RightTouchが提供する「QANT Web」、高精度な施策を効率的に出すための「AIアシスタント機能」を提供開始

株式会社RightTouch
PDCAの精度を高め、運用工数を大幅削減し、QANT Webの効果最大化を実現

データとAIでカスタマーサポートを変革する株式会社RightTouch（東京都港区、代表取締役 野村修平／長崎大都）は、Webサポート・CX改善プラットフォーム「QANT Web」において、施策の量・質を高めるAIアシスタント機能の提供を開始しました。

本機能により、これまで一定の工数・知見を必要としていた「課題の発見」「施策設計」「改善の方向性検討」を、AIのサポートによって高精度化・効率化することが可能になります。日々の運用負荷の軽減と、“分析が難しい・手が回らない”という悩みを解消することを目指します。




開発背景
QANT Webはこれまで、Web上の行動データ（ページ閲覧状況などのサイト内におけるユーザーの動き）を可視化することで、顧客の困りごとを問い合わせ前に把握し、自己解決を促す施策の配信および効果測定を行える環境を提供してきました。

一方で、どのページや施策に課題があるのかを見極めるための分析・効果的な施策のデザインや設定に一定の工数を要し、十分な数の施策を配信しきれないケースが見られるようになっていました。

また、施策のシナリオ（ユーザーの困りごとを質問形式で絞り込んで、最適な解決策に導くナビゲーション）設計や改善方針の検討においては、担当者の経験やスキルに依存する場面が多く、改善スピードや運用の属人化の面で悩まれるケースもありました。

こうしたお悩みを解決するため、RightTouchは、分析から施策作成、改善・振り返りまでのプロセスを支援する「AIアシスタント機能」をQANT Webに追加しました。

本機能により、ページ単位の状況把握にとどまらず、膨大なユーザー行動ログから傾向を導き出し、それらを総合的な課題として把握できるようになるため、施策の精緻化・改善すべき内容の判断をより迅速かつスムーズに行えるようになります。

リリース時点で提供する主な機能
■ 課題分析：課題のあるページと、打つべき施策をAIが提示
QANT Webに蓄積された膨大な閲覧ログや問い合わせデータをもとに、問い合わせが多く発生しているページなど「課題が顕在化している箇所」をAIが特定します。

さらに、「そのページでどのような施策を配信すると効果が見込めるか」といった施策案の方向性まで提示するため、分析に時間をかけられない場合でも、次の効果的なアクションをすぐに検討できます。
■ 施策作成：目的に沿ったシナリオ設計とデザイン調整をサポート
施策作成において最も工数がかかりやすいシナリオ設計についても、AIが支援します。

自己解決を促したい問い合わせや、完了率を高めたい手続きを指定するだけで、QANT Web内の閲覧ログデータを根拠に、エンドユーザーに提示すべき解決策（FAQ）や、そこに導く分かりやすい選択肢を含む最適なシナリオの草案を作成します。

また、サイトのデザインやUIに合わせた文字サイズや色の調整など、これまで専門知識が必要だったカスタムCSSの作成にも対応。細かなデザイン調整を諦めていた施策も、より自然で効果的な形で配信できるようになります。

これにより、施策作成で特に負担の大きかったシナリオ設計やデザイン調整の工数を削減し、1施策あたりの作成時間を大幅に短縮できます。
■ 施策改善：成果の良し悪しと、改善の方向性を分かりやすく提示
リアクション率や問い合わせ率などのCVRをもとに、成果が伸び悩んでいる施策や、改善余地のある施策をAIが特定します。

個々のレポートの読み解き方に加え、配信対象の見直し、シナリオ構成の変更、改善優先度の考え方など、CVR改善に向けた具体的なアクション案を提示するため、「データは見ているが、どう改善すればよいか分からない」という状態を防ぎます。

また、課題の深堀りのためにはこれまで複数レポートを見比べたり、手作業での集計も一定必要とされていましたが、その工数を大幅に削減できます。

個々の施策を少ない工数で継続的に改善することで、より多くのエンドユーザーの自己解決促進につなげることができます。