Optimum
Sense Analystでcheckout摩擦を数分で特定以前は二〜三時間かかった分析を数分へ短縮し、入力validationと導線を修正してshopper-to-order conversionを7.8%改善しました。
公式の導入事例を見る →Contentsquare
最終更新日 2026年07月20日
Contentsquare AIとは、Webやアプリの行動データを横断して調査し、利用者の離脱・摩擦・機会を自然言語の回答、可視化、優先度付き推奨へ変換する体験分析AIです。Sense Chat、Sense Analyst、session replay要約を使い、分析計画の作成から次の改善案までを短時間で進められます。
scheduled analysisと変化検知は利用可能
How to use Sense Analyst for analysisContentsquare AIは、デジタル体験の行動データをAIが横断調査し、専門的な分析操作を組まずに原因、根拠、改善候補へ到達できる体験分析機能群です。
Sense ChatとSense Analystに質問すると、対象期間やsegmentを踏まえ、funnel、journey、heatmap、session replayなどを組み合わせて調査します。
定期生成されるcurated insightsとsession replay要約が、conversion低下、error、行き詰まり、改善機会を優先度付きで示します。
分析結果をchartと文章で説明し、保存prompt、schedule、共有、推奨actionにより継続的な改善workflowへつなげます。
公式情報と確認済みの製品データを基に、導入時の評価点と確認事項を整理しています。
公式サイトで取得確認した操作画面です。
modelとsubprocessorごとの処理dataはAI Model Listで確認
How to use Sense Analyst for analysis公式企業事例では、OptimumがSense Analystでconversionを七・八パーセント改善し、CanyonがSenseを使う分析時間を九四パーセント短縮しています。
各社が公開している導入後の変化を確認できます。
以前は二〜三時間かかった分析を数分へ短縮し、入力validationと導線を修正してshopper-to-order conversionを7.8%改善しました。
公式の導入事例を見る →四〜六時間必要だった分析を約二十分へ短縮し、複数部門二九人が同じ行動dataから改善判断できるようになりました。
公式の導入事例を見る →AI導入の判断材料を探す企業担当者へ、製品の特徴や導入条件を記事・製品ページを通じて届けたい提供会社の方はご相談ください。
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