より良い意思決定のためのセルフサービス データと実験文化の作成

アプリやウェブサイトのデザインに関しては、シンプルさが一番です。 ユーザーをポイント A からポイント B まで、最も少ないステップで、最もクリーンなインターフェースで取得することは、優れたエクスペリエンスの証です。 しかし、最も単純なユーザー ジャーニーでも、並べ替えと解釈が必要な一連のイベント データが生成されます。 適切なツールを使用すると、この生データは情報の宝庫となり、ビジネスを次のレベルに引き上げることができます。

私は SmartRecruiters のシニア プロダクト マネージャーです。SmartRecruiters は、強力なマーケティングおよびセールス マシンのように企業が人材獲得プログラムを実行できるようにするソフトウェア サプライヤです。 当社の B2B 人材獲得スイートは、採用を容易にし、企業が必要な人材を見つけて採用するのに役立ちます。

適切なツールを使用すると、生データはビジネスを次のレベルに引き上げる情報の宝庫になります。

当社の主力製品である B2B 製品を最近補完したのが、当社の B2C ソリューションである Smartr です。 Smartr は、求職者と 4,000 を超える雇用主をマッチングする使いやすいオンライン プラットフォームです。 オンラインで仕事を探している 200 万人のアクティブ ユーザーがおり、何億ものイベントが生成されています。

ユーザージャーニーを理解することは不可能でした

私が 2020 年に入社したとき、ユーザー ジャーニーを理解することはほぼ不可能でした。 私たちはイベント データベースを直接利用し、SQL と Tableau を使用して物事を視覚化しようとしていました。 分析したすべてのイベントに対してクエリを作成し、その結果を Tableau に送りました。 時間のかかる作業であり、可動部分が多すぎたため、データを機能させるために苦労していました。

当時、Smartr はまだ始まったばかりで、私たちのチームも新人でした。 Smartr に取り組む人員を増やすと同時に、改善に役立つ新しいツールを検討していました。 より多くのイベントを分析および視覚化し、レポートを作成したかったのですが、視覚化ツールはイベント追跡分析には適していませんでした。 ユーザーの行動をよりよく理解するのに役立つ完璧なソリューションを探し始めました。

適切なプラットフォームでの拡張

分析ツールの基本的な調査中に、SmartRecruiters の企業側が Amplitude Analytics の無料バージョンを使用していることを発見しました。 すでに社内で使用していたので、試してみることにし、Amplitude のアカウント マネージャーとのワークショップにサインアップしました。

無料のスターター パッケージの機能は限られていましたが、Analytics がイベント トラッキングの市場で最高のツールであることはすぐにわかりました。 当社のデータベースとシームレスに統合されており、そのポイント アンド クリック インターフェイス、組み込みの視覚化ツール、およびレポート テンプレートにより、生データをわかりやすい情報に変換できます。 以前は SQL クエリと Tableau を使用して定式化、抽出、解釈するのに半日かかっていた質問を、1 分もかからずに質問して回答することができます。

私はすぐに、Analytics を最大限に活用していないと結論付け、プラットフォームの有料層の 1 つへの移行を支持して、その能力を最大限に活用できるようにしました。

新機能をリアルタイムでモニタリング

Analytics の使用が増加するにつれて、Analytics はリアルタイム モニタリングを導入し、新しい機能をウェブサイトやアプリに追加した瞬間にテストできるようにしました。 既存のユーザー ID を使用して、プロジェクトをリアルタイムでテストし、テスト環境を作成したり、ユーザーや顧客がログインするのを待ったりすることなく、どのイベントが発生しているかを確認できます。

リアルタイム データは、開発サイクルやカスタマー ジャーニーの解読における障害が少なくなるため、チームとユーザーの満足度を高めます。

新機能をローンチしてから数分以内に、必要なイベントが発生しているかどうかをエンジニアに伝えることができ、問題をすぐにトラブルシューティングして解決できます。 これはよりスマートな作業方法であり (語呂合わせを許してください)、開発サイクルやカスタマー ジャーニーを解読する際の障害が少なくなるため、私のチームとユーザーはより満足しています。

実験を新たな高みへ

分析は強力であり、Smartr チームが成長するにつれて、イベント データをさらに活用することを検討し始めました。 論理的な答えは、Web サイトとアプリのさまざまなバージョンを試すことができるように、A/B テストを増やすことでした。

