画像キャプション：行動履歴の蓄積を蓄積し、AIで分析、アクションに繋げる
当記事では、kintone AIとkintone連携Webサイト Kanal-WEB（カナル・ウェブ） の行動履歴を活用し、「行動 → 蓄積 → AI分析 → アクション」の改善サイクルを回す方法を解説します。
MAやSFAを導入せずに、kintoneだけで顧客分析を実現したい方に向けたTipsです。
kintone AIとは
現在公開されているkintone AIには、「検索AI」や「アプリ作成AI」など複数の機能があります。
本記事では、その中でもデータ分析に特化した「レコード一覧分析AI」を活用します。
「レコード一覧分析AI」は、kintoneに蓄積されたレコードデータをもとに、AIチャット形式で分析・要約・示唆出しを行う機能です。
主な特徴
【現在の運用】
- レコードデータから分析・レポートを生成
- 次に取るべきアクションの示唆が得られる
- 専門知識がなくても分析可能
- 蓄積されたデータを業務に活用しやすい形に整理
引用元：https://jp.kintone.help/k/ja/id/0401039
ポイントは、kintoneにデータを蓄積するだけで、AIによる分析がすぐに活用できることです。
構成：シンプルに実現できる行動履歴の集約基盤
Webサイト上のユーザー行動をkintone行動履歴アプリに自動登録。
行動種別ごとにレコードを登録し、1アプリで一元管理。
- Kanal-WEBで行動履歴を取得
- kintoneにデータを蓄積
- レコード一覧分析AIで分析
この構成のポイントは、
- データはkintoneに集約
- データ活用を後から拡張できる
という点です。
Tips① サポート改善：問い合わせの背景を要約
よくある課題
- 問い合わせの背景が分からない
- 何を見て問い合わせたか分からない
具体的な活用方法
kintoneの行動履歴アプリで、以下の条件でデータを絞り込みます。
- 行動種別「PAGE」（ページ閲覧履歴）
- 問い合わせがあった利用者
抽出したレコード一覧を、そのままAIに渡して要約・分析します。
AIによる要約・分析イメージ
AIは、行動履歴から以下のような示唆を提示します。
- 問い合わせ直前の行動傾向
- 閲覧ページの時系列整理と要約
得られる効果
- 問い合わせの背景を即座に把握できる
- 初動対応が早くなる
- 背景を踏まえた回答ができる
従来のように画面を行き来しながら履歴を追う必要がなくなり、調査の手間や見落としを減らすことができます。
その結果、属人化を防ぎながら、対応のスピードと品質を同時に向上させることが可能になります。
特に重要なのは、「何を見て問い合わせてきたか」が分かることです。これにより、対応品質は大きく変わります。
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Tips② 営業：行動履歴から営業タイミングを把握
よくある課題
- 営業タイミングが分からない
- 興味のある顧客を見極められない
- 勘や経験に依存している
その結果
- アプローチしても反応が得られない
- 本来優先すべき顧客を後回しにしてしまう
- コンテンツや施策が営業に活かされていない
具体的な活用方法
kintoneに蓄積された行動履歴をもとに、AIに「注目すべきユーザー」を抽出させます。
例えば、以下のようなプロンプトを入力します。
AIは、行動回数や閲覧傾向などのデータをもとに、営業アプローチの優先度が高いユーザーを抽出し、その根拠とともに提示します。
ポイント
重要なのは、分析対象レコードを適切に絞った上でプロンプトを設計することです。
- 対象ユーザーを限定する
- 特定のコンテンツ閲覧に絞る
- 資料ダウンロード履歴を含める
といった条件を加えることで、より精度の高い示唆を得ることができます。
例えば、
重要なのは、分析対象レコードを適切に絞った上でプロンプトを設計することです。
- 対象ユーザーを限定する
- 特定のコンテンツ閲覧に絞る
- 資料ダウンロード履歴を含める
といった条件を加えることで、より精度の高い示唆を得ることができます。
活用の広がり
プロンプトを工夫することで、さまざまな分析に応用できます。
例えば、
- 検討フェーズに入りそうなユーザーの抽出
- 特定テーマに関心の高いユーザーの分類
- アプローチ優先度のランキング
など、目的に応じて柔軟に活用可能です。
プロンプトの設計次第で、kintoneに蓄積された行動データを営業判断に活かすことができます。
その結果、「今アプローチすべき顧客」をデータで判断できるようになります。
Tips③ マーケ施策：行動履歴からコンテンツの関心と改善ポイントを可視化
よくある課題
- 勘や経験、固定観念に頼った施策になっている
- データに基づいた改善ができていない
その結果、効果的な改善につながらない。
具体的な活用方法
AIは、閲覧傾向やダウンロード状況をもとに、
- 人気コンテンツの特徴
- 関心の高いテーマ
- 改善が必要なコンテンツ
- 具体的な改善施策
を提示します。
まとめ
kintone AIは、データが蓄積されていることで初めて価値を発揮します。
本記事のポイントは以下の通りです。
- 行動履歴を取得する仕組みを作る
- kintoneにデータを蓄積する
- AIで分析し、業務に活かす
この構成により、
- サポート対応の効率化
- 営業活動の最適化
- マーケ施策の改善
を、kintoneを中心に実現できます。
こんな方におすすめ
- kintone担当として業務改善を求められている
- 限られたリソースでデータ活用を進めたい
- 営業・サポート・マーケを横断して改善したい
補足
本構成は、
kintone AI × 行動履歴 × kintone連携Webサイト
を組み合わせた、再現性の高いモデルです。
「まずはデータを蓄積し、後から活用する」というステップで導入できるため、段階的な活用にも適しています。
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