Jar、DevRev を活用して顧客の洞察を向上し、コンバージョン率を向上

企業

チェンジジャー・テクノロジーズ（Jar）は、インドで最も急速に成長しているフィンテックスタートアップの一つです。同社は、ユーザーがデジタルゴールドへのマイクロ投資を選択できるサービスを提供することで、伝統的な物理的な金への貯蓄習慣を現代化しています。同社のカスタム開発されたモバイルアプリは、1,500 万人を超えるユーザーがデジタル資産の構築プロセスを効率化するための支援を提供してきました。

年間 100 万人の新規ユーザー獲得を目標に、Jar はポートフォリオの多様化を目的として、より幅広い金融商品を取り扱うサービス拡充を計画しています。

課題

ユーザー理解の限界

現代の製品マネージャー（PM）が直面する最も重要な課題の一つは、アプリ内でのユーザーの問題点を効果的に把握し分析することです。従来の分析ツールは詳細な指標を提供しますが、PM はそれらの背後にある「なぜ」を理解する点で依然として制限されています。Jar の場合、ユーザーを理解することはさらに複雑でした。なぜなら、ほとんどのユーザーは技術に精通しておらず、フィードバックを共有することに消極的だからです。

Jar はより迅速な製品イテレーションを望んでおり、そのためユーザーテストとインタビューを実施しました。しかし、これらの手動による方法はスケーラブルではなく、実行可能な洞察を得るまでに最大 15 日かかるものでした。この遅いフィードバックループは Jar を不満にさせ、その製品を迅速に改善する努力を妨げていました。

検出不能なコンバージョン率の低下

Ankit Dhawan 氏（Jar のリード PM）は、常にコンバージョンフローの最適化を追求してきました。Dhawan 氏は、ゴールドサブスクリプションのオートペイプロセスを改善する目的で取り組んだ経緯を説明しました。しかし、変更を実装した直後、彼のチームは予想に反して離脱率が急上昇する現象に気づきました。さらに、従来のファネル分析ツールは各ステップでの離脱率を表示するものの、具体的な改善策を提示する診断機能は備えていませんでした。

利用者の不具合を再現する能力の欠如

Jar のユーザーベースの大部分は、低所得層と中間所得層のユーザーで、これらのユーザーは低スペックのデバイスでアプリにアクセスしています。このため、問題の再現が困難でした。一部のデバイスやエミュレーターではテストが通過したものの、バグの可視性が不足していたため、開発者は根本原因を特定することができませんでした。

ソリューション

Understanding at scale

Jar の製品チームは、ユーザーリサーチと分析を拡大するために DevRev PLuG を活用しました。従来は手動でデータを抽出するのに数週間を要していましたが、チームはイベント、ユーザー行動、機能的な問題、パフォーマンス、API などに基づいてユーザーセグメントをフィルタリングできるようになりました。これは、DevRev PLuG がアプリから詳細なデータを収集し、数クリックで利用可能にするためです。

製品チームは、次のような異常な動作の原因を特定できます：なぜユーザーはログインページで 120 秒以上滞在しているのか？なぜ多くのユーザーが数画面の間を往復しながら、重要なフローを完了しないのか？

標準的な手順として、Jar は新しいリリースごとに DevRev PLuG を使用し、より迅速な検証を行うようになりました。チームはユーザーからの苦情を待つことなく、問題点を迅速に特定することができました。技術的なエラーとユーザー行動の課題パターンを関連付ける文脈的な洞察にアクセスできるため、Jar はユーザー体験を継続的に改善することができました。

離脱の要因の詳細な分析

DevRev のファネル分析は、単に離脱率を超える洞察を提供しました。技術的な不具合がユーザー体験の障害となっている点を明らかにすることで、Jar は重要なユーザーフローにおけるコンバージョン率低下の原因を特定できました。例えば、ゴールドサブスクリプションのユーザーフローを分析する際、チームはデータ読み込みや画面レンダリングに関する問題を特定しました。この可視化を武器に、プロダクトチームは開発者に問題の再現実験とログを共有するリンクを提供し、迅速なトラブルシューティングと修正の展開を実現しました。

ユーザーの問題の再現

DevRev PLuG は、実際のユーザーデバイス上で発生するクラッシュや UI のフリーズなどの問題を自動的に捕捉します。これらの問題は、OS、スマートフォンモデル、ネットワーク、アプリバージョンなどによってフィルタリング可能です。これまで、同一のデバイス環境やブラウザベースのエミュレーターでは再現できなかった多くの問題が、現在では再現可能になりました。

効果

「DevRev は仮説検証を簡単にしました」と Dhawan 氏は述べています。

研究と分析に要する時間を大幅に短縮

ユーザーセッションデータに対して機能を直接検証することで、Jar は手動でのユーザーインタビューへの依存度を大幅に削減しました。これにより、チームは洞察の解釈と最適化機会の特定に、より多くのリソースを割くことが可能になりました。

コンバージョン率が 3% 向上

ゴールドの自動支払いサブスクリプションは、Jar の成果率向上に直結する重要なコンバージョンプロセスです。DevRev PLuG でのファネル分析を実施後、数日以内にチームは課題を解決し、コンバージョン率を 3% 向上させることに成功しました。

開発者の生産性向上

DevRev PLuG は、ユーザーが直面する課題をリアルタイムで可視化し、製品チームとの協業を促進することで、開発者の生産性を向上させました。これにより、Jar は顧客に直接影響を与えるバグを特定し、追加の説明なしに優先順位をつけて問題を解決することが可能になりました。