「何から直せばいい？」に答えてくれるAIの使い方

インスタの投稿を増やしても、なかなか来店につながらない。そんなモヤモヤを抱えながら、ある記事を読んでいた。GA4とMicrosoft Clarityと生成AIを組み合わせて、Webサイトの改善を効率化するという内容だ。

最初は「うちには関係ないかな」と思って読み始めた。でも途中で手が止まった。

「丸投げしてもうまくいかない」という一言が刺さった

記事の中で、20年以上改善支援をしてきた森野さんという方がこう言っていた。「AIは答えを出す存在ではなく、考えを深める相手として使うとうまく活用できる」と。

私がやってたのはまさに丸投げだった。「インスタの投稿文を考えて」「集客できるキャンペーンを教えて」って聞いて、出てきた答えをそのまま使おうとしていた。でもなんかしっくりこなくて、結局自分で書き直す、という繰り返しだった。

「改善の視点を伝えて対話を重ねる」というのが抜けていたんだと思う。

自分の店に置き換えてみたら、急に話が身近になった

記事では、GA4のデータからペルソナを作るという話が出てくる。「誰が来ているか」を把握するのがGA4で、「どう動いたか」を見るのがClarityという整理だ。

Webサイトの話だけど、自分の店に置き換えてみたらどうだろうと思って読み続けた。うちで言えば、「誰が来ているか」はPOSレジのデータで見えている。よく注文されるメニュー、曜日別の客層、時間帯ごとの回転率。データはある。でも「なぜそうなのか」を考えたことがほとんどなかった。

記事の中では、GA4のPDFをAIにアップロードして「これらのデータから3人の代表的なユーザー像を作ってください」と指示する、という具体的な手順が書かれていた。自分もPOSのデータをCSVで出して、同じことを試せるんじゃないかと思った。

実際に試してみたら、「平日の昼に一人で来る40代女性」「金曜夜に職場の同僚と来る会社員グループ」みたいなイメージが出てきた。これ、頭の中ではなんとなくわかってたつもりだったけど、言語化されると全然違う。

インスタで発信するとき、どっちに向けて書いてるか意識できるようになった。

それと記事で印象に残ったのが、「出力されたペルソナはGoogleドキュメントで保存しておく」という話。AIはドキュメントの理解が得意だから、次に何か判断するときの材料に使えるというわけだ。私もメモ帳に散らかしていた情報を、一つのドキュメントにまとめるようにし始めた。

シフトの調整でも、食材の発注でも、判断するたびに「前回どうしてたっけ」と探し回っていたのが、少しだけ楽になってきた気がする。

自分なりに出した結論は、AIを使うときは「答えを聞く」より「整理を手伝ってもらう」という使い方のほうが合っているということだ。まず自分の店のPOSデータを月次でまとめてAIに渡し、「来てくれているお客さんはどんな人たちか」を言語化してもらうところから、もう少し続けてみるつもりだ。