チャットボットの会話ログ、眠らせていませんか？購入前のニーズをサイト改善に活かす方法

こんにちは、マーケティング部 AIマーケティング推進課の森山です。

Webサイトにチャットボットを導入すると、日々たくさんの質問が届きます。

「料金についてもう少し知りたい」
「自社の場合でも使えるのか」
「このサービスと別のプランは何が違うのか」

こうした会話ログを、回答の記録として残すだけで終わらせていませんか？

実は、その中には購入や問い合わせの直前でユーザーが感じた疑問、不安、比較のポイントがそのまま残っています。言い換えれば、会話ログは、サイトを訪れた人が「何が分からずに立ち止まったのか」を教えてくれるデータです。

チャットボットの導入目的を問い合わせ対応の負担軽減だけにすると、この価値を見落としてしまいます。今回は、会話ログをどうサイトやサービスの改善に活かせるのかをご紹介していきたいと思います。

会話ログには、購入前のユーザーの声が残っている

商品レビューに集まるのは、実際に購入・利用した人の声です。もちろん重要な情報ですが、購入を見送った人や、問い合わせまで至らなかった人の迷いは残りません。

一方、チャットボットは購入や問い合わせの前段階にいる人も気軽に使えます。電話や問い合わせフォームを使うほどではないものの、少し気になっている人の質問も集まります。

• 自分に合うサービスなのか分からない
• 料金や機能の違いをもう少し知りたい
• このページを読んだけれど、まだよくわからなかった
• 導入するまでの流れを確認したい

これらは、ユーザーがサイトから離れる前に抱えている疑問かもしれません。会話ログを確認すれば、購入前のユーザーが何を知りたくて、どこで迷っているのかを把握できます。

回答できていても、サイトの課題は残っているかもしれない

チャットボットが質問に答えられれば、目の前のユーザーの疑問は解決できます。しかし、同じ内容の質問が何度も出ている場合は、サイトそのものを改善できる余地があります。

たとえば、料金についての質問が多い場合、料金表があったとしても、プランの違いや追加費用が十分に伝わっていない可能性があります。

「初心者でも使えるか」という質問が繰り返されるなら、機能説明だけでなく、導入手順や実際の利用シーンを具体的に示した方がよいかもしれません。

さらに、既存のページやFAQにはない質問が繰り返されることもあります。そこには、提供側がまだ想定していなかった利用方法や、既存の機能・サービスでは満たしきれていないニーズが含まれているかもしれません。

このような声を集めて見ていくと、説明を補うだけでなく、「どのような機能やサービスが求められているのか」を考えるヒントにもなります。会話ログは、ユーザーが言葉にしたサイト改善のヒントであると同時に、製品・サービス開発のアイデアにもなり得るデータです。

チャットボットが答えてくれるから大丈夫、と考えるのではなく、なぜこの質問が何度も発生するのか、その質問の背景にどのようなニーズがあるのかを見ることが大切です。

プラグインを開発していて気付いた、ログを残す意味

現在は別の担当者に引き継がれていますが、私は以前、AI事業部でGMO AI RAGチャットのWordPressプラグイン開発を担当していました。私が担当していたのはRAG（社内やWebサイトの情報を参照して回答する仕組み）とやり取りし、サイトを訪れた人に回答を返すチャットボットの部分でした。

当初は、ユーザーがその場で質問し、必要な情報にたどり着けることを主な目的にチャットボットを開発していました。その中で会話ログは、チャットボットで解決できなかった疑問について問い合わせが来たとき、直前にどのような会話をしていたのかを確認するために付けた機能です。

しかし、実際にログを見返していくと、質問と回答の履歴にはユーザーの声が詰まっていることに気付きました。同じ質問が繰り返されていたり、サイト上では十分に説明できていない内容が見えたりするからです。

チャットボットを導入したら、単なる案内役で終わらせず、会話ログも定期的に確認してみてください。そこには、サイトをより分かりやすくし、自社製品をより良くするためのユーザーの声がたくさん残っています。

会話ログは、こうして確認・出力できる

GMO AI RAGチャットでは、回答をストリーミング形式で表示しており、回答が最後まで表示し終わったタイミングで、ユーザーの質問とボットの回答を一組の会話としてサーバー側に保存します。ユーザーに実際に表示された内容を、後から運営側でも確認できる仕組みです。

保存したログは管理画面で確認でき、CSV形式でも書き出せます。会話ログを一覧で見れば、まだ問い合わせには至っていないユーザーを含め、どのような質問や悩みを持つ人が多いのかを知ることができます。
※会話ログの中には個人情報などが含まれている場合もあります。CSVファイルの保存先を適切に管理し、取り扱いにはご注意ください。

さらにGMO AI RAGチャットには、会話の内容だけでなく、利用状況を確認する機能もあります。

セッション単位で付けられた評価から、会話の最後がGOODで終わった割合、BADで離脱した割合、途中ではBADでも最終的にGOODへ変わった割合を確認できます。加えて、質問が多い時間帯や、質問が発生したページも把握できます。

会話ログが「ユーザーが何を知りたかったのか」を見るためのデータだとすれば、利用状況は「いつ、どのページで、どの程度解決できているのか」を見るためのデータです。両方を組み合わせることで、改善すべきページや、回答を見直すべき質問をより具体的に見つけられます。

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会話ログから、次に直すべき場所が見えてくる

書き出したデータをExcelや社内の集計・BIツールで確認すれば、たとえば次のような改善につなげられます。

特に、ユーザーが使った言葉は重要です。提供側では当たり前に使っている専門用語でも、ユーザーは別の言葉で検索・質問していることがあります。その言葉をFAQやページの見出しに反映すれば、チャットを使わないユーザーにも情報が伝わりやすくなります。

チャットボットを、問い合わせ削減だけで終わらせない

チャットボットを導入すれば、よくある質問への対応を任せられ、問い合わせ対応の負担を軽減できます。営業時間外でも、ユーザーが必要な情報を探せるようになります。

ただし、それは導入後に得られる価値の一部です。

会話ログまで活用すれば、ユーザーの疑問を解決するだけでなく、その疑問が生まれにくいサイトへ改善していけます。FAQ、商品・サービスページ、導線、さらにはサービス自体を見直すための、購入前のユーザーの声を継続的に集められるからです。

チャットボットを検討するときは、「質問に答えられるか」だけでなく、「会話ログを改善に使えるか」まで見てみてください。この視点を持つことで、導入後の活用の幅は大きく変わってくるかと思います。

今回のコラムはここまで。また次回のコラムでお会いしましょう。