ユーザージャーニー
GitLab におけるユーザージャーニーマッピングは、顧客と GitLab ユーザーが私たちの DevSecOps プラットフォームを発見、評価、採用、統合するときの完全なジャーニーをチームが理解するための戦略的フレームワークを提供します。これらの体験を体系的にマッピングすることで:
- 摩擦のポイント、教育の機会、ユーザーにとって最も重要な瞬間を特定します。
- 顧客ベース全体にわたって、最初の注文を増やし、成功したオンボーディングを加速させ、長期的なリテンションを強化するシームレスな経路を作り出します。
主要用語
ユーザージャーニー: ユーザージャーニーとは、特定のゴールや成果を達成するために、ユーザーが時間をかけて GitLab と経験する体験、インタラクション、タッチポイントの完全な順序です。これは、ソフトウェア開発ライフサイクルのさまざまなステージにわたるゴールに関連するさまざまなステージとタッチポイントを通じてのユーザーの進行を包含します。捉えられる具体的な詳細（感情、ペインポイント、または細かいステップなど）は、作成されているジャーニーマップの高度レベルによって異なります。
ゴールデンジャーニー: ゴールデンジャーニーは、GitLab プラットフォームを通る最も価値があり戦略的に重要なユーザーパスであり、ユーザー成功とビジネス価値の両方を最大化します。これは、ユーザーがコア成果を達成しながら、アクティベーション、リテンション、拡大、収益化などの主要なビジネスメトリクスを推進する理想的で高頻度のルートを表します。ゴールデンジャーニーは通常、ソフトウェア開発ライフサイクルの複数のステージにまたがり、プロダクト戦略と横断的整合の基盤として機能します。
ジャーニーマップ: ジャーニーマップは、ユーザーのワークフロー、ステージ、異なるタッチポイントにわたる重要な機会を捉えたユーザージャーニーの視覚的表現と文書化です。捉えられる具体的な詳細（感情、ペインポイント、サブステップなど）は、ジャーニーマップの高度レベルによって異なります。これは、横断的なチームがユーザー体験を理解、分析、改善するための共有アーティファクトとして機能します。
ジャーニーマップの高度
ジャーニーマップの高度とは、ユーザージャーニーをマッピングし分析できる詳細とスコープの異なるレベルを指し、それぞれが組織内で異なる戦略的および戦術的目的を果たします。
ジャーニーマップの高度レベルは互いに接続し情報を提供し合い、特定のインタラクションに関するマイクロレベルのインサイトは完全なワークフローのミッドレベルの理解にフィードし、ミッドレベルの発見はマクロレベルの戦略的決定に情報を提供します。
ジャーニーマップは Figma のこの中央集中型の場所でアクセスできます。
マクロレベル
- 目的: 戦略的整合とエコシステムの理解
- 期間: 初期認知から長期使用/支持までの完全な顧客ライフサイクルを捉える数ヶ月から数年
- スコープ:
- 高レベルのフェーズ、主要なマイルストーン、ビジネス成果に焦点
- 横断的なサービスとチャネルの体験を示す
- エコシステム全体の改善機会を特定
- アーティファクト: Figma テンプレート
ミッドレベル
- 目的: 横断的な整合とエンドツーエンドの体験最適化
- 期間: 特定のユーザーゴールまたはサービス体験のための数日から数週間
- スコープ:
- 特定のユーザーシナリオを最初から最後まで焦点
- 詳細なペインポイントと感情的なジャーニーを含む
- 特定のタッチポイントとチャネルを示す
- 戦術的な改善機会を特定
- アーティファクト: Figma テンプレート
マイクロレベル
- 目的: インタラクション最適化とユーザビリティ改善
- 期間: 特定のタスク完了のための数分から数時間
- スコープ:
- 細かいユーザーフローとマイクロインタラクションに焦点
- 詳細なインターフェース要素とユーザーアクションを含む
- 瞬間瞬間の感情と摩擦ポイントを示す
- 特定の UI/UX 改善とメトリクスを特定
- アーティファクト: Figma テンプレート
ベストプラクティス
最も効果的で有益なジャーニーマッピングは、仮定を超えて、実際のデータに基づいたユーザー体験マップを作成します。リサーチの深さと実用的なニーズのバランスを取り、実用的なインサイトを生み出します。
始め方
- ユーザージャーニー Issue テンプレートを使って Issue を作成することから始めます。
- ユーザージャーニーの定義に誰が参加するかを決定。このチームと非同期または同期で作業して、ユーザージャーニーを完成させることができます。
- ジョブ実行者、JTBD、顧客セグメントなど、ジャーニーの基本を特定します。
- リサーチ質問をまとめ、既存のデータを収集し、追加のリサーチが必要かどうかを判断します。
- 提供されている Figjam テンプレートを使ってジャーニーをマッピング。ジャーニーマップテンプレートの使い方の手順については、以下のジャーニーマッピングの要点セクションをレビューしてください。
- 特定された機会のために実用可能なインサイト Issueを作成します。ベストプラクティスについては、以下のアクションプランニングとファネル最適化セクションをレビューしてください。
- #GitLab-user-journeys（内部） Slack チャネルでジャーニーを共有します。
ジャーニーマッピングの要点
- ジャーニーメタデータを追加する。 ユーザージャーニー Issue から必要なコンテンツをメタデータセクションにコピーすることでジャーニーの舞台を整えます。
