ビービット、ユーザ行動分析・UX改善SaaS「USERGRAM」にて、AIが定性分析をサポートする新機能 β版をリリース

サービスのデジタル化が進み、さまざまな接点からユーザの行動データを収集できるようになった今、これらの膨大なデータからいかに有用な情報を抽出し、サービスの価値向上に活用できるかが企業競争力の向上において大きな課題になっています。その実現のためには、サイト流入数などから課題発生箇所の発見や施策の効果検証を行う「定量分析」と、実際のユーザ行動から課題要因の把握やインサイトを得る「定性分析」の双方の実施が必要です。しかし、既に多くの企業でデータ分析による顧客理解の取り組みが進められている中、定量分析は実施できている一方で、定性分析ができている企業は非常に稀であるのが現状です。

例えば、多くの企業で以下のような課題が顕在化しています。
・定量分析は実施できているが、定性分析を行える人材がおらず、勘や経験によって施策実行の判断をしてしまっている
・定性分析の経験が豊富なUX人材を採用したくても、市場に人材がいない
・社内の人材を育成したいが、そもそもどのようなスキルが必要なのかわからない
・他の業務で工数が逼迫し、時間のかかる定性分析に時間が割けない

これらの課題に対して、ビービットはUX専門のコンサルタントによるユーザ調査・UX設計に加え、定量・定性の両観点からの行動データ分析を支援するSaaS「USERGRAM（ユーザグラム）」の提供と人材育成・伴走支援によって、多くの企業を支援してきました。そこで得た現場のリアルな課題やUXに関する豊富な知見を基に、内製化のトレンドの中で企業が自らの商品・サービスのUX改善を最低限の負荷で行えるよう、この度「USERGRAM」のAI機能を強化します。

本機能は、「USERGRAM」で計測を行っている個別ユーザの行動データの解釈やインサイト抽出を生成AIがサポートするものです。「USERGRAM」では、オンライン・オフラインを横断したサービス上の一人ひとりのユーザ行動を時系列で可視化することができます。それらの行動データを生成AIが分析し、当該ユーザの行動の特徴・関心・課題などを提示します。既存機能によってコンバージョンに手間取ったユーザなど分析対象を絞り込んだ上で活用することで、より効率的なインサイトを得ることが可能になります。

本機能を活用することによって、企業は一定レベル以上のUXスキル・経験が必要な効果的なUX改善立案を、最低限の負荷で実施することができます。

今後、まずは限定的に複数の既存顧客に本機能のβ版を導入いただき、価値検証・改善を実施した上で、2025年上期中の正式リリースを目指します。また、今回リリースしたβ版では「個々のユーザ行動の分析」に機能を絞っていますが、今後は「セグメント毎のユーザ行動の分析」などができるよう機能アップデートを続けていく予定です。

ビービットの専門的なUX知見を学習したAIがさまざまなユーザ行動を分析し、ユーザの課題やその発生原因の仮説立案を一部代替することで、企業のUX／デジタル人材不足の解消とデータドリブンな事業成長の実現をサポートしていきます。

ビービットが開発した「USERGRAM」は、ユーザ行動を時系列で可視化し（※）、ユーザ一人ひとりの「状況」を捉えた上でUX改善施策を立案することができる分析ツールです。定性的な分析だけではなく、どのくらいのユーザが特定の行動を取っているのかといった量的な把握もできるため、より成果が出やすい課題を特定できます。ビービットでは、デジタル接点の成果創出ソリューション「UXグロースOps」として、UXコンサルタントの支援とともに本ツールを提供しています。

※データインポートによって、店舗やコールセンターなどのリアル接点と、ウェブサイトやアプリなどのデジタル接点を横断した行動データを可視化できます。

USERGRAMサービスページ：https://www.bebit.co.jp/services/ux-ops/
UXグロースOpsサービスページ：https://www.bebit.co.jp/services/ux-ops/usergram/