データ活用による最適な学習提案 一人ひとりの学習履歴をデータ分析し、より良い教育サービスをスピーディーに提供

進研ゼミ高校講座の分析を行い、改善提案を行いました。2021年度から高校講座のメインサービスとして「オンラインライブ授業」をスタートしましたが、参加者からの満足度は高い結果を得られていた反面、想定していた規模のユーザーを獲得できていない状況でした。講座サービスの価値をお客さまに伝えきれていない可能性が考えられ、また、非参加者のサービス満足度低下につながっていないかという懸念も生じていました。 オンラインライブ授業というサービス自体を知らない人、あるいは開催時間にスケジュールが合わないという理由でオンラインライブ授業に参加できないユーザーにとって、どうすればサービスが使いやすくなるか、対策の打ち手を見出すための分析を行う必要がありました。

満足度などの定性調査や、過去の参加者属性などのデータや情報をもとに仮説を整理し、進研ゼミ会員の状況別にサービス活用の観点を分類するアプローチをとりました。観点は次の2つを設定しました。

1. オンラインライブ授業サービスがそもそも「認知されていない」のではないか

ユーザーがそもそもデジタル教材自体を使っているかどうかのデータと、Webでのゼミ告知の浸透状況の相関関係を分析。その結果、オンラインライブ授業サービス活用に至るまでの、Webサイトの導線に歩留まり箇所があるのではという仮説に至りました（仮説１）。

2. オンラインライブ授業サービスと「時間が合わない」要因はどこにあるのか

授業の時間割設計にあたって、高校生の行動調査結果に基づいてスケジューリングしていましたので、「時間が合わない」は要因としてはそれほど大きくありません。さまざまな考察を経て、参加のしにくさはその授業時間が長いことに起因しているのではないかという仮説を立てました（仮説２）。

仮説１

進研ゼミWebサイトのファネル分析を行ったところ、オンラインライブ授業サービスなどが掲載されている「講義一覧」のページに至る段階で離脱割合が高いことが判明しました。そこで、講義一覧ページへのバイパス導線となる特設ページを設置したところ、これまでの導線を経由した会員よりも参加率が20％以上も改善しました。

仮説２

進研ゼミのデジタルサービスの利用頻度が高いユーザーが、ゼミ教材のデジタル学習行動にかける時間を分析したところ、20～30分がボリュームゾーンであることが判明しました。分析前の授業時間は一律60分でしたが、テーマを絞り20分に時間短縮したコンテンツをリリースしたことで、MAU（Monthly Active Users）を4.5％伸ばすことができました。これまでの分析によれば、サービスの活用頻度と進研ゼミの継続には強い相関関係があります。つまり、サービス参加率や利用率を高めることが、進研ゼミを続ける原動力となり、それが結果的には事業KPIの達成につながります。そうした事業の発展に、この分析を通して寄与できたと思っています。 ひとりひとりの学習に対するやる気や習熟度に合わせた「個別化」が、学齢を問わず、今後いっそう求められると予測しています。そうしたニーズを踏まえつつ、お子様のデータを適切にインプットすることで、期待以上のサービスを提供できる仕組みづくりに携わっていきたいと考えています。 また、既存サービスの分析だけにとらわれず、新たなサービスの開発にも積極的にチャレンジしたいと思います。高校講座には、取り組んだ問題の正誤履歴データをもとに次の問題をレコメンドしてくれる「AI StLike（エーアイストライク）」というアプリがあります。このように、データの用途はまだまだたくさんあり、その活用によって新たな価値や体験をお客さまに提示することができます。データが持つ意味を理解し、アイデアによって活用の幅を広げることで事業の進展に貢献していきたいと思います。