インタビューのポイント！
① A/Bテストで検証しヒートマップで分析 重要なプロダクト指標の向上を実現
② 施策ならまずはPtengineで 優れたUI/UXと手厚いサポートPDCAの回しやすさ
③「爆速学習」とPtengineは好相性 今後は会員データと連携したパーソナライズも視野に

今回インタビューをさせていただいたのは、「カラリア 香りの定期便」を主とし、現在は香りで世界を彩る事業を展開されている High Link 執行役員CTOの野川賢二郎さんです。 

野川さんは2021年3月に株式会社High Linkにご入社。大学・大学院時代は情報理工を専攻し、対話システムにまつわる研究をされました。 

大学院修了後には、LINE株式会社にてエンジニアとして勤務されたのちに、大学院時代に立ち上げに携わられていたHigh LinkにCTOとしてジョイン。「カラリア」の技術責任者であり、技術開発組織づくりもリードされています。 

カラリアは日常的に香りと共に暮らしてほしいという思いを込め、いきなり1瓶買うのは気が引ける方も多い香水をより気軽に楽しめるように、毎月気になる香りを少量でお試しできる「香りのサブスク」サービスです。 インタビューのポイント！

導入4ヶ月で累計250件超えのA/Bテスト！驚異的な体験数の実態

Q: High Linkさんといえば圧倒的な体験数ですね！現在Ptengineをどのように活用されているか、A/Bテストの成果について教えてください。 

我々はチーム単位で稼働しており、現在Ptengineをメインで使っているのは6名程度です。いずれも企画担当やデザイナーです。 

導入して4ヶ月程度ですが、すっかり運用の軌道にも乗り、日々の業務の中で使わせてもらっています。特にユーザーの動線を改善するプロジェクトで重宝しています。 

これは、LPからWebサイトに流入し、会員登録し、実際に香水を選び、決済するまでのフローの改善を目指すものです。このプロジェクトにおいて、週単位でPtengineを用いたA/Bテストとその結果の計測を行っています。 

カラリアでは、試したい香水を選び、自分のカレンダーに追加するという流れがひとつの重要なユーザーアクションなのですが、これには効果的なUI/UXが必要です。 

その改善のために、さまざまな商品に対して、テストを行って勝ち筋を見つけてからエンジニアを巻き込み、実装に移るようにしています。 

基本的にどんな施策でも、A/Bテストを実施しており、検証を通じて正式に機能をリリースする流れになっていますね。 

例えば、現在商品詳細ページの上部に表示されている「Pick Up レビュー」は、A/Bテストを行い、レビューを上部に表示させた時の方がユーザーの反応が良いという結果が出たため、正式に本番環境にリリースした機能です。 

重要プロダクト指標が向上！「施策するならまずPtengine」で 

Q: Ptengineの導入により、どんな成果がありましたか？ 

Ptengineを導入・利用したことで、重要なプロダクト指標を向上させることができました。また、Webサイト改善をする際は、まずPtengineで施策を行うようになりましたし、その寄与は非常に大きいです。 

特に、我々のサービスはサブスクリプションモデルですので、お客様に継続的にサービスを使っていただくためには、定期的なWebサイトやサービス改修が不可欠です。ここにPtengineは欠かせません。 

PDCAを加速させるUI/UXのわかりやすさと充実のサポート 

Q: Ptengineとの出会いや導入の際、どのような経緯で決めたのでしょうか？ 

いくつかのツールを並行して道入検討したのですが、最重要視していたのは 「PDCAの回しやすさ」でした。その上で、具体的に比較する際の軸は次の3つです。： 

1. アフターGoogle Optimize やりたいA/Bテストができる機能面の実力 
2. 現場メンバーが運用を回せるわかりやすく優れたUI/UX 
3. すぐに質問して回答がもらえる 施策の歩みを止めないサポートの手厚さ 

もともとA/BテストツールとしてGoogle Optimizeを使っていました。その終了を受けて有料ツールに乗り換えるとなると、費用対効果やGoogle Optimizeで実施していたことと同等、もしくはそれ以上のことができるのかが気になっていました。 

