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株式会社ツヴァイ

AIアナリストを活用してコンバージョン数2.3倍を達成。
婚活大手ツヴァイ様のWeb戦略を支援。

株式会社ツヴァイ

業種:代理店

課題:全員が共通したデータ認識を持ちたい

“コンバージョン数が
2.3倍に”

Q.事業内容を教えてください。

「株式会社ツヴァイ」は、人生のパートナーをお探しの方に真剣に寄り添い、理想の相手に出会うための機会をご提供しています。「仕事が忙しくて婚活に取り組めない」「信頼できる相談相手がいない」といったお悩みをお持ちの方向けに、日本全国に53店舗の相談所をご用意して、結婚に向けた手厚いサポートを提供しています。

Q.小松様が所属する総合企画本部 マーケティング部について教えてください。

私たちマーケティング部では、これから婚活を始めようとしている方にツヴァイが提供しているサービスを知っていただき、「ツヴァイに相談しよう!」と思っていただくため、各種Web施策やテレビCM、交通広告など様々な手段を講じています。

結婚は人生の大きな節目であり、そのパートナー探しはお客様の人生にとって非常に重要度の高い問題です。それゆえ、私たちの「質の高い婚活サポート」を、多くの方にお届けできるように日々活動しています。

中でもWebサイトは、情報収集中の方やこれから婚活をしようと思い立った方が、「ツヴァイの店舗に行ってコンサルタントに相談してみよう!」と思っていただくための主要な入口となっているので、マーケティングの施策全体に影響を与える重要なポイントだと考えています。

Q.Webサイトの運営における重要な指標(KPI)は何でしょうか?

ツヴァイの店舗では、来店された方が「理想の相手」とのご成婚を実現するため、婚活のプロフェッショナルによる「無料コンサルティング」から「婚活計画と準備の支援」、「多彩な出会いの機会のご紹介」を行います。

まずは店舗にご来店いただくことがスタート地点となるため、Webサイトの重要指標は「無料来店予約数」となっています。

Q.無料来店予約数がKPIなのですね。その予約数を伸ばす上で、AIアナリストの導入前にはどのような課題があったのでしょうか。

最大の課題は「データ認識のズレ」でした。マーケティング部のメンバー全員で「無料相談予約数」を増やすための施策を考えていたのですが、立案する上で前提となるGoogleアナリティクスの見方について、人によって「レポーティングしている内容が異なっている」「セグメントが微妙に違っている」といったように、扱うデータを統一できていない状態でした。微妙なデータのズレが積み重なった結果、議論をする土台にすれ違いが発生し、チーム内での意思統一を図ることに苦労していました。

「Webのデータについて全員が共通した認識を持って施策を考えられるようにしたい!」というところが当時抱えていた大きな課題感でした。

Q.「データの統一」に課題感を感じている中で、AIアナリストをご検討頂いたきっかけや経緯を教えてください。

Webサイトの主要なデータを誰でも同じ条件で見られるツールを探していて、AIアナリストにたどり着きました。Googleアナリティクスのデータを自動的に集計してわかりやすくレポートしてくれるのかな?といった期待を持って、問い合わせをしました。問い合わせ後にWACULさんの担当の方に来て頂いて、データの集計方法や提案してもらえる改善施策などを聞いて、導入を本格的に検討しました。

Q.AIアナリストを検討いただき、導入に至ったポイントを教えてください。

検討する中で魅力的だと感じたのは、

  • 共通言語としてのデータが毎週・毎月提供されること
  • Webサイトの改善施策が担当のコンサルタントから定期的にもらえること

の2点です。

共通認識として見られるデータの確認についてはもともとあった課題を解決できる点でもちろん重要視していたのですが、コンサルタントによるサポートも大きな魅力でした。データに基づいた勝ちパターンを「実際の画面はこう変えるべき」というところまで落とし込んで提案いただけるのは、Webサイト改善のスピードと質を向上させる上で非常に大きなメリットだと感じておりました。

Q.実際にAIアナリストをご利用いただいた感想、成果はいかがでしょうか。

まずマーケティング部内でデータについての認識を共有することが出来ました。当初課題に感じていたGoogleアナリティクスのデータの見方については、AIアナリストに出てくるデータを共通言語とすることで、ほとんど解決できました。チームの中での認識が統一できたことで、議論が活性化し、アウトプットの質も高めることができたと感じています。

また、AIアナリストが提案してくれる改善案をもとに、定期的に担当のコンサルタントの方とミーティングを行って、データを基にした改善施策をスピーディーに実施できるようになりました。中でも成果が大きかったのは、フォームへの誘導率とフォームの通過率のデータから、「もっとCVページへ誘導を増やす」ための提案をいただきトップページなどでのフォーム誘導文言の変更をしたことです。こちらも担当のコンサルタントの方が、画面の案まで作成してくれたので、スムーズに意思決定を行って改善を実施することが出来ました。

Q.担当のコンサルタントからの提案以外にも、AIアナリストの提案から施策を実施されていると聞きました。

正直、最初はAIが提案してくれる「誘導を強めるべきページ」「誘導を弱めるべきページ」といった提案内容を見ても、「具体的にはどのようにWebサイトを改善すれば良いのだろう」と迷うこともありましたが、コンサルタントの方と一緒に改善を繰り返していくうちに、「改善方針から施策への落とし込み方」が分かるようになっていきました。コンサルタントの方とのミーティングを通じて、データの見方とWebサイト改善のノウハウを得ることができたのだと思います。

今ではAIアナリストの改善提案を定期的にチェックして、社内メンバーだけでAIアナリストを使いこなして施策を実施しています。

例えば、過去に作ったコンテンツで埋もれてしまっているページが、実は「誘導を強めることで成果につながるページ」だったという提案がAIアナリストから出ていたので、トップページなどの主要ページから導線を設置するという施策を実施して、CV数を向上させることに成功しました。この過去に作ったコンテンツについては、正直ほとんど気に留めていない存在だったので、人間による分析だと見落としてしまうようなデータでも網羅的に分析してくれるAIアナリストだからこそ、といった改善施策でしたね。

このような改善施策を、根拠となるデータとともにAIアナリスト画面上ですぐに確認できるので、実装までの検討期間も無く、改善PDCAの高速化を実現することができました。

Q.Webで成果を挙げるには、どのようなポイントが重要だとお考えでしょうか。

Webサイトは常に小さな改善を継続していくことが重要で、改善施策に終わりはありません。その中で、マーケターが新しい知見のインプットやクリエイティブな活動に時間を割けるような体制が、継続的な成果につながると考えています。AIアナリストがGoogleアナリティクスのデータ分析から改善施策の立案までを自動化してくれたように、短縮できるところはどんどん省力化しながら、次なる一手を積み重ねることが今後ますます重要になっていくと思います。

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