マーケティングDXを自動化する株式会社WACUL（住所：東京都千代田区、読み：ワカル、代表取締役社長：大淵 亮平、証券コード：4173、以下当社）は、この度、提供するデータ分析ツール「AIアナリスト」において、業界初の新機能として、サイト・SEO・広告の3つの軸で勝ちパターンがどれほど達成できているか分析のうえ点数化し、改善ポイントの提案までをツール内で完結できる新機能を実装しました。また、これまで各サイトの定量データ分析とそこから導かれる改善提案に専門人材が介入していましたが、その人力割合を縮小し、ソフトウェアによるコンサルティングの自動化を加速させたことをお知らせします。
勝ちパターンとの比較による「改善提案機能」リリースの背景
コロナ禍を経て、デジタルマーケティングはECだけでなく、ECではないBtoCサービスやBtoBサービスでも取り組みが進んでいます。しかし、多くの企業では他社での成功と失敗の中で育まれているノウハウを得ることができず、いちからノウハウの蓄積を独自に行う“車輪の再発明”が行われています。
当社の「AIアナリスト」は、36,000サイト以上の分析・改善を行って来たノウハウから、リード顧客を獲得するために最も効率的な“勝ちパターン”を作り上げています。“勝ちパターン”とは、サイトのあるべき姿と言えますが、この“勝ちパターン”をもとに広告やSEOからWebサイトのコンバージョンポイントまで、これまでの定量データに基づく改善提案だけでなく非定量データも含めて、デジタルマーケティングのあるべき姿と現状の比較を行い、成果の出る改善ポイントを分かりやすく見える化します。
この度のアップデートにより、36,000サイトの改善から得た知見を基に生み出された“勝ちパターン”に則った分析結果を活用するため、他社でうまくいっているが自社ではまだ実施したことのない改善案のように、自社の保有する定量データだけでは導き出せない提案もツール上で提案することが可能となりました。
自動診断・改善提案機能を見るための「AIアナリスト」登録はこちら
https://wacul-ai.com/
業界初の新機能について
この度実装された新機能は、来客〜コンバージョンまでのサイト・SEO・広告の3つの軸ごとに、勝ちパターンがどの程度まで達成できているか分析を行って点数化し、具体的な課題と改善ポイントをツール内で一気通貫して見ることができるものです。また、これまで当社のカスタマーサクセスの担当から提供していた人的割合が減少し、ソフトウェアによるコンサルティングの自動化が加速した点も特徴です。
具体的には、サイトの項目であれば、サイト全体としての点数の他に、サイトを構成する主要ページごとの点数が表示されており、サイトを構成するどのページに課題があるのかを把握する事ができます。
さらに、主要ページを構成する要素ごとに勝ちパターンを基に細かく評価されているため、主要ページの中のどこに課題があり、どう改善すべきかを画面上で知ることが出来るので、課題のあるポイントの改善を行います。
これを元に、定量データでは提案しきれないデザイン面の課題や記載すべき事項の網羅性の確認のあぶりだし、導入事例のページなどのビジネスモデルによっては必要なマーケティング施策の改善などの提案も行うことができ、デジタルマーケティングの生産性向上と自走化が実現します。
サイト分析と改善ポイントの指摘
主要ページの“勝ちパターン”の達成度の判定（追加、画像参照）
主要流入ページの分析
画面改善イメージの紹介
SEO分析と改善ポイントの指摘
上位表示されているキーワードの発見
CV獲得が見込めるキーワードの発見
上位を狙いたいキーワードの対策状況調査（追加）
サイトの技術要件の分析（追加）
競合サイトとの比較（追加）
広告分析と改善ポイントの指摘
広告アカウント構成の分析
キーワード・検索クエリの調査
予算機会損出・ランク損失の調査
*「サイト提案」の主要ページに関する提案画面（例）
*業界初：勝ちパターンに基づく分析から改善提案を行うもの。2022年9月20日時点の当社の調査によるもの
「自動診断・改善提案機能」の活用方法
サイト・SEO・広告の3つの軸で、点数の低い項目をチェックし、改善のアクションを確認します。
一例として、サイトの項目であれば、サイト全体としての点数の他に、サイトを構成する主要ページごとの点数が表示されており、サイトを構成するどのページに課題があるのかを把握する事が出来ます。
更に、主要ページを構成する要素ごとに勝ちパターンを基に細かく評価されている為、主要ページの中のどこに課題があり、どう改善すべきかを画面上で知る事が出来るので、課題のあるポイントの改善を行います。
今後の展開
当社はこれまで、自社のWebサイトから取得されるGoogleAnalyticsやSerchConsoleといった定量化されたデータ分析を自動化する「フェーズ1」、さらに他社データとの定量データの比較とWebサイトの偏差値導出などをAIで行いながら改善提案の具体化をAIと専門コンサルタントとのハイブリッド型で行ってきた「フェーズ2」を経て、この度、単純な定量データの比較から発展し、非定量データを含んだ“勝ちパターン”からの改善ポイントの導出までがツール内にて一貫して実行できる「フェーズ3」の完結に至りました。
今後は、類似サイトと詳細データを比較する機能のさらなる充実や、セールスデータとマーケティングデータの連携など、連携データを拡充することで、メールやインサイドセールスなど領域拡張を実現する「フェーズ4」に向かってまいります。
