提供エージェント
業務に取り組むMei, Amir, Iris と Victor
CROサイクルの各ステップ:エージェントが行うこと、学習対象、成果物、そしてエキスパートが決定すること。
ニーズ
« 自社サイトで継続的に実験したい:より多くテストし、より速く学び、テスト文化をチームに根付かせたい。 »
カバーされたユースケース
手法
私たちのスタンス
RICE優先順位付け
各施策はReach × Impact × Confidence × Effortでスコアリングされ、プログラムのROIを最大化します。
GA4とContentsquareのデータを掛け合わせ、詳細なUX分析によって、購入導線上の離脱要因を優先順位付けしたマップを作成します。
観測された行動に基づく最適化バックログの作成、およびターゲット、KPI、各テストのメカニズムを詳述したシートの作成。
四半期ごとの実験ロードマップを検証するため、Reach、Impact、Confidence、Effortモデルに基づいて機会をスコアリングします。
デザイン設計、バリエーションの開発、そしてお使いのすべてのデバイスとトラッキングプランに関する厳密な検証。
結果の統計的分析、セグメント分析、各バリエーションを採用・改善・中止するための推奨事項。
お客様の声

私たちはWelyftと2年近くコラボレーションしていますが、彼らの最大の強みは適応力です!データに関する専門性には一切疑いを持ったことがなく、当社のグループのニーズに常に応えるための優れた提案力、そして何よりも常に完璧な対応力があります!戦略構想から技術実装支援まで、Bricomarchéブランドの実験とCROを発展させるために日々サポートしてくれています

Marie Devanne
UX・カスタマージャーニー責任者

急成長と社内変革への対応として、当社はCRO実験プログラムを発展させるためWelyftとパートナーシップを締結しました。彼らの専門知識により、技術面と組織面の両方でのサポートを通じて実行速度を高め、スケールすることができています。このハイブリッドなサポートは、ITとビジネスの連携を強化する真の推進力となっています。

Margaux Motta
E-commerce Performance Merchandiser

資料や提供されるアドバイスの質が非常に高く、良いダイナミズムを取り戻すことができました。チームの専門性と対応力は本当に大きな強みです!

Keridwen Pierret
Eコマース・デジタルプロジェクト責任者
Conversion Intelligence
Sur cette offre, nos experts s'appuient sur les agents de la flotte Conversion Intelligence : les agents préparent, l'expert décide.
提供エージェント
CROサイクルの各ステップ:エージェントが行うこと、学習対象、成果物、そしてエキスパートが決定すること。
Synthetic Users・Meiによる運用
「こだわり派」「初心者」「せっかち」「懐疑派」が商品ページを閲覧し、Meiが彼らの反応をペインポイントに分類します。
日々のエージェント
自然な言葉での依頼、または「/」コマンド:適切なエージェントが対応し、決定権はあなたに残ります。
アーキテクトとフリート
同じCROプロセスを、エージェントあり・なしで比較:各エージェントが引き継ぎ、待ち時間がなくなり、学習サイクルが加速します。
デプロイメント
各エージェントはGitHub上でバージョン管理されたプラグインです。活用する方法は3つあります。
ミッション中に
コンサルタントがCROサイクルの各ステップでエージェントを呼び出します。インストール不要で成果物を受け取れます。
Welyftプラットフォーム経由
フリートは私たちのプラットフォーム上で稼働し、貴社の同意のもとツールと連携します。各成果物は専門家が検証します。
貴社組織内で内製化
当社独自のメソッドでエージェントを構築し、パーソナライズした上で、GitHubマーケットプレイスのプラグインがアップデートを提供します。
成果物
RICEで優先順位付けされた摩擦点と仮説。
仮説、KPI、プラットフォームを開発前に検証。
信頼性の高い結果、実行可能な提案。
蓄積・再利用可能な学び。
対象者
活用ツール
本サービスに関連する専門家による記事。
成長の秘訣は単一のA/B testではなく、完璧なガバナンスに裏打ちされた並列化にあります。
A/B testingは、ユーザー体験とビジネスパフォーマンスを最適化するために欠かせない手段です。
CRO(Conversion Rate Optimization)の分野において、A/Bテストの結果の信頼性は意思決定を行う上で不可欠です
コンバージョン最適化に関する限定ウェビナーを見逃しましたか?ご安心ください、リプレイをご用意しています!
A/B testsを最適化するために、ベイズ統計と頻度論統計の違いをようやく理解する。
実験プログラムとは、uplift(アップリフト)が現れることを期待しながらA/B testsを次々に実施するだけのものではありません。
この分野を始めたばかりの頃は、スピードを優先するあまり、A/B testツールが提供する既製のユースケースをそのまま導入したり
最近、Googleは貴社のA/B testingプラットフォームの代替候補としてAB Tastyを取り上げました。
さらに詳しく
数分で貴社の成熟度を測定するか、専門家に直接ご相談ください。