お客さまの「感情」を想像する――メルカリWebサイト改善に向けたデータアナリストの取り組み方
こんにちは、Mercari Analytics Blog 編集部です。
連載「メルカリのデータアナリストが向き合う11のテーマ」、今回はProduct Analyticsチームマネージャー、@takahideさんによる「Webサイト改善編」の記事です！メルカリでは、アプリだけでなくWebも使いやすくしていく取り組みが進行中です。どのようにデータアナリストとして関わっているのか、@takahideさんに聞きました！
アプリ以外でお客さまに出会える場所「Webサイト」をもっと使いやすく
――取り組みのミッションは何ですか？
アプリだけでは十分にリーチできていない人たちのメルカリの登録を促すために、Webサイトの改善を行うことです。更に、登録からの購入を促進しメルカリの事業に貢献することです。
――ご自身はどのような役割ですか？
新施策の提案を目的とした分析や、実施された施策の効果検証を行っています。特に、Webサイトにアクセスしたお客さまが迷わずに登録して、かつ、欲しい商品をスムーズに購入できるためのファネル改善やインセンティブの企画を行っています。
――取り組みに参加したきっかけは何ですか？
メルカリのアプリに比べて、Webサイトは実装されていない機能が多くありました。また、Webサイトを利用されるお客さまがアプリに比べて購入意欲が高いことが分かっていたので、改善の伸びしろが大きく魅力的だと考えて参加しました。
メルカリを使うハードルとなっている「感情」を整理。定量分析に落とし込み、施策へつなげる
――チームのObjectiveは何ですか？
メルカリのWebサイトに初めてアクセスしたお客さまの登録者数・購入者数を増やすことです。アクセスした画面ごとにどのような登録・購入の流れがあるかを整理し、お客さまを導いていきます。
そのObjectiveに対して、チームとして今どのような課題に取り組んでいますか？
初アクセスから登録に至るまでの各画面で、お客さまが離脱してしまう原因を特定することです。特に、お客さまが各画面を遷移するために必要な情報と、逆に不要な情報とは何かを特定しています。
――その課題に対して、どのように分析を進めていますか？
メルカリを実際に利用しているお客さまの声やメンバーの体験をもとに、「メルカリに登録してもよい」または「メルカリで商品を購入してもよい」と感じられるためのハードルとなっている感情を整理しています。そして、お客さまの行動ログから定量分析を行い、想定される感情を表す行動が見られるかを確認しています。
――その分析のアプローチ方法やプロセス等を用いた理由は何ですか？
まず「お客さまが感じているであろう感情」を言語化することでチーム内の共通認識ができます。そして、その認識に基づいて仮説を組み立てることで、分析から施策までがスムーズに進むと考えられたためです。
――分析における難しいポイントは何ですか？また、それをどのように乗り越えていますか？
分析で分かったこと（＝インサイト）を、実現性が高い、かつ効果がある施策に落とし込むことです。チームのメンバー、特にプロダクトマネージャーとのコミュニケーションを密に行って、インサイトの精度を上げることが重要だと考えています。
――分析の中で意識しているポイントは何ですか？
課題に対して、必ずしも直接的な答えが出ないだろうことに、あえて取り組むことです。「直接的な答え」は実は想定通りのものが多く、案外、回り道・無駄な分析と思われることが、実は意外なインサイトをもたらすことが多いと感じています。
――取り組みに参加するやりがいは何ですか？
新しい施策を実施することで、お客さまの反応が変わること。全ての施策に対してお客さまの声を拾うことは難しいですが、プロダクトの分析に携わっている以上、お客さまの体験向上に少しでも寄与できたと感じられることはやりがいとなっています。
――実際に行った施策があれば、その概要と結果を教えてください
お客さまが所持していて利用可能なクーポンやポイントがあった場合、商品詳細上で元の値段を打消し線で消してクーポンやポイントが反映された値段を表示することで、初購入を促進する施策。A/Bテストによって有意に購入率が上昇していることが分かりました。
――チームとして、今後どのような価値をお客さまに提供していきたいですか？
Webサイトを訪れたお客さまが自然と欲しい商品に出会えて、ストレスなく購入できる世界です。Webサイト特有の体験を研ぎ澄ますことや、アプリにあってWebにはない機能の実装などまだまだやれることが多いと感じています。
プロダクトマネージャー・エンジニア・デザイナーとチームを組み、新機能提供を目指す
――チームには、どのような職種の人がいますか？
プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナー、アナリストなど様々な職能の方がいます。メンバーは各々の専門領域に準じて、お客さまへの新機能提供を目指して業務に取り組んでいます。また、定期的にミーティングを行うことで横の繋がりが醸成されています。
――コミュニケーションはどのように行っていますか？
全メンバーが集まる定例のミーティングが週に一度開催されています。それ以外に、プロダクトマネージャーとデータアナリストは週に数回1on1を通じて密に連携しています。
Slackも利用するのですが、前提条件の確認など話した方が認識のすり合わせや意思決定がスムーズに進むことが多いため、可能な限りMTGを行っています。
また、リモートワークでは雑談が少なくなってアイディアの創出が弱くなってしまうことがあるので、業務以外の内容でも簡易に話せるミーティングの開催を意識しています。
お客さまの思いに寄り添うために「定性分析」スキルを身に付けたい
――ご自身として、今後高めていきたいスキルや得たい経験はありますか？
定性調査を実行するスキルです。プロダクトの改善を行う上でお客さまの思いに寄り添うことが重要ですが、定量分析では分かることに限界があるため、定性分析のスキルも重要だと考えています。
――データアナリストとして、今後取り組みたいテーマは何ですか？
メルカリを利用するお客さまにとって気持ちが良い取引とは何か、その解像度を上げる分析です。メルカリを中長期に利用して頂いているお客さまは、メルカリでの取引体験が良いから使い続けているはずです。「気持ち良い取引」に早期に誘導することができれば、メルカリを長く使っていただける基盤作りにも繋がると考えています。
――こんな人と一緒に働きたい、というイメージがあれば教えてください
お客さま目線で自発的に課題を発見し、課題を解消するための施策を考え、周囲のメンバーを巻きこんで施策を実行するサイクルを回し続けられる人と一緒に働きたいと思います。
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