ミッション中に
ミッション中
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。
ニーズ
お客様の声
« 店舗のように訪問者を案内したい：ニーズを理解し、比較し、おすすめを提示しながら、商品発見を自社サイト内にとどめたい。 »
- « 自社サイトに商品アシスタントを導入したい »
- « 店舗のように訪問者を誘導したい »
- « 直帰率を下げたい »
- « エージェントプラットフォーム間で選択したい »
私たちの解決策
- お客様の声に基づき優先順位をつけたユースケース
- 2つのプラットフォームで比較したプロトタイプ
- プロンプトコーパスによるQAとスコアリング
手法
私たちのメソッド、 5ステップ
私たちのスタンス
セールスコンサルティング、スケールする形で
プロトタイプの比較によって選定され、A/B testによって測定される、プロダクトデータに基づくガイディングエージェント。
- ディスカバリー
- プロトタイプ
- スコアリング
- A/B
ステップ 01 : ディスカバリー
ステークホルダーへのインタビュー実施と顧客の発言分析による、購買導線における期待とボトルネックの特定。
- 関係者インタビュー
- 顧客の声の分析
- 導線と摩擦ポイント
- 数値化されたビジネス目標
ステップ 02 : ユースケース
対応可能なフリクションの定量化と、トラフィック量およびコンバージョンへの潜在的インパクトに応じた優先順位付け。
- 数値化された対応可能なフリクション
- ボリュームとインパクトによる優先順位付け
- アフターサービスとは別のガイダンス範囲
- ユースケース別の成功KPI
ステップ 03 : プロトタイピング
お客様のデータとカタログ構造に直接基づき、2つのプラットフォームで並行してプロトタイプを開発します。
- 並行する2つのプラットフォーム
- 貴社のカタログとデータへの定着
- ブランドトーンの設定完了
- 典型的な会話フロー
ステップ 04 : QA & スコアリング
ユースケースごとのプロンプトコーパスの作成と、回答の妥当性に関する客観的な比較評価。
- ユースケース別プロンプト集
- 客観的な比較スコアリング
- 堅牢性とドリフトのテスト
- 共有された評価グリッド
ステップ 05 : 推奨・展開
運用ガードレールを備えた展開計画の策定と、A/B testingによる測定体制の導入。
- 展開計画とガードレール
- A/B testによる測定体制
- 有人対応へのエスカレーションプラン
- 継続的改善ロードマップ
デプロイメント
専門家として訓練されたエージェントたちが、 プロダクトのように継続的に更新されます。
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。
Welyftプラットフォーム経由
リモートで、Welyftにて
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
組織内で
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
得られるもの
優先順位付け調査
AIで対応可能な摩擦点を数値化。
機能するプロトタイプ
実際のユースケースでテスト可能。
比較スコアリング
基準ごとに評価されたプラットフォーム。
デプロイメントの推奨事項
計画、ガードレール、測定。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- Dynamic Yield
- Algolia
- Claude
- OpenAI
- Zendesk
- Ada
- カタログが豊富または専門性の高いEコマース
- 製品発見においてプラットフォームに脅かされるブランド
- スポンサー：Head of E-com、デジタル部門責任者、CPO
さらに詳しく
本サービスに関連する専門家による記事。
UX(およびCRO)はSEO(GEO)にどのような影響を与えるのか?
UXは、行動シグナルや読みやすさなど、あなたのSEOと生成AIにおける可視性に直接影響します...
A/B testsを並列化する方法とは?
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。
単純なFAQからクロージングへ:会話型購買はどのようにして訪問者をエンゲージメントの高い購入者に変えるのか?
選択のパラドックスに直面し、EC業界は生成AIを活用して顧客にアドバイスを提供し、コンバージョンを向上させています。
ベイジアン vs 頻度論：A/Bテストにはどちらの手法を選ぶべきか？
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。
さらに詳しく