01課題
- 専門性の高いサービスで、価値が伝わる前にLPから離脱していた。
- 問い合わせ後の返信までに時間がかかり、検討タイミングを逃していた。
- どの論点でつまずくのかが可視化できていなかった。
LPの離脱前に疑問を解消し、資料請求と相談の導線へ誘導
難しい価値が伝わる前の離脱が課題。UniAgentが相手の言葉で説明し、相談が始まる接点に変えました。
02実装すること
- サービス資料・事例・FAQを学習し、LP上で訪問者の質問に即応。
- 課題・予算・比較状況を対話で整理し、相談・資料請求の導線へ誘導。
- 会話ログから頻出の疑問を抽出し、FAQ・LPの改善に活用。
03改善モデル
- 改善モデルでは、離脱前に疑問が解消され、資料請求率が向上。
- 一次対応をAIが担い、担当の工数を削減しやすくなる。
- つまずく論点が見え、コンテンツ改善の精度が上がった。
「問い合わせ前の“で、うちなら？”に、その場で答えられるようになりました。」
— 専門サービス企業で想定される担当者の声（マーケティング責任者）※掲載内容は実在企業の成果事例ではなく、業種別の活用シナリオです。数値は改善モデルであり、効果を保証するものではありません。
御社のサービスでも、AIが説明できるか。まず実機で確かめてください。
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