ですが、実際にPtengineを使ってみると、やりたいテストもできますし、何よりUIが優れており、施策の作成や結果の確認が非常にわかりやすいと思いました。 

冒頭の通り、主にPtengineを使うメンバーはエンジニアでなくデザイナーや企画担当のメンバーですので、専門的な知識や複雑な設定なしに使えることが重要でした。 

そして、導入時の最後の決め手になったのは、3点目のサポートの手厚さでした。 

PDCAサイクルや施策を行うスピードを落とさないためにも、ツールを使う上での不明点や質問はすぐに聞いて、解決できる環境が理想的です。 

Ptengineのカスタマーサポートの皆さん、特に担当いただいている大内さんには、導入以前から細かにサポートいただいた上に、ツールのことも熟知されている印象で、導入後も密な連携をしていただけそうだと安心できました。 

現在Ptengineを使っていく過程で出てきた質問についても、大内さんにリアルタイムで回答をいただいており、おかげてスピード感を保ったまま運用できています。

Q: A/Bテスト以外にも使っている機能について教えてください。 

冒頭のA/Bテストだけでなく、ヒートマップ機能も併せて活用しています。 

Webサイト訪問者のスクロール到達率を見たり、アテンションヒートマップで訪問者はWebサイトのどこに興味があり、逆にどこに興味がないのか、訴求したいコンテンツに関心が寄せられているかを見るようにしています。 

また、もともとヒートマップ分析のためにClarityを使っていましたが、A/Bテストとの連携はしておらず、分析をするにしてもそれぞれ別個でデータを見る必要がありました。 

しかしPtengineでは、テストパターンごとにヒートマップを見ることができるため、各パターンのページを訪れた方の行動を比較し、そこから次の改善に活かすヒントを得ることができ、非常に重宝しています。 

💡 PtengineのA/Bテストには、「ベイズ統計」という統計学に基づく勝判定システムを採用しており、多くの場合1週間以内でテスト結果を得ることができます。 

爆速学習のマインド X データドリブンの意思決定で急成長 

Q: High Linkさんがこれほどまでに事業のグロースに注力できるのはなぜですか？ 

我々High Linkは、Valueの1つに「爆速学習」を掲げており、このマインドセットを大切にしています。

また、自分自身としても「ユーザーへの価値提供速度の最大化」をミッションにしており、スタートアップで少数精鋭のチームならではスピーディーな動きを最大限活用しようと思っています。 

良いと思ったことも、実際に試さないとわからないというスタンスで、何事もやってみる、そのためにまずは素早く学ぶことを常に心がけています。 

 Ptengineは、そんな弊社の姿勢にもフィットしていて、導入したことで「やってみる」までのフットワークが軽く、速くなりました。 

また、Webサイトの改修を行う場合でも、例えばエンジニアを最初から巻き込むのではなく、企画担当者が自ら設定や変更を加えられるため、検証サイクルを速く回せるようになっています。 

 Q: 今後、Ptengineをどのように活用していく予定ですか？ 

今後は、会員データと連携してWebサイトの体験をよりパーソナライズさせていきたいです。カラリアでは、サービスへの登録時にアンケートを行なっているため、今後のパーソナライズにも活用できると思います。 

Ptengineはセグメント機能も充実しています。弊社では、Webサイトの体験管理はPtengineに一元化しているため、今後もさまざまな切り口でデータを分析したり、特定のユーザーグループ向けにより最適化された体験を提供することを目指していきます。 

会社全体としても「カラリアの会社」ではなく、「わくわくであらゆる枠を超えていく」という企業フィロソフィーのもと、よりさまざまな事業をやっていきたいですし、そこにPtengineの力を借りたいと思います。 

終わりに 

Ptengineは、A/Bテストツールのみならず、アクセス解析、ヒートマップなどさまざまな機能をオールインワンで搭載。お客さまのPDCAをさらに加速させ、データドリブンな意思決定を一気通貫でサポートいたします。