Google Analyticsなどの複雑な分析ツールは、豊富なデータ収集能力を持つ反面、その複雑さから十分に活用できている企業は限られています。
一方、AIアナリストは、専門的な知識がなくても高度な分析が可能になり、より多くのチームメンバーがデータドリブンな意思決定に参加できるようになります。IT企業がビジネス成長を加速させるためには、このようなAIツールを戦略的に活用することが重要です。
今回は、AIアナリストの特徴や活用メリット、導入が向いている企業を解説します。
AIアナリストとは
AIアナリストとは、Google Analyticsをはじめとする各種アナリティクスプラットフォームから得られる情報を活用し、データの収集・分析から具体的な改善策の提示、施策実行後の効果測定までを自動化するマーケティングツールです。
38,000を超えるWebサイトから蓄積された豊富な分析情報とマーケティングノウハウをベースに、ビジネス課題の特定からパフォーマンス向上のための重要ポイントを把握し、実用的な提案を行うことができます。
AIアナリストの特徴
AIアナリストの主な特徴は、下記の4つです。
- 実際の成果に繋がるポイント分析
- 分析レポートの自動生成
- ワンクリックで効果検証
- 単一画面上に一括表示
各項目を以下で詳しく解説します。
実際の成果に繋がるポイント分析
AIアナリストは、収集した膨大なデータを分析し、そこから得られた知見を活用して効果的な改善策を導き出します。主に以下の3つの領域に焦点を当てて分析・提案される仕組みです。
- Webサイト構造の最適化
- SEO戦略の強化
- 広告戦略の最適化
データに基づいた多角的な分析と具体的な改善提案が、AIアナリストの特徴と言えるでしょう。
分析レポートの自動生成
AIアナリストツールには、複数のデータソースと連携して分析レポートを自動生成する機能が実装されています。Google AnalyticsやSearch Console、各種広告のデータを統合し、重要なデータを自動的にまとめることが可能です。
そのため、従来は多くの時間を要していた集計作業が不要となり、レポート作成にかかる時間を劇的に削減できます。チームメンバーはデータ収集や整理ではなく、分析結果の解釈や戦略立案に集中できるようになるでしょう。
ワンクリックで効果検証
AIアナリストの最も魅力的な機能の一つは、ワンクリックで改善施策の効果を検証できることです。システムは自動的に「実装前」と「実装後」のデータを比較分析し、レポートを生成するため、従来は時間のかかっていた検証作業が瞬時に完了します。
しかし、どんなに高性能なAIであっても、提案された改善策が実際に効果をもたらすかは、実践してみなければ判断できません。ビジネスの成功のためには、PDCAサイクルをできるだけ迅速に繰り返すことが重要です。
| Plan | 計画 |
| Do | 実行 |
| Check | 評価 |
| Act | 改善 |
AIアナリストを活用することで、評価段階が大幅に短縮され、従来なら数日かかっていた効果測定が数秒で完了するため、次のアクションへ素早く移行できるようになります。
単一画面上に一括表示
AIアナリストには、データの可視化機能が搭載されています。複数の重要データを単一画面上にまとめて表示できるようになったため、担当者はダッシュボードを切り替えることなく、パフォーマンス指標を一目で把握できるようになっています。
このような統合表示機能は、データ分析の効率化を求める企業において複数の画面を行き来する必要がなくなり、意思決定のスピードが向上するでしょう。
AIアナリストの活用メリット
ここでは、AIアナリストの活用メリットについて解説します。
基本機能が無料で使える
AIアナリストの大きな魅力の一つは、基本機能が無料で提供されていることです。予算に制約のある企業や、まずは試してみたいという方にとって、この点は非常に重要です。AIアナリストは無料プランでもWebサイトやシステムの基本的な現状分析が可能です。
また、限定的ですが、AI改善提案機能も利用できるため、AIアナリストの実用性や使用感を十分に体験することができるでしょう。AIアナリストの導入を検討されている場合は無料版から始めることをお勧めします。
実際の業務に適用しながら、有料版へのアップグレードの必要性を判断することができます。
| 機能 | 無料プラン | 有料プラン |
| 月次進捗分析 | 一部利用可能 | 完全利用可能 |
