USERGRAMがデータ解析技術とAIを活用し、より直感的にUX改善のヒントを得られるように進化

「ユーザ注目ワード(β版)」と「行動パターン分析(β版)」の2つの新機能を追加

この度、USERGRAM(ユーザグラム)にデータ解析とAIを活用した新機能、「ユーザ注目ワード(β版)」と「行動パターン分析(β版)」が追加されます。これらの機能によって、企業のデジタルマーケティング担当者がより効率的にモーメント分析を行い、UX改善のヒントを得られるようになります。

ユーザ注目ワード(β版)(2019年1月18日リリース)

機能概要

ユーザごとの興味関心を示す注目ワードをタグクラウドのように表示する機能です。ユーザのコンテンツ閲覧データを解析して、注目度合いを判断しています。

ユーザ注目ワード(β版)の表示イメージ

リリースの狙い

USERGRAMを見る際に、「ユーザの興味や見たコンテンツをもっと直感的に把握できるようにならないか」という声を以前から頂いておりました。

ユーザ注目ワード(β版)はそのユーザが何に注目しているかがひと目でわかるようになっているため、CVしたユーザの興味関心を短時間で把握することが出来、効率的にモーメント分析を行えるようになります。

想定される利用シーン

  • 商品購入ユーザのモーメント分析を行う前に注目ワードを確認し、購入前のユーザの興味を把握する
  • 先月実施したキャンペーンが実際はどんなユーザ層に有効だったのかを知るために、キャンペーンページにアクセスして購入したユーザの注目ワードを見ていく

行動パターン分析(β版)(2019年2月リリース予定)

機能概要

ユーザの行動をAIが分析し、類似した行動パターン毎に分類します。例えば、ECサイトであれば下記のように分類できます。

  • パターンA: 一度購入しただけで、その後に休眠してしまった(訪問も購入もない)パターン
  • パターンB: 頻繁にサイトを訪問し、購入も高い頻度で行うパターン
  • パターンC: サイトにはたまにしか訪問しないが、購入頻度は高いパターン
行動パターン分析(β版)の表示イメージ

リリースの狙い

これまでにもUSERGRAMを見ていると、「なんとなくユーザはこの3パターンに分かれる気がする」といった気付きがあることは、利用頂いている企業様からの声でわかっていました。しかし、分析できるユーザ数は限られるため、あくまで感覚的なものにとどまってしまっていました。

今回のリリースでAIによる行動パターンの分析が実現されることで、人の感覚では時間がかかったり見落としたりしていたユーザの行動パターンを、ビジュアルイメージで直感的に把握した上で行動データを見ることができるようになります。

想定される利用シーン

  • ユーザ数が多いサイトの担当者の方がモーメント分析を行う際に、類似の行動パターン毎に数名ピックアップして、効率的に分析を行う
  • 自社サイトのユーザにどのような行動パターンがあるのか、また、それぞれのボリュームを把握する
  • 定期的にパターンをチェックし、ユーザのサイト利用行動に大きな変化がないかを確認する

 

これからもUSERGRAMはデータ解析やAIを活用した新機能を追加していく予定です。