ウェブサイトの顧客満足度(CSスコア)
-CS Score-
ウェブサイトの顧客満足度(CS)スコアでランキング表示
ユーザーが苦労しているページを自動的に特定する
SessionCamは特許出願中の機械学習アルゴリズムによって、ウェブサイト訪問者のサイトに対する顧客満足度を数値化することによって、顧客満足度の低い訪問者が不満を感じているウェブページを推測します。機械学習(AI)により推測された数値を「CSスコア」と呼びます。
ウェブサイトの顧客満足度を改善する(CSスコア下げる)事で、ウェブサイトのコンバージョンとデジタルカスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。
- ウェブサイトの問題を自動的に特定する
- 問題を特定するための時間と労力を大幅に節約
- もちろんPC、モバイル両方に対応

機械学習アルゴリズム

熟練した上級アナリストでなくても、長時間の分析時間を必要とせずに、顧客が判りにくいと感じている、潜在的な問題があるページをユーザーの行動履歴から推測して表示します。
セッションカムでは「滞留時間」、「マウスカーソルの移動距離」、「マウスカーソルの速度」、「フォームの入力操作」、「クリック」、「エラーメッセージやその結果」など、セッションカムで記録するデータの何百もの様々なシグナルを考慮します。「普通の」ユーザーの行動とは何かを機械学習機能(AI)を活用しデータ蓄積にすることで、より精度の高いCSスコアを表示します。
CSスコアで指摘されたページを改善し、CSスコアの推移を追跡確認する
顧客満足度の低い(CSスコアの高い)ページを優先的に改善を行ってください。
改善したページのCSスコアを追跡し時間の経過と共に減少するのを確認しましょう。
ウェブサイト全体の影響改善を観察し、コンバージョン率の改善を行ってください。

重要な時間と労力を節約する
CSスコアの活用例
セッションカムのセッションリプレイリストから、CSスコアが高いユーザーセッションのリプレイを視聴することで、CSスコアが高いページで顧客が問題のある行動や、何かを見つけようとする動きなどを、確認できる場合があります。
実際にユーザーが操作している様子を、確認することで問題点を確認・推測し、改善方法を見つけるヒントを得やすくなります。
ヒントを元に、改善案を考えサイトを改善してください。その後CSスコアの推移を確認することで改善効果を検証することが出来ます。

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