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。

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. 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。
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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
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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. 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
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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. 「UXモニタリング」について考えるように
なったキッカケ
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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
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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. 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
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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。
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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. 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
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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？
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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. UXモニタリング Project
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そこで！

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
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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. 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
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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
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------
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. ペルソナ・クラスタリング概要
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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）
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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
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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. まず、リテンションからしきい値を割り出す
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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. 訪問日数１日ユーザーをクラスタリング分析
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• 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. 訪問日数１日ユーザーをクラスタリング分析
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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. 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
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23. ペルソナクラスタ構成比率の推移
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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. UXモニタリングツール「ユーモ」を構築
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25. UX施策のモニタリング
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•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. 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
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27. 終わりに
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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. 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)
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