インターンでたくさんのタスクをこなしていっているので、もう数か月前にどんなことをやったかも忘れているような状態に・・・。これではいけない、ということでインターンで学びがあったことはタイトルの末尾に【学びの記録】とつけて、ブログ記事で記録していこうと思います。
今回は、製品サポートサイトにおけるアクセス解析の手法と定跡について書いていこうと思います。
事例
とある企業さんは今現在Adobe Anlyticsを導入していて、問題解決の指標としては、Q&A詳細ページのアンケートの回答を使っているとのこと。
たくさんデータを取得しているけれど、そのデータを生かし切れていないため、アクセス解析の依頼が生じました。
アプローチ・・・の前に
例えばいきなり、問題が解決した訪問者を増やすために、「検索ヒット数が０の検索回数と検索キーワードを見てみましょう。」なんて細かいところを見てみるとします。
それを見ることで、
検索によって求める質問にたどり着けていない訪問者がどのくらいいるか
その訪問者がどんな内容の問題を抱えてサイトを訪れているか
がわかります。
それがわかると、「検索で探す段階で、こんなキーワードで内部検索している訪問者がこれだけいるけれど、それに該当する質問（Q&A）が用意されていないから追加しましょう。」
といえます。
納得です。が、それだけでは何か物足りないような気もします。検索で求める質問にたどり着いたとして、はたして訪問者はその質問詳細を読んで問題が解決できたでしょうか？
この例で何が言いたいかというと、最終ゴール（問題を自己解決した訪問者を増やす）のための一要素としてはいえるけれど、他の要素もたくさんある。その一要素一要素をずらっと並べても提案しても、それで最終ゴールのための要素が網羅されているのかは不明。
なので、最終ゴールから逆算して体系立てて考えていかないといけません。
アプローチ
問題が自己解決できるためには、問題を解決するまでの行動を想定して、その通りに訪問者が進んでいればい善いことになります。
今回のサポートサイトで訪問者が問題を解決するまでの行動は、
①探す → ②質問一覧 → ③質問詳細 → ④解決
おおざっぱに捉えるとこうなります。まずは各STEPへの到達率をみて、どこのSTEPで訪問者がつまずきやすいのかを把握します。
もちろん、全部のSTEP間で生じるトラブルをすべて想定して改善策を出すのが理想ですが、②→③に99%が遷移していて、その残り1%のために工数を割くのは効率的ではありません。①→②で30%しか遷移していなかった、となれば、そこを深堀したほうが限られた時間でだせる改善策の効果は大きいです。
ですので、各STEPの到達率をKPIに設定しておくのがよいと考えられます。
そして、到達率が低い部分に照準を合わせて、深堀していく、というアプローチを撮ることになります。
ちなみに先にあげた検索ヒット数０が～のくだりは、①→②の間に生じたトラブルを洗い出したことになります。それを言う前に、「①→②でこれだけの訪問者が離脱しているから、その１つの原因として～」という枕詞が必要です。
定跡
サポートサイト（Q&Aサイト）における改善案の定跡は
検索精度を高める
質問（Q&A）の数を増やす
だそうです。あとは記事の内容とタイトルがずれていないか、なんてところも大事だと思います。
余談
Q&Aサイトで自己解決をしてくれる訪問者が増えると、それだけ電話窓口に割く人数を減らすことができます。たくさん人員削減できれば人件費のみならず、場所代等も減らせるので、解決率が何％上がった！の裏でたくさんのお金を節約できた（＝利益を上げられた）ことになります。そう考えると、とても大事なお仕事ですね。
学びの記録おわり
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