オルビスの購入前チャット接客、満足度61%→78%を生んだAI運用の設計

コロナ禍を経て非対面チャネルの重要性が高まる一方、既存の仕組みでは問い合わせフォームや電話への誘導に頼らざるを得ない場面が残っていました。ボットの運用を外部に委託していたためチューニングの自由度にも限界があり、購入前の相談は定型では受けきれず、商品ページの情報量にも差がある。特に食品カテゴリーなど一部の商材は、ほぼ説明がない状態でした。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は問い合わせの量ではなく、「問い合わせをさばく仕組み」と「購入前の迷いに寄り添う仕組み」がそもそも別物だった点にあります。前者は想定問答の網羅で足りますが、後者が扱うのは、まだ言葉になっていない段階の迷いです。加えて、改善の手綱を自社で握れていなかったことが、気づいても直せないという二重の停滞を招いていたのではないでしょうか。

ページごとに想定問答を作り込むシナリオ型から、閲覧している文脈を読み取ってAIの側から質問を差し出す方式へ軸足を移した設計が、購入前の相談という扱いにくい領域を実運用に乗せた最大の要因と考えられます。購入前の迷いは、本人がまだ言語化できていないことも多く、問いが立ってから答える仕組みでは取りこぼしが生まれます。事前にすべての困りごとを列挙しなくても対話が始まる構造にしたことで、説明が乏しい商品ページのように、設計者が想定しづらい場面にも手が届くようになりました。

導入と同時にすべてをAIへ委ねない段取りも効いています。まずシナリオで基本的な想定問答を組み立て、数ヶ月の運用データが蓄積してからKARAKURI helloへ切り替える流れをとり、初動の体験が重くのしかかる新商品では公開のタイミングにも神経を配る。この順番は、AIが参照する材料を現場のやり取りから確保しつつ、応答が安定しない時期を顧客の目に触れさせないための、二重の安全弁として働いています。

顧客の声を購買導線に重ねて読む運用は、改善対象の取り違えを防ぐ装置になりました。ポイントに関する声は当初、最終確認画面の問題として扱われていましたが、全ページと問い合わせ内容をマトリクスにした「世界地図」と、ページごとの会話カードの利用状況を突き合わせたことで、つまずきが買い物の入り口から連なっていることが浮かび上がります。毎月のレポートでは、よく見られている会話カード、自由入力の質問、離脱の傾向、埋もれやすい重要情報の見極めまで踏み込み、新商品では公開直後の短期間で集まった声を制作物へ反映し、修正が難しい箇所は会話カードで補う分業も組まれている。ツールを提供するKARAKURI側の機能と、自社で回す分析・改善の実務が噛み合った形です。

PoC期間中、チャット体験後の満足度は61%から78%へ大きく改善し、本格導入後もその水準が維持され、設置場所の拡大により2025年7月時点では約83%まで伸びています。説明がほとんどない状態だった食品カテゴリーで特に高い満足度が記録された点は、情報の不足をチャットが補ったことの裏づけと読めます。運用面では、ポイントや定期契約に関する問い合わせが目に見えて減少し、新商品の詳細ページ改善では、カート投入率が前年同月比で約4ポイント向上しました。同社は要因がチャットだけではないとしたうえで、事前の設計と公開後の素早い改善が成果に寄与していると捉えています。