| 詳細レポート | 一部制限あり | 制限なし |
| 改善の提案 | 基本機能のみ | 完全利用可能 |
| 施策管理・効果検証 | ー | 完全利用可能 |
分析時間が短縮される
企業におけるデータ分析作業は、膨大な時間と人的リソースを消費する業務でした。しかし、AIアナリストは複雑なデータセットを高速処理するため、手作業での集計やレポート作成が不要となり、分析タスクの所要時間が劇的に短縮されます。
例えば、従来なら数日かかっていた月次レポート作成が数分で完了するケースも珍しくありません。この効率化によって生まれた余剰時間を、より創造的かつ価値創出に繋がる業務に振り向けることが可能になるでしょう。
データ分析を行うデータサイエンティストについては、以下の記事で詳しくご紹介しています。
専門家レベルの知見を活用できる
AIアナリストには、多くのマーケティングデータの分析実績とDX支援の豊富な経験から生まれた独自の見識が組み込まれています。専門家たちが長年の研究活動を通じて構築してきた知見を、簡単にアクセスできる形で活用できるようになるのです。
AIアナリストを導入することで、高度なデータ分析スキルを持つコンサルタントの洞察力を日常的に活用できるようになります。これにより、Webサイトの改善やマーケティング戦略の最適化をより効果的に進めることが可能です。
将来のパフォーマンスを予測できる
AIアナリストの最大の強みは、表面的な分析にとどまらず、事業の成長に直結する具体的な提案を受けることができることです。コンバージョン率などの将来予測値を提示する機能があるため、Web解析の専門知識が乏しい企業でも、データに基づいた意思決定が可能です。
将来のパフォーマンスを予測することで、より戦略的な計画立案ができるでしょう。
戦略や各種施策を管理できる
AIアナリストの最大の強みは、企業サイトの戦略や各種施策を明確に管理できる点です。現行プロジェクトは、AIが自動的に進捗を追跡・可視化し、チーム全体がリアルタイムで状況を把握できます。
また、過去に実施した施策も、AIが背景情報や結果データを包括的にアーカイブするため、単一のダッシュボードから簡単にアクセス可能です。
この一元管理により、データの分断や情報の欠落を防ぎ、より正確な意思決定が可能です。また、共通のデータプラットフォームを通じて、チームメンバー全員がアクセスすることもできます。
AIを企業戦略に活用するためのポイントについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。
AIアナリストの導入が向いている企業
AIアナリストは高度なデータ分析を自動的に実行できるため、専門的なデータ分析スキルがなくても、AIの力を借りた効果的なWebサイト分析が可能です。
専任のアナリストを雇用するよりも低コストで、24時間体制の分析ができるため、以下のような企業に向いています。
- Web解析の専門知識を持つスタッフが少ない
- Web解析の専門家が不在である
- 従来の分析手法で成果が上がらない
AIアナリストは人間が見落としがちなパターンやトレンドを発見し、これまで気づかなかった改善ポイントを特定できる可能性があります。ちなみに、AIアナリストの全機能を活用するためには、月々約3万円の投資が必要です。
これは年間で見ると36万円程度の経費となるため、このレベルの技術投資が経営計画に組み込めない企業では、AIアナリストの導入メリットを十分に得られない可能性があります。
AIアナリストの活用方法
AIアナリストの導入が向いている企業について解説しました。では、AIアナリストは具体的にどのように活用すれば良いのでしょうか。その方法を以下で解説します。
GAを効果的に活用する
先述したように、Google Analyticsは強力なツールですが、そのポテンシャルを最大限に引き出せている企業は多くありません。膨大なデータから意味ある洞察を得るプロセスが複雑なためです。ここでAIアナリストの活用が重要になります。
GAのデータ分析は従来、多くの時間と人的リソースを必要としており、分析担当者がデータを抽出・整理・解釈する作業は多くの労力を要し、手作業による処理はヒューマンエラーのリスクも伴います。
AIアナリストを導入することで、GAから収集された膨大なデータを迅速かつ正確に処理し、人間が見落としがちなパターンや相関関係も識別することができます。また、従来であれば数時間から数日を要するレポート作成が、AIにより数分で完了することも可能です。
