繁忙期のCX改善施策
特定の時期に利用が集中する重要な機能に対し、顧客体験向上及び、サービスオンボーディングに寄与する改善施策を行いました。
やった事
データマイニング/課題洗い出し
過去のお問合せ履歴、アプリケーションログ、DBデータを分析して課題を抽出し、プロダクトに対する改善点の洗い出しを行いました。
仮説の選定
データサイエンティスト、エンジニアリーダーに相談を重ね確度向上を図りながら、工数、効果期待値、計測容易性、インシデントレベルなどを基に効果的な施策を決定しました。
以下に例を何点か挙げます。
- CI並列化(改善のサイクルを早める為)
- パフォーマンス改善
- サーバー必要台数の検討、増加
- バグ修正
- エラーメッセージ変更
例えば、パフォーマンス改善は以下の改善を行いました。
問題
処理時間が遅くタイムアウトが多発している処理がある。
影響
ユーザーのサービス活用フローが先に進まない。 多くの問い合わせに繋がっている。 ユーザーのモチベーションを著しく下げているだろうと仮説をたてました。
原因
検証環境の最大想定時間が100秒を超えているものの、以下の原因から改善がされていない状況でした。
- テストが無い(カバレッジ0)
- 複雑な処理
- 1メソッドで350行超え
- カリー化された関数が多様
- 特異メソッドの使用
- コールバック多様
- 30弱の定数
- Refinementsの使用
対応
2週間で処理時間50%削減かつデグレートなしを目標に 以下の対応行い100秒の処理が45秒に55%の処理時間削減に成功しました。
- UTテスト追加(カバレッジ0から90)
- リファクタ
- 再設計
- N+1解消
検証
BIツールTableauを使用し施策の指数を可視化し効果検証を行いました。 この問題起因のCXについては前年度の繁忙期比で以下の改善を達成しました。
- エラー発生回数50回 -> 1回
- お問合せは25回 -> 1回
また、繁忙期の初めにサーバの増加台数の不足が分かり原因、対策を振り返りました。