生成AIの普及により、顧客の情報探索行動は変化しています。電子部品のように関係者が多く、検討期間も長い領域では、Webサイト上の施策についても、議論だけで結論を出すのではなく、顧客の反応を小さく検証しながら判断することが重要です。

村田製作所では、Ptengineを活用したA/Bテストなどを通じて、本実装前に仮説を検証し、意思決定の手戻りを減らす取り組みを進めています。

電子部品は、設計の初期段階で顧客が検索し、技術や用途を調べるところから検討が始まる商材です。グローバルにWebサイトを展開する村田製作所で、その戦略企画・改善支援を担当する岡部契治氏に、Ptengineと生成AIを活用したWeb改善と、その経験を組織へ広げる取り組みについて伺いました。

要約

• A/Bテストを活用して本実装前に顧客反応を検証し、手戻りを抑えながら意思決定を迅速化
• 明確な勝敗がつかなかったテストが、流入やSEOという上流の課題を組織で共有するきっかけに
• 社内勉強会を経て、一部のマーケティング担当者が、バナーの出し分けを自ら運用するように

生成AIの普及で変わる情報探索とWebサイトの役割

Q. 電子部品のWebサイトには、どのような役割があるのでしょうか？

岡部氏： 電子部品の場合、Webサイトを見た顧客が、その場ですぐに製品を購入するわけではありません。技術や用途を調べ、仕様を比較し、サンプルを評価し、実際の機器や回路で使用できるかを検証します。その後に設計採用を判断するため、Webサイトへの訪問から事業成果につながるまでには長い時間がかかります。

一方で、当社では、設計の初期段階からWebサイトやAIを使った情報探索が行われていると捉えています。ビジネス上、非常に重要な接点だと考えています。

Q. 生成AIの広がりで、サイトを訪れる方に変化はありますか？

岡部氏： かなり変化があると思っています。当社で観測している範囲では、サイトへのアクセスが減少傾向にある一方、AIクローラーとみられるアクセスや、生成AIから当社サイトが引用される機会には増加傾向が見られます。これらの関係については引き続き検証が必要ですが、顧客の情報探索が変化していることは感じています。

問い合わせ内容にも変化を感じています。

以前は「これは何ですか」という比較的基本的な質問が多かったのですが、最近はかなり具体的な質問をいただくことが増えています。生成AIの普及も背景の一つと考えていますが、母数となる数が減る一方で、サイトを訪れるお客様は、より具体的な検討段階にあるケースが増えていると感じます。

そういう意味で、Webサイトの重要性はむしろ上がっていると考えています。

Q. 評価の見方にも変化はありますか？

岡部氏： コンバージョン率はもちろん指標として持っていますが、最近はその中身をより見るようになっています。問い合わせがどういうお客様からで、どういう内容だったのか。BtoB一件一件に重みがありますから、それが事業にとってどうだったのかまで踏み込んで、事業部に話をするようにしています。

これまでWebサイトは、どうしてもロングテールで小口だと言われがちでした。ただ、問い合わせを一件ずつ、どのようなお客様から、どういう内容で届いているのかまで見ていくと、必ずしもそうとは言えません。詳しく見ていくと、事業につながる有望な機会が含まれているのではないかと思っています。

効果が見えるまで3〜6ヶ月。A/Bテストで手戻りを抑える

Q. 改善はどのような過程で進むのでしょうか？

岡部氏： 弊社のような規模の企業では、Webサイトの改善をWeb担当者だけで決められるわけではありません。製品や技術に詳しい人、地域ごとの顧客や市場を理解している人、ブランドやサイト全体を管理する人など、さまざまな関係者がいます。

例えば、製品ページの構成ひとつとっても、「技術を正しく理解してもらうために、詳しい説明を先に掲載すべきだ」という考え方もあれば、「顧客が探している製品や用途を最初に見せるべきだ」という考え方もあります。そのどちらにも合理性があります。

サイトが大きくなるほど、決めること自体に時間がかかりますし、判断できるだけのデータが揃うのを待つ必要もあります。しかも、同じ期間で比較しないと時期による差が出てしまうので、条件を揃えることも重要です。