別の実験プラットフォームを購入したり、独自に構築したりすると、年間 10 万ドルの費用がかかり、新しいプラットフォームをデータやイベントと統合する方法を見つけなければなりません。

別のソリューションを検討する代わりに、Amplitude Experiment に目を向けました。これは、機能とインターフェイスの強化を試用できる堅牢な実験および機能管理ソリューションです。 Experiment は、完全な実験ワークフローを提供しながら、Analytics ツールと完全に統合されています。

Experiment の最大の成功の 1 つは、Smartr のブックマーク機能の開始です。 候補者は興味深い投稿を見つけたら、フラグを立てて仕事探しを続け、後で戻って応募することができます。 コントロールとしての既存のブックマーク アイコンに加えて、ブックマーク アイコンの 2 つの新しいバージョン、星とハートを実験しました。 ユーザーがハートを好むことがわかりました。

トラフィックの 1/3 を各バリアントに割り当ててテストを実行しました。 ブックマーク率のテストに関心がありました。これは、さまざまな亜種にさらされたユーザーのコンバージョン率と、ジョブをブックマークしたユーザーの数です。 コントロールオプションと比較して、ハートボタンのブックマーク率は 46.6% 増加しましたが、スターボタンのブックマーク率は 8.78% しか増加しませんでした。 また、候補者が最終的に応募したブックマークされた求人の割合である応募率もテストしたいと考えていました。 ハートボタンの場合、その割合はコントロールと比較して 58% 増加しましたが、スターボタンの場合、改善はわずか 23.4% でした。

Amplitude は実験を 6 日間実行した後、これらの改善の統計的有意性を確認したので、古いブックマーク ボタンをハートに変更する決定は簡単でした。

もちろん、その後さらに質問をしました。 オンボーディング エクスペリエンスの一部を変更したり、まったく新しいエクスペリエンスを作成したりした場合、ユーザーはどのように反応するでしょうか? 彼らはもっとコンテンツに関与するでしょうか？ もっと仕事に応募しますか？ そして、これは KPI にどのような影響を与えるでしょうか? 私たちは、聴衆に関連するより多くの質問をして答えていることに気づきました.

成長するデータ文化

私たちのデータ文化が成長するのを見るのはエキサイティングです。 過去 12 か月で、採用が 950% 増加しました。 また、採用後や離職後に最初の急増が見られるのではなく、エンゲージメントは高いままです。 これは、セルフサービス データ モデルの先駆けとなり、人々は自分が見るデータと、それに基づいて意思決定を行う能力について、より自信を持てるようになります。

私は毎日 Analytics を使用して新しいグラフを作成し、例を挙げてチームに提示しています。 製品チームからデザイナー、エンジニアまで、誰もがチャートを作成し、必要なときにいつでも必要なデータを掘り下げることができます。 誰もが毎日 Analytics を使用しているわけではありませんが、質問やクエリのリクエストで私のところに来る人は少なくなり、チームはより速く動くことができます.

この成長により、私は Amplitude Pioneer Awards の Data Culture Award 部門のファイナリストになりました。 私たちの仕事が社内だけでなく社外からも認められるのは素晴らしいことです。

Smartr を改良する柔軟性

どの分析ツールも、より多くのデータに基づいた意思決定を行うのに役立つ洞察を提供しますが、Analytics の柔軟性が他と一線を画しています。 それはデータ分析をとても簡単にします。 必要なものをゼロから構築するために時間、労力、およびリソースを費やす代わりに、すべてを使用および変更する準備ができています。

私のチームは、提供する製品を改良し、ユーザー エクスペリエンスを微調整しました。 私たちは、私たちのプラットフォームを活用して、次の、または最初のキャリアの動きをする求職者の活発なコミュニティを構築しました。 新しいイベントを作成し、組み込みのダッシュボードを使用して即座に追跡および分析できます。 クエリを作成して分析ツールを管理する代わりに、データに基づいて意思決定を行い、パフォーマンスの監視に集中するようになりました。 ユーザーがホームページからサイトの他のページに移動するときに、ユーザーが必要とする機能を簡単に確認し、パスをたどることができます。

新しい製品を構築するときは、迅速に対応し、すべてのイベント プロパティの詳細が正しいことを確認する必要があります。 Analytics と Experiment を組み合わせることで、Smartr チームは企業向けの製品に匹敵する製品を構築し続けることができます。