- ステップバイステップワークフローを作成する。 選んだシナリオを達成するためにユーザーが取る各ステップをドキュメント化し、ステップをシンプルに（動詞 + 名詞）保ち、ユーザーの視点から時系列で配置します。完全性を確保するために、欠けているステップ、代替パス、エラーシナリオを促します。
- ステップをステージにグループ化する。 ワークフローのステップを、各フェーズでユーザーが達成しようとしていることを表す明確で行動志向の名前を持つ自然なステージにグループ化します。
- ユーザージャーニーステージを、最初の注文を促進するファネル（獲得 → トライアル → 購入）、顧客価値を加速させるファネル（オンボーディング → アクティベーション → 機能採用）、顧客中心のイノベーションを可能にするファネル（フィードバック収集 → 機能使用 → 拡大）にマッピング
- 追加コンテキストを追加する。 関係者、ハンドオフ、インサイト、機会を含む、テーブルの残りのセクションを埋めます。これらのセクションは、選んだジャーニーマップの高度レベルによって異なります。
- 関連ジャーニーをリンクする。 該当する場合、マクロおよびミッドマップにネストされたジャーニーを、ミッドおよびマイクロマップに親ジャーニーを追加します。ネストされたジャーニーはジャーニーの特定のステップへのより深い掘り下げを提供し、親ジャーニーは 1 つ高い高度をマッピングします。Figjam にジャーニープレビューを追加するには、Figjam リンクをコピーして Figjam ファイルにペーストします。
- マイクロジャーニーには、スクリーンショットを追加する。 マイクロジャーニーは、単一のスクリーンショットで表現できるステップを持つ細かいユーザーフローです。コンテキストとしてジャーニーマップにこれらのスクリーンショットを含めます。
- マイクロおよびミッドジャーニーには、感情的ジャーニーをプロットする。 ユーザーがジャーニー全体でどう感じるかを絵文字を使ってマッピングし、感情の曲線を作成し、最も大きな感情の落ち込みがどこで発生するか、それがペインポイントとどう相関するかをレビューします。マクロマップでは、ステップがこの高度で 1 つの感情を捉えるには高レベルすぎるため、感情的ジャーニーは省略されます。
- マップを検証する。 さらなるフィードバックのためにチームステークホルダーとマップをレビューします。異なるデータソースにわたってインサイトをクロスチェックし、必要に応じて追加のリサーチで仮定をテストします。
アクションプランニングとファネル最適化
- 各インサイトが実行可能なビジネス機会につながることを確認します。各機会に対して実用的なインサイト Issue を作成します。
- 最初の注文コンバージョン、価値実現までの時間、プロダクトマーケットフィットシグナルへの直接的な影響に基づいて、ジャーニーの改善を優先順位付けします。
- 計装または他のメトリクスからデータを収集して影響を示し、改善をドキュメント化します。
- ジャーニーの強化が最初の注文への変換、価値実現までの時間の短縮、新機能の採用増加にどう影響するかをモニタリング
- ジャーニー最適化が主要なビジネス目標への貢献を評価し、最初の注文コンバージョンの改善、顧客成功の高速化、検証されたイノベーション方向を通じて ROI を示す成功事例を共有
リサーチ方法論
新しいリサーチを実施する必要がある場合、必要なデータを集めるために以下から最良のアプローチを選択します。
定量的方法
アナリティクスと行動データ
- ユーザーフローとコンバージョン率を追跡
- 離脱ポイントと完了率を特定
- ユーザーセグメントとその異なる行動を分析
- タスクやインタラクションに費やされた時間を測定
使用するとき: ユーザーが何をしているかを理解し、規模でパターンを特定するため
アンケート
- USAT+、CSAT、または他のメトリクスのような検証済みスケールを使用
- 特定のジャーニーステージと体験について尋ねる
- 大規模なユーザーサンプルからフィードバックを集める
- 時間経過に伴う満足度とセンチメントを追跡
使用するとき: ユーザー満足度を定量化し、より大きなグループ全体で発見を検証するため、特に多数のユーザーに影響を与える高リスク/低信頼の意思決定に適しています
定性的方法
ユーザーインタビュー
- ユーザー体験について構造化された会話を実施
- 動機、フラストレーション、ゴールについて尋ねる
- ユーザー行動の背後にある「なぜ」を探る
- 詳細なストーリーとコンテキストを集める
使用するとき: ユーザーの動機を理解し、体験に関する詳細なインサイトを得るため
観察とユーザビリティテスト
- ユーザーが自然な環境でタスクを完了するのを観察
- ユーザーが苦労したり混乱したりするところを特定
- ユーザーが言うことと実際の行動を比較
- 体験に影響を与える文脈的要因をドキュメント化
使用するとき: 実際のユーザー行動を見て、ユーザビリティの問題を特定するため
日記スタディ
- ユーザーに時間をかけて体験をドキュメント化してもらう
- 複数のセッションにまたがる体験を捉える
- コンテキストがユーザー行動にどう影響するかを理解
- 長期的な使用パターンに関するインサイトを集める
使用するとき: 複数の日や週にまたがるジャーニーや、ユーザーを直接観察できないとき
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