Q. 小さく試せるようになってから、かかる時間はどう変わりましたか？

岡部氏： 弊社では、条件を揃えて比較しようとすると、施策の効果が見えるまでに、およそ3ヶ月から6ヶ月かかります。もしA/Bテストができていなかったとすると、後から「あちらの方が良かったのではないか」という話になったときに、やはり半年ほどのロスが生まれていたと思います。

本来は、まず小さく試して、どちらが良いかを実際に見て、「お客様もこう動いているのだからこうしよう」と決めるのがあるべき姿だと思っています。ただ、サイトが大きくなると、どうしても意思決定が慎重になります。Ptengineを活用することで、その検証と意思決定をより迅速に進められるようになりました。

Q. スピード以外の面では、どのような手応えがありますか？

岡部氏： 定性的な面もあると思っています。特にバナーなどは、どちらが良いかがはっきり分かります。そうすると、採用されなかった側も、なぜその判断になったのかを理解して進められます。誰かの意見をデータで否定するのではなく、関係者が同じものを見て納得したうえで次へ進められるところに意味があると感じています。

大切なのは、会議をなくすことではないと考えています。会議で仮説を磨いて、最後は実際の顧客の反応を小さく確かめる。意見が割れたときに「まず小さく試してみましょう」と言えるようにすることに意味があると思っています。

Web部門が分析結果を一方的に説明するのではなく、関係者が同じデータを見ながら、次の判断を一緒に考えやすくなりました。

テストの結果が、事業部をSEOの議論へ動かした

Q. 実際に試された事例を一つ、仮説から伺えますか？

岡部氏： あるサポートページで、サンプル申込みの導線について検証しました。従来は、サンプルとして申し込める品番の一覧よりも先に、会員登録や申込みの手順を掲載していました。

そこで、「申込み手順が最初に表示されることで、顧客が手続きを難しいと感じ、対象の品番を見る前に離脱しているのではないか」という仮説を立てました。

本実装前の仮説検証として、Ptengineで品番一覧を先に表示するパターンを用意し、実際のページ上で従来の掲載順と比較しました。その結果、品番一覧を先に出したパターンでは、より多くのユーザーが一覧や、その後の申込み手順まで到達する傾向が確認できました。

ただ、テストを続ける中で、対象ページへのアクセス数が少なく、どちらが明確に優れているかを判断できるほどのデータは集まりませんでした。

Q. その結果をどのように受け止められましたか？

岡部氏： 実は、そこが一番良かったと思っています。

SEOを含めて、顧客に情報を届ける部分を見直す必要があるという話は、以前から社内でしていました。ただ、言葉だけで共有するのは難しいものです。

今回、実際にPtengineで施策を実施して、アクセスが集まらないという結果が上がってきました。その数字を関係者が同じデータとして見たことで、「掲載順の前に、そもそもこのページに顧客が来ているのか」という議論に一気に進みました。

検索から十分な流入を獲得できているのか。顧客が検索する課題や用途に対して、適切なコンテンツを用意できているのか。サイト内の別のページから、必要な情報へたどり着けるようになっているのか。ページの中を改善する前に確かめるべきことが、具体的に見えてきました。

アクセスが少ないこと自体は、通常のレポートでも伝えられます。ただ、自分たちで仮説を立てて、施策を実施して、結果を続けて見ると、数字の受け止め方が変わってきます。やはり、体感してもらうことが非常に大事だと思いました。そこから取り組みが連鎖的に広がっていったことが、一番良かったと思っています。

勉強会を経て、他部門でも自ら施策を回す動きが生まれた

Q. その後は、どのように取り組まれているのでしょうか？

岡部氏： ページの中だけではなく、Search Consoleなども見ながら、そこへ至る流入まで合わせて見るようになりました。

行動データからは、顧客がどこを見て、どの導線を使い、どこで閲覧を終えたのかが分かります。そこから、Ptengineの分析支援機能も活用し、何が起きていそうかという示唆を得ています。

