを「活用」出来ることとは違ったりします。
自分が最初にWeb解析ツールに出会ったのは8~9年ぐらい前だと思います。Analogというログ型のツールだったのですが、URLごとのアクセス数とランキングが見れるだけでした。
それでも当時ベンチャーでWebデザイナーのバイトくんにはものすごくワクワクするもので無駄に何度も確認をしていたり。
コマースサイトや新規獲得サイトにおいてコンバージョンプロセスはサイトで最も重要な部分だったりします。
ある程度、コンバージョン達成に意欲があるユーザーだけがいるので、余計な部分で離脱の原因は作りたく無い部分です。
ということで、今回はフォームを改善するにあたっての10のポイントをまとめてみました。
メールは現状ではWeb媒体の中で唯一のPush型媒体と言っても良いと思ってます。受動的なWeb解析を日々考えている中で、能動的な動きのメールはちょっと違う部分もあったり、面白かったり。
ということでメールの効果分析の際に見つけたいくつかユニークなポイントをご紹介。