“データはあるのに、顧客が見えない”を終わらせる。AIで、誰もが顧客インサイトにたどり着ける世界へ
目次
「データはあるのに、顧客の顔が見えない」
多くの企業が、そんなジレンマを抱えている中、私たちは「企業が顧客を深く、正しく理解すること」
こそが企業のビジネスを成長させる鍵であるという信念のもと、その課題に挑み続けています。
自社で開発・提供するWebサイト分析ツール「Content Analytics（コンテンツアナリティクス、以下CA）」は先日AI機能を搭載し、サイト分析から改善施策の提案までを自動で行う新機能をリリース
しました。これまで専門家でなければ難しかった”顧客インサイトの発見”を、誰もが可能にする世界を
切り拓こうとしています。
今回は、そのCAの開発を牽引するプロダクトグループの管掌役員仁藤さんと、リーダーの伊藤さんに
インタビューをしてきました。最先端の開発現場におけるリアルな「面白さ」と、その裏にある
「難しさ」に迫ります。
「自分の手で、価値あるプロダクトをつくりたい。」
2人がUTにたどり着いた理由
―まずはお二人のこれまでのご経歴と、UNCOVER TRUTH（以下UT）に
入社された理由を教えてください。
仁藤さん： 私は新卒でハウスメーカーの営業を経験した後、デジタルマーケティング事業を展開している会社で10年ほどWebディレクターやアナリストとしてお客様先に常駐する形で働いていました。企業を支援する仕事も好きでしたが、次第に「自分たちのサービスで世の中に価値を提供したい」という想いが強くなり、事業会社への転職を考えるようになりました。そんな時、WEBアナリストの小川卓さんがUTにいることを知り、興味を持ったのが入社のきっかけです。自社プロダクトを持ちながら、コンサルティングという形で顧客の支援もでき、自分の経験を活かしながら新しい挑戦ができる。まさに理想の環境だと感じました。
伊藤さん： 私はアパレル業界からキャリアをスタートしており、海外でのバイイングや、自身で事業を立ち上げた経験もあります。事業を運営する中で、リード獲得はできてもコンバージョンに繋げる難しさを痛感し、Webマーケティングをもっと深く学びたいと考えていました。 そんな中、UTがアナリストサポート職を募集しているのを見つけ、「ここなら自分の事業にとってもプラスになる勉強ができるかもしれない！」と思い、業務委託として働き始めたのがきっかけです。
最終的に、自分の事業は畳むことになったのですが、どんどんUTの仕事に魅了され、正社員となりアナリストとしてキャリアをスタートしました。その後もっとUTのサービスを創る側を極めたいという気持ちが大きくなり、「プロダクト開発をやらせてください」と、自ら経営陣に志願し、現在にいたります。 常に価値創出の最前線に身を置きたいという気持ちがあったのかもしれません。
「そのアイデア、いいね！」が飛び交うチーム
―お二人が現在所属しているプロダクトチームは、どんな雰囲気ですか？
伊藤さん： 「まだまだスタートアップ感がある」というのが一番しっくりくる表現かなと思います。正解を自分達で創りにいくというか、チーム内でどんどんアイデアを出し合って、皆で「それいいね」
「もっとこうしたら？」など議論を活発に交わす中でアイデアを具現化していく。そしてトライ＆エラーを繰り返す。手触り感のある仕事や切磋琢磨できる雰囲気が、私はすごく好きです。
仁藤さん：伊藤さんが言ってくれたようにプロダクト創りに関わる立場として自発的にアイデアが生まれる環境があることは非常に大切だと思っていて、そのためにも、メンバーが臆せず発信できる雰囲気づくりを意識的につくっています。どんな突飛なアイデアも否定しませんし、あえて「夢見がちなこと」も大歓迎。一見、無茶に思えるアイデアでも、その本質を探ると、次のイノベーションの種が隠れていたりしますからね。
コンテンツは語っている。数字で読み解く“顧客の心の声”
―UTが提供するプロダクトの主力製品である「Content Analytics（以下CA）」は、創業当初提供していたヒートマップツール（Webページ解析ツール）が進化したものだと思いますが、従来のヒートマップツールの課題は
どんなところにありましたか？
伊藤さん： 従来のヒートマップツールは、Webページ上のどこがクリックされているかを色の濃淡で示すものでした。しかし、表現として可能だったのは、「この辺りが見られている」という”ぼんやり”とした感覚的なものだったんです。例えば、ページの一部が真っ赤になっていて「ここは注目されているかも！」みたいな。しかし蓋を開けてみたらたった数人の行動だった、ということが珍しくありませんでした。
仁藤さん： 具体的な数値の裏付けがなかったのでクリックされたかどうかは分かっても、「なぜクリックされたのか」「どれくらい熱心に見られていたのか」まで把握することはできませんでした。その結果、「本当にこの改善策は正しいのか？」という確証が持てず、施策の精度がどうしても低くなってしまうという課題があったんです。
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