あわせて、社内で利用している生成AIでも、考えられる原因や追加で確認すべき点を広げています。そのうえで、製品担当者や技術担当者の知識と照らし合わせて、検証する価値がある改善案に絞り込んでいきます。

Q. 進め方を組織に広げるために、勉強会も実施されたと伺いました。どのような内容ですか？

岡部氏： Webサイトの改善は、担当者個人の能力や関心に依存しやすい仕事です。しかし企業では、担当者の異動やローテーションがあります。

どのデータを見ていたのか、なぜその改善を行ったのか、どのような仮説を立てて何を検証したのか。そうした考え方が個人の中だけに残っていると、担当者が変わるたびに、また最初から始めることになります。

その入口として、社内向けにPtengineと生成AIを活用したWeb分析の勉強会を実施しました。ツールの機能や操作方法だけではなく、顧客の行動から課題を見つけ、生成AIで仮説を広げ、改善案を考えるまでの一連の流れを紹介しています。

Q. 勉強会の後、社内の反応はいかがでしたか？

岡部氏： 想像よりずっと反応がありました。「もっとサポートしてほしい」「Webサイトへの機能改修の依頼を出したい」「こういう機会をもっと作ってもらえないか」と、次々に声をいただいたんです。

一番大きかったのは、マーケティング担当者の一部が、バナーの出し分けを自分たちで運用し始めたことです。これまでは、出し分けをしたいと思っても我々に相談する必要がありました。それが今は、使いやすいということで、自分たちで手を動かしていただくケースが増えています。

こうなると、次はどう応えていくかだと思っています。どういうバリエーションを用意して、継続的に何を提供していくかを今考えているところです。

Q. スマートヒートマップは、どのように活用されていますか？

岡部氏： 単一のLPのような、そこで情報が完結している製品で使わせていただいています。製品によっては階層を深く作っているものもありますが、特に新しい製品はLPで作るケースが多いので、そういった場面で活用しています。

ヒートマップから読み取れる傾向や着眼点をAIが示してくれるため、分析に慣れていない担当者でも、一定の観点を持って読み解きやすくなります。

Q. 分析の進め方という点では、どのような変化がありますか？

岡部氏： 分析の観点を揃えやすくなっている実感があります。分析はどうしても属人化しやすいものですが、担当者による着眼点のばらつきを抑えやすい状態に近づいてきていると感じます。

岡部氏が目指しているのは、すべての社員が高度なWeb分析をできる状態でも、全員がPtengineを使う状態でもありません。製品や顧客に近い担当者が、「顧客には本当に伝わっているのか」「この情報は実際に見られているのか」「別の見せ方を試せないか」という問いを持ち、Web部門へ相談できる状態です。

効率化にとどまらず、付加価値まで示す

岡部氏は、Webサイト改善においてもAIを重要なテーマの一つと捉えています。岡部氏の立場の特徴は、Webを通じた顧客行動を継続的に捉えられることと、データが見えていることです。

社内で取り組みを組み立てるときの判断軸については、こう話します。

「単純に経費を削減しても、それだけでは不足があります。削減しつつ、それによって何かをプラスできるかのほうが大事だと思っています。誰かが活躍する機会を生めるといった文化的な部分も一緒に考えないと、ただ削れるというだけでは、取り組みとして続いていかないと思っています」

「いかに見える化するか、事業にこういうふうにお役に立っているのではないかというところを示すのが、最大のテーマだと思っています。さまざまなツールもそうですし、取り組みを通じながら、その価値をつなげていくことが最後のテーマだと思っています」

製造業のWebサイトは、カタログ的な役割を担ってきた面があります。一方で、設計の初期段階で顧客が訪れ、AIを介した情報探索も広がる中で、その位置づけは変わりつつあります。村田製作所では、こうした変化を踏まえ、Webサイトの貢献を事業の言葉で示していこうとしています。

会議で仮説を磨き、顧客の反応を小さく確かめ、結果から次の課題を見つけていく。そしてその学びを、一つの案件や一人の担当者に閉じず、組織に残していく。村田製作所では、この進め方をWebサイト改善における再現可能な型として定着させようとしています。