オンボーディング改善｜最初の体験で離脱させない設計

新規登録は今月も目標どおり。でも1週間後に見ると、そのほとんどが二度と戻ってきていない。

心当たりはありませんか。

集客を強くするほど、この穴は目立ちます。入口を広げても、その先が抜けていれば水は溜まりません。

しかも新規登録は、広告費や営業の工数が最もかかった直後の地点です。ここで失う1人は、集客で新しく1人連れてくるより高くつきます。

この記事では、最初の体験のどこで人が去っているのかを見つけ、直し、効いたかを確かめるところまでを順に書きます。定義の紹介で字数を埋めるつもりはないので、明日そのまま使える粒度で進めます。

オンボーディングとは、最初の成功体験までの道のり

オンボーディングという言葉は便利ですが、指しているものはチームによってバラバラです。チュートリアルのことだと思っている人もいれば、初回ログインからの7日間だと考えている人もいます。

ここでは新規ユーザーが、そのプロダクトを使う価値を初めて実感するまでの一続きの体験と定義します。登録フォームに触れる前から始まり、最初の成功体験で終わる区間です。

大事なのは終わりの位置を決めることです。ここが曖昧なままだと、改善したのかどうかを永遠に判定できません。

アハ体験は、感想ではなく行動で定義する

価値を実感した瞬間を、よくアハ体験と呼びます。ただ、この言葉のまま会議に持ち込むと、まず間違いなく空中戦になります。

抜け出す方法はひとつです。観測できる行動ひとつに翻訳すること。

家計簿アプリなら、口座を1件つないで明細が自動で並んだ状態。チーム向けツールなら、同僚を1人招待して相手が返信した状態。

翻訳のコツは、名詞ではなく動詞で書くことです。ダッシュボードを見た、で止めず、データを1件登録して結果が画面に出た、まで書き切ります。

そしてもうひとつ。その行動を取った人と取らなかった人で、その後の継続率がはっきり分かれるかを必ず後から検証してください。

分かれないなら、それはアハ体験ではありません。ただの通過点です。

つまずきの正体は、たいてい機能ではなく段差

新規ユーザーが去る理由を、機能が足りないからだと結論づけたくなる気持ちはよく分かります。ただ実際には、もっと手前の段差で止まっていることのほうが多い。

何をすればいいのか分からない。準備するものが多い。

最初の画面が空っぽで、自分にとっての価値が想像できない。

どれも大掛かりな開発の話ではなく、順番と説明の問題です。だからこそ費用対効果が高いのです。

どこで落ちているかを、まず数える

理由の議論を始める前に、場所を特定します。順番が逆になると、声の大きい人の直感で改修先が決まってしまいます。

区間をファネルとして並べる

通過点を並べて人数を数えます。段数は多くても6つまで。

細かく刻みすぎると、作った本人でさえ読めなくなります。

段の名前は、社内の呼び方ではなく画面上の言葉で書きます。初期設定という社内語より、口座を1件つないだ、と書いたほうが後から見た人が誤解しません。

架空のBtoBツールの1か月分で見てみましょう。

登録完了の欄だけを見ていれば600件です。しかし価値を実感するところまで届いたのは150人しかいません。

ここで注意したいのは、区間の前半と後半で計測できる場所が変わることです。フォームに到達したかどうかまではウェブサイト側の出来事ですが、初期設定や最初の成功体験はログイン後のプロダクト内で起きます。

Strideのようなウェブ解析ツールが測れるのは、訪問・回遊・フォーム到達・登録完了・再訪といったウェブサイト側の行動までです。ログイン後の操作を追うには、プロダクト分析の仕組みが別に必要になります。

