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Goalから逆算するチャットボットデータ戦略/Data Driven Communication

Goalから逆算するチャットボットデータ戦略/Data Driven Communication

2019年4月23日に行われた第9回VOT MeetUpの登壇資料です。チャットボットにおけるデータ戦略について話しました。

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Teruhisa Fukumoto

April 23, 2019
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Transcript

  1. ZEALS Co.,Ltd Goalから逆算するチャットボットデータ戦略 ZEALS テクノロジー開発部 福本 晃之 Data Driven Communication

  2. Agenda • 自己紹介 • 関連ツール • チャットボットで得られるデータ • 気づきや学び •

    チャットボットのデータ戦略に必要なこと
  3. 前職:富士通G 法人セールス 4月 ~ ZEALS Ruby Python SQL javascript Product

    Manager ZEALS VPoE & Engineer 福本 晃之 [ Teruhisa Fukumoto ] :f-teruhisa :@terry_i_ :@teruhisafukumoto :Terry
  4. Our Product ~Communication Advertisement~ Chatbot(bot) Messenger LINE Advertisement Communication

  5. Our Product Image

  6. 関連ツール

  7. Architecture

  8. Redash(BI)

  9. Redash(BI) • 会話パフォーマンスの可視化 • 定時取得によるパフォーマンス推移可視化 • 必要なスキルはSQLのみで簡単分析

  10. Sankey chart(D3.js)

  11. • 会話パフォーマンスの可視化 • ボトルネックとなる分岐を特定 • 分析の自動化 & 工数削減 Sankey chart(D3.js)

  12. チャットボットで 得られるデータ

  13. • どの分岐を選んで、どこまで深く進んだか • アクティブか否か ◦ 定期的にユーザー取得APIを叩いて判断 • どれだけのユーザーが返事を返したか データの種類(ざっくり①)

  14. • どれくらいの間隔で返事を返すか • どの経路からボットに流入したか ◦ どの広告 / チャット窓 / 自社プラグイン

    • ユーザーに何回配信を行ったか データの種類(ざっくり②)
  15. チャットボットデータの特徴 コミュニケーションに ゴールがあること

  16. ゴールとは? • (ZEALS社)コンバージョン • お問い合わせの完結 • イベントの集客

  17. ゴールのいいところ • パフォーマンスを可視化出来る • ゴールから逆算して会話を設計できる • 機械学習を行う際の教師データになる

  18. 気づきや学び

  19. ex. Mens cosme • 肌診断コンテンツの配信 • 肌診断でセグメントを分けて配信 • 悩みベースで肌への課題を自分ゴト化し購入

  20. • cosme系の成功事例から会話を横展開 • 男性向けの商材と同じ会話展開を行う ex. Ladies cosme

  21. しかし 全く成果が 上がらない....

  22. 分析結果 導かれる仮説 シナリオの返信率や配信のブロック率は Mens - Ladiesのbot間で変わらない シナリオライティングやコミュニケーション設 計自体のミスはない ボットへの流入経路も同じく広告からの流 入で、時間帯や経路の違いもない

    広告の運用で大きな違いがあるわけでは ない 分岐の選択を見ても「 50代」などのターゲット は商材と一致している 商材に対する理解不足や広告のターゲティン グのミスもない 要因を分析してみる
  23. 困ったときの ユーザーヒアリング

  24. • 女性は自分の肌への理解度が男性より高い • 自分の肌にどんな成分が合うか分かる • 化粧ノリで、テンポラリーな状態も分かる 答えはユーザーがもっていました 肌診断する前に自分ゴト化してた...  (社員メンバーにペルソナが居なかった)

  25. • 課題がどこにあるのか分かりづらい • 課題ではない箇所を改善してしまう • 課題発見が遅くなり、仮説検証が進まない これがデータドリブンでないと..

  26. チャットボットの データ戦略に必要なこと

  27. チャットボットデータの特徴(再掲) コミュニケーションに ゴールがある

  28. • ユーザーにどんな状態になってほしいか • ボットに流入したユーザーはどんな状態か • その状態にするために必要な情報なにか ゴールから逆算で指標を作る

  29. by William D Meilin 何のためのデータなのか? “Garbage in, Garbage out(GIGO)” -

    ゴミを入れてもゴミしか出ない 引用(https://www.newspapers.com/image/55787725/)
  30. • 流入経路の判別:URLスキームにrefをつける • 選んだ選択肢を自動でタグとして取得する • クライアントのLPにスクリプトを埋めてもらう 逆算で欲しいデータは頑張って取る

  31. コミュニケーションには 本来、答えがない。 だからこそ、結果を元に PDCAを速く回すしかない

  32. None
  33. Thank you!!