データに基づいた意思決定ができる
多くのIT企業では、アクセス解析レポートを定期的に作成しているものの、そのデータから具体的な行動に繋げられていないケースが少なくありません。
AIアナリストは、Webサイトのパフォーマンスデータを単に収集するだけでなく、AIの力を活用してサイトの弱点の自動識別や、ユーザー行動パターンの分析やコンバージョン率向上のための領域を特定することが可能です。
そのため、企業は主観的な判断ではなく、複合的な視点からサイトを評価でき、確かなデータに基づいた意思決定が可能になります。
AIアナリストの導入事例
AIアナリストは、従来の分析手法では見落とされていた潜在的なパターンやトレンドを発見し、企業の競争力強化に繋げることができます。ここでは、実際にAIアナリストを導入し、ビジネスを改革した企業の事例を紹介します。
アクセス数・コンバージョンが増加
越境ECプラットフォームを提供するある企業の日本法人が、AIアナリストツールを採用したことでアクセス数・コンバージョンが増加しました。この企業は、元々国内外の顧客に向けたオンライン取引サービスを手がけていましたが、デジタルマーケティングの最適化に課題を抱えていました。
AIアナリストを導入後、特にコンバージョン率向上に焦点を当てた施策を実施することができ、トラフィックが大幅に増加しただけでなく、最終的な成約数も著しく向上したようです。
問い合わせの拡大
あるエレクトロニクス分野で事業展開する企業では、新規顧客からの問い合わせ拡大を重要課題として掲げていました。しかし現実には、公式Webサイトの設計に問題があり、ユーザーが問い合わせフォームにたどり着く経路が最適化されていなかったため、期待していた成果が得られていませんでした。
この状況を打開するため、AIアナリストを導入したところ、AIによる詳細な分析と提案を受けて、問い合わせフォームへの誘導経路の複数設置や動線の強化、ユーザーの行動パターンに基づいた最適な配置などの改善を実施しました。
これらの施策により、多数の問い合わせが生まれるようになったようです。
求人への応募数の増加
ある求人検索サイトを運営する企業では、応募数を増やす目的があり、サイト運用の最適化が最重要課題でした。課題解決のため、AIアナリストを導入し、AIによる分析と提案を基に、スマートフォン版サイトの求人詳細ページにおいて応募ボタンの配置を見直すなど、具体的な改善策を実施しました。
その結果、求人への応募数は約1.5倍に増加し、CPAも大幅に改善されたようです。
AIアナリストを導入する際の注意点
AIアナリストをビジネスに導入する際には、コンバージョン分析においてその効果を最大化するためのポイントがあります。AIアナリストは膨大なデータから高度な分析を行い、実用的な提案を生成しますが、こうした提案は一般的なデータパターンに基づいており、企業固有の環境や要件と完全に一致しないことがあります。
そのため、AIアナリストから得られる洞察を実践に移す際には、自社の現状や事業戦略を考慮して内容を適切に調整することが重要です。
AIの分析結果は貴重な参考情報として活用しながらも、実際の意思決定は人間のビジネス感覚と組み合わせることで、より効果的な施策の実現に繋がるでしょう。
AIアナリストの活用で競争優位性を確立
今回は、AIアナリストの特徴や活用メリット、導入が向いている企業を解説しました。AIアナリストは、Google Analyticsで集められたデータを基盤としてAIが改善案を提案するシステムです。基本的に無料で利用でき、コンバージョン率の向上に特化した設計になっており、AIによる将来予測の提示や自動レポート作成機能なども備えています。
AIアナリストを活用することで、レポート機能や改善提案機能、サイト評価機能などを駆使し、データ分析にかかる労力を大幅に削減することができるため、効果的なマーケティング戦略をより迅速に実行に移すことが可能です。
ただし、AIアナリストからの提案はあくまでもツールから生み出されたものであるため、自社のビジネス目標や戦略的方向性を考慮した上で、適切に活用していくことが大切です。
今回ご紹介した導入に適した企業の特性やメリットを参考にしながら、AIアナリストの導入について検討されることをお勧めします。
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