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First step of UX Monitoring 〜UXモニタリングこと始め〜

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ソシオメディアUX戦略フォーラム2015 fallにて登壇した時のUXモニタリングに関する資料を公開します。

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First step of UX Monitoring 〜UXモニタリングこと始め〜

  1. 1. UXモニタリングことはじめ 株式会社リクルートジョブズ IT戦略室 デジタルマーケティング部R&Dグループ ITマネジメント部ITマネジメントグループ 吉岡 太郎 2015/9/30
  2. 2. 私について • 吉岡 太郎 – 出身 • 東京 国立生まれ – どんな仕事 • Netyearで6年半IAとして活動。 • その後GREEでSNSの開発ディレクター を2年担当。 • 2013年からリクルートジョブズで開発 側のプランナーとして、開発フローの改 善やツール導入推進など行っている。 2
  3. 3. 本日お伝えしたいこと UX改善施策の効果を持続的に測る 「UXモニタリング」の手法について 3
  4. 4. UX改善施策とは • ターゲットユーザーをビジネスゴールにつなぐためのシ ナリオを考え、コンテンツに落としこむこと 4情報アーキテクチャ構成(ピーター・モービル) ユーザーニーズビジネスゴール シナリオ ペルソナ 体験設計 UXフロー ストラクチャー ワイヤー フレーム UIデザイン
  5. 5. UXモニタリングとは • 定量データから持続的にUXメトリクスを行うこ と。UXメトリクスの一つの手段 5 UXモニタリングとUXメトリクスの関係性 UXモニタリング (継続的に測る) UXスポット調査 (非連続に測る) UXメトリクス
  6. 6. 「UXモニタリング」について考えるように なったキッカケ 6
  7. 7. とあるケース1 • 「UX改善を仮説検証して設計・実装したにも係 わらず、KPIにあまり変化が見られなかった。」 – セッションごとのPV、訪問数、離脱率 • アンケート(スポット調査)で効果を確認 7 UXデザインし、リニューアルして ユーザビリティも向上したのに なぜ数値が変わらないのだろう? UXディレクター・デザイナー
  8. 8. 得られた示唆 1. ユーザー行動について改善施策を打っても、セ ッションベースのアクセス解析では、その効果 を追うことが難しい 2. 「UX改善施策」の効果がサイト全体のUUやPV といったマクロなKPIにすぐ影響するかという と、そうではないことが多い 8
  9. 9. とあるケース2 • 「KPIを上げるために、導線を多く追加した結果 迷いやすいUXになったが数字は上がった」 • 時系列でユーザー個別にアクセスログを見て、 サイト内の振る舞いを観察し、導線修正した。 9 UXをモニタリングできたら その施策はやってはいけないという ことを数字で語ることができるのに UXディレクター・デザイナー
  10. 10. 得られた示唆 1. 「即効性の有るKPI増施策」≠「UX改善施策」 ということが多い 2. サイト内行動を観察することで、定量データか ら定性的な情報を推定することはできそう 10
  11. 11. • 明らかにUX的な課題があっても、結果の出やす いKPIに繋がる施策のほうが優先される • UX改善活動を定着させるにはどうすればいいの だろう? 11 とはいえの課題感 とは言え数字 だから… 誰のための コンテンツなんですか? UX施策がKPIに対する 効果が有ることを示せれ ば、UXドリブン開発が定 着するはず プランナー・プロダクトマネージャー UXディレクター・デザイナー UXディレクター・デザイナー
  12. 12. UXモニタリング Project 12 そこで!
  13. 13. UXモニタリング Projectの目的 • 目的:UX改善施策を測る指標をみつけ、定常的 にモニタリングできるようにする • UX施策と主要KPIの相関を見つけ、効果を示し 継続的なUX改善を行える土壌を整える 13 リクルートジョブズ R&Dグループ リクルートテクノロジーズ BigDataグループ