前半と後半を1枚の表に並べる作業は、最初は手作業のコピペでかまいません。大事なのは、分断されたまま片側だけで判断しないことです。

ファネルの組み立て方そのものはファネル分析の基本｜離脱ポイントの見つけ方と改善の進め方に詳しく書いています。

数える前に、数えられるかを確かめる

意外と多いのが、そもそも到達を記録できていないケースです。

登録完了後のURLが分かれていない。初期設定を終えたことが、どこにも残っていない。

この状態でファネルを作ると、通過率がゼロのステップが現れます。それは改善余地ではなく計測漏れなので、先にそちらを直します。

ステップを決めた直後に、URLかイベントで区別できるかを1つずつ確認してください。5分で終わる作業ですが、飛ばすと1週間分の議論がまるごと無駄になります。

率と人数、そして時間を並べる

上の表は通過率が50%で横並びに見えます。人数で見ると、最も大きく失っているのはフォームに来る手前です。

ただし上流ほど、直しても最終的な成果に効きにくい傾向があります。まだ本気ではない人がたくさん混ざっているからです。

もうひとつ持っておきたい物差しが時間です。登録から最初の成功体験までの所要時間を測ると、率だけでは見えない詰まりが浮かび上がります。

先ほどと同じ架空のツールで、登録を終えた人だけを対象に所要時間を並べてみます。

広告から来た人は、到達までに5倍近い時間がかかっています。

期待値がずれたまま登録している可能性が高い。だとすれば直す場所は初期設定の画面ではなく、広告とランディングページの言い方のほうです。

同じ画面を直すにしても、誰に向けて直すのかで正解は変わります。

落ちる理由は、数字の外にある

場所が分かったら、次は理由です。集計はどこで起きたかを教えてくれますが、なぜ起きたかは教えてくれません。

数人分のログを、最後まで読む

離脱した人を3〜5人選び、行動を時系列で読みます。多く読む必要はありません。

読むときのコツは、手が止まった瞬間の前後30秒に集中することです。

同じページの往復、ヘルプへの離脱、フォームを開いて数秒で戻る。こうした動きが仮説の種になります。

Strideのセッションリプレイなら、登録前のウェブサイト側の動きを動画のように再現できます。記録の時点ですべてのテキストを伏せ字にし、入力値と画像は一切保存しないので、何を入力したかは分からないまま、どこで手が止まったかだけが残ります。

一人の行動から示唆を引き出す進め方はN1分析とは｜一人の行動から改善のヒントを得るにまとめました。

本人に聞けば、一撃で分かることがある

行動ログを見れば迷ったことは分かります。ただ、何を期待していたのかまでは分かりません。

そこは聞くのが早い。

登録直後と、7日たっても何も始めていない人。この2箇所に短い質問を出すだけで、仮説の精度がまるで変わります。

質問は1問か2問に絞ります。長いと、そもそも答えてもらえません。

登録直後に出す（1問・自由記述）
Q. 今日は何をしようとして、ここに来ましたか？

7日後・まだ何も始めていない人に出す（2問）
Q1. 使い始めていない理由に近いものは？
    - 時間が取れていない
    - 何から始めればいいか分からない
    - 用意するデータが揃わない
    - 思っていたものと違った
Q2. 差し支えなければ、もう少し教えてください（自由記述）

回答の分布で、打ち手はきれいに分岐します。時間が取れていないが多いなら中断と再開の設計、分からないが多いなら道案内、揃わないが多いなら初期設定の要求水準の見直しです。

そして、思っていたものと違ったが多いなら、直すのはオンボーディングではありません。集客の言い方のほうです。

既に届いている声を、先に読む

新しく調査を設計する前に、手元にある材料を読み切ります。サポートへの問い合わせ、商談メモ、解約時のコメントには、初回体験の詰まりがそのまま書かれていることが多いからです。

