ギフトモール、分析ツールとAIでサイト改善を高速化　分析作業を1カ月から1日へ短縮

　ギフトモールは、運営するギフト特化型ECサイト「Giftmall」に、ユーザー行動分析ツール「Amplitude」を導入し、利用客の具体的な購買行動の可視化と要因分析に取り組んでいる。8月6日、導入・活用を支援するDearOneが発表した。同ツールとAIを連携させることで、従来は約1カ月を要していたABテスト実施後の効果検証などのデータ分析作業を実質1日程度に短縮。データに基づく高速な改善サイクルを確立し、コンバージョン率やソーシャルギフトの取扱シェア向上につなげている。

　Giftmallは110万点以上の商品を扱うギフト特化型ECプラットフォームだ。ギフト商品は自分用の買い物とは異なり、贈る相手や利用シーンによって購買行動が複雑に変化する。そのため、Giftmallで利用客が購入に至った理由の把握が、同社の長年の課題だった。

　加えて、データ抽出はエンジニアへの依頼が前提であり、必要なデータを得るまでに最長で1週間ほどかかっていた。要件の伝達ミスで意図しないデータが返ってくることもあったという。こうした課題を解決するため、2022年にAmplitudeを導入した。

　同ツールの導入により、検索や比較、サイト内での回遊といった利用客の行動ルートを可視化し、利用客が購入手続きを途中でやめてしまう場所やその原因を特定できるようになった。行動データを起点に仮説を立て、開発を伴うWebサイトやサービスの改善では、Amplitudeを使ったABテストを必ず実施する検証文化が社内に定着した。

　さらに現在は、AIとAmplitudeを連携させ、ABテスト開始の翌朝には分析レポートを自動生成する仕組みを構築している。かつてエンジニアに依頼していたデータ抽出作業が数分に短縮され、チャートやダッシュボードをそのまま社内で共有できるため、資料作成の手間も省けるようになった。データ抽出や集計作業の効率化によって生まれた時間を活用し、AIが提示した分析結果を基にした意思決定や、次の改善案の検討といった、思考や判断を要する本来の業務に注力できる体制を整えた。

　検証にかかる工数を削減したことで、現在は月に10本近いABテストを安定して実施できる高速な検証サイクルを実現している。住所を知らない相手にも贈れる「ソーシャルギフト」の購入手順の改善では、利用客の離脱プロセスを分析するファネル分析を用いて3カ月間に3サイクルのテストを重ね、コンバージョン率とソーシャルギフト取扱シェアの向上に結びつけた。

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