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まず、現状の課題を特定するため、定量、定性の観点から以下の調査を実施しました。
定量：
Google Analysticsを用いて有料会員登録ステップのファネル分析を行い、画面遷移や質問項目での離脱ポイントを調査
定性：
airClosetのターゲットユーザーへユーザビリティテストを行い、有料会員の登録ステップの中で、答えづらい質問項目や煩雑な操作がなかったかをヒアリング
定量と定性、両面での調査結果をもとに、課題の仮説を整理しました。
そして遷移画面ごとに、課題に対する改善案を検討し、実施する際の制作工数もそれぞれ算出、施策が及ぼす解決インパクトと制作にかかる工数インパクトを比べ合わせ、優先度付けを行いました。
その上で、エアークローゼット様と施策の取捨選択について議論し、最終的な実施要件をスケジューリングいたしました。
実装フェーズでは、各施策について1〜2週間に1度のペースでABテストを実施し、UIデザイン、フロントエンド実装を順次行いました。
具体的には、ファネル分析、ユーザビリティテストから導き出された、「お客様情報を入力することが負担になっている」という仮説に対して、入力項目のinput属性にautocomplete属性を付与し入力の負担を下げる、などの施策を実施しています。
施策ごとにABテストを約1週間実施しました。
ニジボックスではGoogle Analysticsのデータを、エアークローゼット様ではGoogle BigQueryのデータを用いて、新規有料会員登録者のCVRの勝敗状況をモニタリングしました。
その後、両社のモニタリングデータから導き出した最終結果に基づいて採用施策を協議、採用が決定した施策はニジボックスでフロントエンド実装を行いました。
有料会員登録フォームをUIUX観点から改修することで、ユーザビリティの向上を実現。その結果、施策によっては改善前に比べて有料会員登録率が推定119%に向上いたしました。
エアークローゼット様からも「さらに長期間に渡ってモニタリングするとより高い改善率になるのでは」と期待の声をいただいております。
パーソナライズ型サービスである『airCloset』においてのエントリーフォームは、『airCloset』のUXを高める上で非常に重要なタッチポイントと捉えていました。
改善スプリントのご支援をいただいたチームのメンバー全員が「よりUXを高めるにはどうしたら良いか？」という視点を持っており、定性・定量分析やデザイン、開発などそれぞれの高い専門性を発揮していただくことができた結果、UX・CVRの改善に成功した素晴らしいプロジェクトでした。