  14. 14. 方法 ペルソナ・クラスタリング – ユーザー行動別にクラスタリングしたユーザー群で セグメントする – クラスタごとのアクション比率と、クラスタ全体の 比率の変化を捉える – 定量データでUX改善施策における「ユーザーの態度 変容」を常時モニタリングする 14
  15. 15. UXモニタリングからKPI効果を導くステップ Step1 Step2 Step3 ペルソナクラスタリング セグメント別 UXモニタリング UX改善を定着 基礎分析や クラスタリングにより ペルソナを明確化 ユーザーの セグメント分解し モニタリングしていく 環境を整える 各ユーザーセグメント の施策反応をモニタリング しつづけることで、 KPIへの効果を 見える化する 中長期的なKPI戦略に 基づいた UX改善施策を HCDサイクルで 回していく ------ ------ ------ 観察(UXモニタリング) 理解(グルイン他) 設計実装(Scrum) 評価(UXモニタリング)
  16. 16. ペルソナ・クラスタリング概要 16
  17. 17. UXモニタリング指標 • リテンションでロイヤリティを測る(Useful、credible) ↑今回の取り組み • ある行動にかかる時間を測る(findable、accessible、 usable) • あるアクション同士を比較する(desirable) 17
  18. 18. ペルソナ・クラスタリング • クラスタリングによるセグメント分解 – 行動データを軸に置いたセグメント分解により、コン テンツ利用の「質」の違いを明確にする 18 PV数 初日アク ティブ層 初日やや アクティ ブ層 検索中な 層 訪問日数 超アクティ ブ利用層 適度に利用 層 アクティブ 層 コンバージョンは高いけど、 利用しすぎている ⇒ 結果に繋がらず、利用を続け てしまっている可能性が高い 適度に利用をしていて、 Convertionにも繋がっ ている 適度に利用をしていて、 コンバージョンにも繋 がっている PVと訪問日数でクラスタリングしたユーザー群のイメージ
  19. 19. まず、リテンションからしきい値を割り出す 19 初回訪問時から次回訪問までにかかった日数別ユーザー数
  20. 20. 訪問日数1日ユーザーをクラスタリング分析 20 • 訪問日数1日のユーザーに対し、 k-means法により3クラスター に分類 • クラスター1のユーザーは約90%ほ ど構成している • 活動的なクラスター2は1%未満で ある
  21. 21. 訪問日数1日ユーザーをクラスタリング分析 21 PV数 詳細P アクティブ層ピンポイント層 1日直帰層 検索層閲覧あり 閲覧なし • クラスターを目的変数として、決定木(CART法)で条件を決定 • 閾値は決定木で算出された値を利用 • 説明変数はユーザー毎のPV数、詳細P数、一覧P数、キープ数、滞在時間 • よりユーザーの行動特性が別れるような閾値を設定し、ペルソナに近 づけていく 訪問1日ユーザーのペルソナクラスタ
  22. 22. ペルソナクラスタ分類の条件 •訪問日数2日以上のクラスターも同様に分類した全体像 22
  23. 23. ペルソナクラスタ構成比率の推移 23 日別 クラスター構成推移 •クラスタ構成比率の推移をモニタリングすることで、ユーザー 態度変容の推移が見える化できるようになった。 ↓ペルソナクラスタの増減⇒態度変容の見える化
  24. 24. UXモニタリングツール「ユーモ」を構築 24
  25. 25. UX施策のモニタリング 25 •あるUX改善施策を行った際の数字の変化も見える化できるよ うになった。 1日直帰層 検索層 ピンポイント層 アクティブ層 適度利用層 こだわり層 仕事決まらない層 広間隔層 再直帰層 1日訪問 2日以上訪問
  26. 26. 今後の取組 • 現状のダッシュボードをベースに – ある特定行動における閲覧時間⇒Findable,Usable – 有る特定行動におけるアクション比較⇒Desirable 26
  27. 27. 終わりに 27
  28. 28. UX改善に興味のある方募集しております。 • 中途募集してます! http://www.recruitjobs-saiyou.jp/engineer/index.html 28
  29. 29. ご清聴ありがとうございました 本施策についてお問い合わせは 吉岡まで(taro_yoshioka@r.recruit.co.jp) 29

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