リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ  リクルート流 DMPを活用したグロースハック

リクルート流 DMPを活用したグロースハック

こんにちは。サービスデザイン部デジタルマーケティンググループの松村です。今回は「DMPを活用したプロダクト改善」についてご紹介します。

リクルートのサービスを横断的に”グロースハック”する組織

自社サービスの提供価値を継続的に改善し続けるプロダクト改善、最近は「グロースハック」とも呼ばれますが、私たちリクルートテクノロジーズのサービスデザイン部では、リクルートグループ内の横断組織としてリクルートが保有する様々なサービスのプロダクト改善を、PDCAを回しながら行っています。

大量のトラフィックを持つサービスにおいて、来訪ユーザのアクション率向上は、同等のアクション数獲得にかかる追加の集客コストと比較してもビジネスインパクトが大きく、A/Bテストを通したプロダクト改善は優先度高く日々取り組んでいます。

そして、あるサービスで成功した事例は、リクルートテクノロジーズが主導してリクルートグループ内で連携・横展開しています。もちろん、サービスの特性や、取り扱う商材の違いによってすべてがそのまま効くわけではありませんが、プロダクト改善の思考プロセスを含めて共有することで、新たに気づきを得て異なるサービスのプロダクト改善に繋がるケースも少なくありません。

 「誰に対して」プロダクトを改善するか

多くのプロダクト改善を行いながら見えてきたことは、ターゲットとなるカスタマーを明確にすることはもちろん重要ですが、ビジネスインパクトを考慮すると「全体最適」、つまり「誰に対してもおもてなしになること」を優先度高く実施したほうが良いことがわかりました。
プロダクト改善によるのびしろがあるサービスにおいては、まずはこの「全体最適」に取り組む体制を構築し、PDCAのサイクルを繰り返しています。

 「全体最適」の次の段階としての「個別最適」

一方、「全体最適」によるプロダクト改善を多く繰り返していくと、改善幅の飽和や、新たなプロダクト改善の検討難易度が上がるという課題も見えてきます。そこで私たちは、成熟期に至ったサービスを再成長させるために、「個別最適」のアプローチについて現在検討を行っています。

お店の接客で例えると、「全体最適」は

「店内のどこに何があるかを正しく案内表示する」
「空間として心地よい場所にする」
「レジであまり並ばなくても良いようにする」

といった、すべてのお客様に対してメリットになるようなおもてなしに対し、「個別最適」は

「あまり知識がないひとには初心者向けガイドを提供する」
「急いでいる人には手続きを省略出来るようにする」
「いつも同じものを買うひとには予め商品を用意しておく」

といった、お客様の特性によってメリットが変わるようなおもてなしになります。

もちろん、これはリアルな店舗での対面サービスでの話ですので、Webサービスではこのように型通りには行かないでしょう。ここに挑戦のしがいが有ると考えています。

DMPを活用してカスタマーへの提供体験を個別最適化する挑戦

カスタマーデータを蓄積し、活用出来る基盤はDMP(データマネジメントプラットフォーム)と呼ばれています。DMPは、自社サービスに訪れたことがあるカスタマーのデータ活用基盤をプライベートDMP、他社メディアの保有データで活用が可能になっている基盤をパブリックDMPと大きく2つに分類されます。

カスタマーの特性データを利用することは、ディスプレイ広告の領域では数年前から国内でも急速に成長しており、自社サービスへの集客において「20代男性で旅行が趣味」という条件に当てはまるカスタマーに限って広告を出すような「個別最適」が可能になっています。

DMPを用いることで、自社サービスに来訪しているカスタマーを判別し、リアルタイムでサービスの提供体験を個別最適化することも可能になります。

横断組織ならではのアプローチ

自社内外のデータを活用し、適切なユーザに対し、最適なタイミングで、適切なコンテンツ、適切な体験を提供するということ。商売において古くて当たり前にやられてきたことですが、Webサービスの技術的にはあまり事例のない挑戦です。

UXデザイン、データサイエンス、そして動的な処理を可能にするWebエンジニアリングという3つのテーマを組み合わせたアプローチに取り組めるところに、リクルートテクノロジーズというリクルートグループ内の横断的組織ならではの面白さがあると思っています。

新しい取り組みに一緒に挑戦してくれるひとをお待ちしています!