#027 CVR改善は「データ×AI×プロの目」の3層構造。1月セミナーから学ぶ最適解

お世話になっております。月曜日のトラの岩永です。 
立春を過ぎ、暦の上では春になりましたが、まだ寒さが厳しい季節。オフィスで「今年の重点施策をどうするか」と頭を悩ませている方も多いのではないでしょうか。 
今回のメルマガは、1月22日に開催したオムニバス形式のセミナーから、「CVR改善」をピックアップしてご紹介します。

「データは貯まっているが、次の一手が見えない」 「ユーザーの離脱はわかるが、理由がわからない」そんな悩みを抱える方は、ぜひご参考ください。 

今回のおすすめコンテンツのご案内はデータアナリストによる書籍紹介です。

• 思考整理: 分析前の「問い」と「仮説」の質を高める「ゼロ次分析」に活用
• 深掘り分析: 複数のファイルや外部データを横断し、再現性のある高度な分析を実行
• 自動化: 定型業務を無人化し、異常検知やレポート作成を自動化

 AIに「全量検査」や「主観を排した傾向発見」を任せることで、人間はより高度な意思決定に集中できるようになります。 

3. AIの「論理」をプロの「文脈」で検証する

AIが導き出した「論理的には正しい提案」が、必ずしも現場の正解とは限りません。セミナーでは、ある事例を紹介しました。

【紹介事例】
SNS広告で地域訴求をしているが、LPに地域名の記載がない。

→AIの提案: LPのファーストビューに地域名を動的に表示すべき

この提案に対し、プロの目（マーケティングエンジニア視点）で検証した結果、「位置情報取得による表示速度の低下」や「精度の不安定さ」が浮き彫りになりました。

最終的に、直帰率悪化のリスクを避け、まずは表示速度の改善を優先する現場の文脈に即した判断を下しています。

まとめ：確実な成果を導くための「最適解」

CVR改善における最適解は、以下の3つの要素を分業させることにあります。

1. データ（Source）: あらゆる顧客接点の情報を「素材」として統合する
2. AI（Discovery）: 人の目では不可能な全量検査で「事実」を抽出する
3. プロの目（Decision）: 技術的制約やUX、優先順位を考慮し、最適な「解」を決断する

確かなデータ基盤の上で、AIの「網羅性」とプロの「戦略眼」を組み合わせることこそが、2026年のマーケティングにおける勝利の方程式です。

 登壇者／伊藤 宏恵 （原稿編集／岩永） 

おすすめ書籍 & コンテンツ

イシューからはじめよ［改訂版］――知的生産の「シンプルな本質」

安宅和人 (著)

AIが色々な作業を行うようになることで、私たちの存在価値が、作業を行うことから、目的の設定と結果への責任というより本質的な部分に移行してきています。

今回ご紹介するのは、安宅和人氏の著書『イシューからはじめよ』です。

AIやその他便利なツールが増える中で、「何に答えを出すべきか」を見極めずに手を動かすと、膨大な作業に忙殺され、本質的な価値を見出せないことがあります。

本書では、良いイシューの条件として「本質的な選択肢であること」「深い仮説があること」「出口があること」を挙げており、これは私も非常に重要視している指針です。

かつて「とりあえずデータを回そう」と見切り発車で分析を始め、失敗続きになってしまった苦い思い出があるからこそ、より骨身に染みています (笑)。

イシューの見極め方はどの仕事にも通用するスキルなので、これを機に是非ご一読いただければと思っております。

有名な本なのでみなさんご存知の方も多いかもしれませんが、再度「ここでのイシューは何なのか」を見つめ直すきっかけとなれば幸いです。

 執筆／大竹 桐矢 

おわりに

最後までお読み頂き、ありがとうございました。

CVR改善の内容はいかがでしたか。AIを使いこなすことより大切なのは「AIをどう使うか」という戦略です。セミナーで提示した事例や考え方が、皆さまの現場の意思決定の一助になれば幸いです。

次回は、生成AIに関する思うことのリレーコラムの第二回です。弊社アナリストが分析という観点からコラムを書く予定です。

引き続きご期待ください。

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