「売れない」を因数分解してAIに解決策を提案させてみる
「うちの商品、なぜか売れないんですよね。」経営者や営業担当者からよく聞く言葉です。しかし、この一言には大きな落とし穴があります。「売れない」は原因ではなく、結果だからです。
例えば、「車が動かない」と言われても、ガソリン切れなのか、バッテリーなのか、タイヤなのかは分かりません。同じように、「売れない」という言葉だけでは、AIも人も適切な改善策を提案できません。
AIは複雑な問題を整理することが得意です。ただし、その力を引き出すには「何を整理してほしいのか」を具体的に伝える必要があります。つまり、「売れない」を因数分解することが、AI活用の第一歩になります。
「売れない」を因数分解する5つの視点
「売れない」は次の5つに分けて考えると改善策が見えやすくなります。
- 認知されていない
- 興味を持たれていない
- 比較で負けている
- 購入の障壁がある
- リピートされない
ここまで分解すると、「売れない」という曖昧な悩みが、改善できる課題へ変わります。現場でよく使われる「なんとなく反応が悪い」という感覚的な言葉を、「顧客はどこで離脱しているのか」という構造へ置き換えることで、精神論ではなく再現性のある改善へつながります。
あなたの組織でも、「売れない」という言葉だけで議論が終わっていないか確認してみてください。
- 認知の問題なのか
- 興味の問題なのか
- 比較の問題なのか
- 購入の問題なのか
- リピートの問題なのか
AIへ質問するときのプロンプト設計
因数分解ができたら、AIへの質問も具体的になります。
例えば、「この商品は月間3,000人がページを見ています。クリック率は高いですが購入率が0.5%しかありません。比較検討の段階で離脱している可能性があります。考えられる原因を10個挙げ、それぞれ優先順位を付けてください。」というように状況を整理して伝えると、AIはより実践的な提案を返しやすくなります。
さらに、「価格ではなく価値が伝わる改善案を5つ提案してください」「購入を迷う心理的ハードルを行動経済学の視点から分析してください」と条件を追加すると、改善策の精度はさらに高まります。
改善施策へ落とし込む考え方
AIから提案を受け取ったら、そのまま採用するのではなく、「すぐ試せるもの」と「中長期で取り組むもの」に分類しましょう。
- キャッチコピーの改善
- 商品画像の変更
- FAQの追加
- CTAの見直し
これらは短期間で検証できます。一方で、ターゲットの再定義や価格戦略、商品設計の見直しは中長期で取り組むテーマです。AIは多くの仮説を提示できますが、優先順位を決めるのは現場を知る人です。
まとめ
「売れない」という言葉は便利ですが、改善のスタート地点にはなりません。認知・興味・比較・購入・リピートという5つへ因数分解すると、AIは課題整理や仮説づくりを支援する強力なパートナーになります。
あなたの会社では、「売れない」という結果を、そのまま議論していませんか。それとも、改善できる要素へ分解して次の一手を考えていますか。
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