読み方は先に決めておきます。登録から2週間以内に届いたものに絞り、同じ言い回しが3回以上出てきたら仮説として書き出す。

新しい調査は、そこで埋まらなかった穴に対してだけ設計します。順番を逆にすると、既に答えの出ている問いにアンケートを1本使うことになります。

初回体験を作り直す4つの型

落ちている場所と理由の見当がついたら、いよいよ手を入れます。打ち手は無限にあるように見えて、実際に効くものは数えるほどしかありません。

よく使う型を4つに整理しました。どの症状に効きやすいかも併せて並べます。

順に補足します。

減らすとは、消すことではなく後ろにずらすこと

初回に7項目の入力を求めているなら、本当に今すぐ必要なのはどれかを問い直します。多くの場合、後から聞いても業務が回る項目が混ざっています。

削れないものは、必要になった瞬間まで後ろにずらす。チーム名を聞くのは、共有しようとしたときで間に合います。

登録フォーム自体の摩擦をどう減らすかはフォーム最適化（EFO）｜入力離脱を減らす7つの工夫が具体的です。

空っぽの画面が、いちばん人を帰す

初回のダッシュボードに何もデータが無い状態は、離脱の定番です。ユーザーは価値を想像できないまま、静かにタブを閉じます。

見本のサンプルデータを最初から置いておく。あるいは登録時に分かった情報から、1件だけ自動で作っておく。

開発量のわりに効きます。空の画面を、価値の見本に変えるだけだからです。

ただし見本を置くときは、消し方を必ず添えてください。サンプルが本物のデータと混ざると、今度はそれ自体が不信の理由になります。

道を示すときは、一歩だけ

チェックリストは便利ですが、項目が7つ並んだ瞬間に逆効果へ転びます。多すぎる宿題は、着手そのものをためらわせるからです。

見せるのは次の一歩ひとつにして、残りは折りたたむ。ひとつ終わったら次が出てくる形が、いちばん扱いやすいと思います。

中断は、例外ではなく標準の挙動

新規ユーザーの多くは、途中で電話が鳴り、会議が始まり、そのまま戻ってきません。中断は事故ではなく、普通に起きることです。

ですから、どこまで進んだかを保存して、次に開いたときに続きから始められるようにします。再開の入口を、最初の画面のいちばん目立つ場所に置くのがコツです。

翌日にメールを1通送るのも効きます。

ただし送る相手は、途中で止まっている人だけに絞ってください。全員に送ると、ただのお知らせとして流し読みされます。

効いたかどうかを確かめる

直したら、効いたかを確かめます。ここを飛ばすと、次の判断が全部あてずっぽうになります。

追う数字は2つに絞る

見るのはアハ体験への到達率と到達までの時間の2つで足ります。指標を増やすほど、解釈が人によって割れていきます。

そのうえで、7日後と28日後の継続率を後追いで確認します。到達率だけが上がって継続率が動かないなら、選んだアハ体験の定義が間違っています。

継続率の見方そのものはリテンションと解約｜継続率を上げるために見る数字で扱っています。

到達率だけが上がる改善に注意する

案内を強くすれば、到達率は簡単に上がります。ポップアップを増やしてスキップしにくくすれば、数字の上では誰もが通過します。

けれど、通ったことと価値を感じたことは別です。押し切られて進んだ人は、翌週にはいなくなります。

だから到達率と継続率は必ずセットで見ます。片方だけが動いたときは、良くなったのではなく測っている対象が変わったと疑うほうが安全です。

A/Bテストが向く場面と、向かない場面

改善案が2つあって決められないとき、A/Bテストは有力な選択肢です。ただし万能ではありません。

判断の目安を整理します。

A/Bテストは、同じ画面の中の小さな違いを比べるのが得意です。登録ページの見出しやボタンの文言なら、素直に差が出ます。

Strideは登録前のウェブページであれば、サイトを開いたままノーコードでテストを作れます。

逆に、手順を丸ごと入れ替える改善はA/Bに向きません。片方が別物の体験になり、比較の前提が崩れるからです。

母数の目安として、登録完了が週に100件を下回るならA/Bテストより定性観察のほうが速い。差が検出できる前に、季節ごと変わってしまいます。

変えた日を、数字の隣に残す

数字が動いたとき、何を変えたからかを思い出せないチームは驚くほど多いです。3か月後に振り返ると、機能リリースと施策と季節要因が混ざって解けなくなります。

対策は地味です。日付・変えた場所・狙った指標の3列だけのメモを用意して、変更のたびに1行足します。

このメモがあると、翌期の計画で同じ議論を最初からやり直さずに済みます。効かなかった打ち手の記録も、同じくらい価値があります。

チームで合意を取る進め方

ここまでの話は、一人で進めるとだいたい途中で止まります。オンボーディングは、開発・デザイン・カスタマーサクセス・マーケの境界に落ちるテーマだからです。

最初に、誰の初回体験かを1行で決める

新規ユーザーとひとくくりにすると、話が噛み合いません。無料で試しに来た個人と、稟議を通して来た法人の担当者では、最初の数分に求めるものが違います。

だから最初に1行だけ決めます。今回改善するのは、どの流入元から来た、どんな目的の人の初回体験なのか。

この1行があると、削る項目の是非でもめる時間が目に見えて減ります。

週次で見る場所を固定する

指標は、見る場所と頻度を固定しないと形骸化します。週に1回15分、到達率と所要時間、そして直近の離脱者の記録を数件。

順番も固定します。

数字を見て、変化があった場所を選び、その場所を通れなかった人のログを開く。この形にしておくと、担当が代わっても運用が続きます。

見る画面が決まったら、そのリンクを議事録の先頭に貼っておきます。毎回どこを見るか探すところから始まる会議は、二、三回で自然に消滅します。

型を過信しない

最後に、型の限界にも触れておきます。ここまで紹介した進め方は、プロダクトの中身が期待に応えていることを前提にしています。

そもそも解こうとしている課題がずれていたら、初回体験をいくら磨いても継続率は動きません。

到達率が上がったのに28日後の継続率が横ばい。これが続くなら、疑う対象はオンボーディングではなく、プロダクトそのものの方向です。

改善のフレームワークは、正しい問いを立てる作業の代わりにはなりません。

そのうえで、それでもオンボーディングから手を付ける価値はあります。最初の数分は、ほぼすべてのユーザーが必ず通る場所だからです。

ここを1ポイント改善すると、その効果は後から入ってくる全員に効き続けます。

参考記事

初回体験のユーザビリティを一次情報で確かめたいときは、Articles（Nielsen Norman Group）の記事群が手がかりになります。