検討期間の長い転職活動。特集記事を通してユーザーの転職意欲向上を図る
User Insight導入後に重点的に最適化が進められたのは、DODAのトップページに毎週5件掲載される「今週の特集」の中でも、記事付きで企業を紹介するスペシャル求人特集のページ。メールマガジンなどからも誘導が図られ、DODAの中でもアクセス数の多いページとなっている。
「転職は住宅のような高額な商品を購入する時と同様に、多くの場合、実際に行動を起こすまで長い検討期間があります。セオリーで考えたら、求人情報ページを直接見せた方がコンバージョンは集まりやすいのかもしれません。ですが、転職を本格的に考えている方ばかりでもないので、『こういう業界的な背景があって採用熱が高まっていますよ』といったメッセージを伝えることで、キャリアを見直すきっかけとしていただくことを目的に制作しています」
「改善不要」と思っていたページの問題点を特定し、劇的な改善成果を上げる
User Insightを使った分析を始めることで、「改善の必要はないと思っていたページが、実は改善が必要だったと分かるようになってきました」と畑邊氏。その代表格だったのがスペシャル求人特集。訴求内容や掲載企業によってパフォーマンスに差が生じてくるものの、User Insightの導入前後で次のような劇的な改善を成し遂げている。
求人一覧ページへの遷移率 | 離脱率 | 遷移後の応募率(CVR) |
---|---|---|
1ケタ%台 | 70~80%前後 | 1%前後 |
求人一覧ページへの遷移率 | 離脱率 | 遷移後の応募率(CVR) |
---|---|---|
30~40%前後 | 10~20%前後 | 5~15%前後 |
User Insight導入前は、とにかく特集求人の一覧ページへ誘導することを重視。ページ内のそこかしこにリンクを設置していた。
それが分析の結果、ページ全体はしっかり読まれていたが、クリック位置が散乱していたことが判明。リンクを増やし過ぎたことで、どこをクリックして良いのか、記事を読み込みたいユーザーにとって分かりづらい状況になっていたと畑邊氏は反省している。
その分析結果を踏まえて制作したのが特集「企業が求める第二新卒像とは」。ただ漫然とリンクを貼るのではなく、区切りの良いところでリンクするように心掛けた。そこからさらに、ユーザーの目的意識に配慮して、特集「世界が認める日本の技術! 機械系エンジニアに追い風」へと発展させていったという。
「ユーザーにも『求人に応募したくて特集ページに来ました』という方と、『すぐ応募するつもりはありませんが特集記事に興味があって見ています』という方、2タイプがあります。求人に応募したい方には迷わず求人一覧に移動してもらえるように、記事を読みたい方にはしっかりと記事を読み込んでもらえるようにすることが離脱率を下げると考えました。『第二新卒』特集ではその意識が不足していましたから、『機械系』特集ではファーストビューに求人一覧などへのリンクを設置し、今すぐ求人を見たい方がすぐに遷移できるよう改善しました」(畑邊氏)