1 Confidential Analysis for web desktop heavy to heavier seller conversion Geda

2 Confidential 分析の目的・背景 目的 ● Webのどのセグメントに注目するべきかを決める ● 選んだセグメントに対して、出品を増やすドライバーを MATフレームを使って明らかにする 背景 Webをlisterにとってより使いやすいものにし、出品数を増やしたい

3 Confidential ● web desktopにおけるheavy出品者の heavier出品者への転換にフォーカス 分析対象 mercari app web desktop mobile light middle heavy heavy heavier

4 Confidential MATとは（参考リンク） M A T Motivation Ability Trigger 理由や目的 能力や状況 （Painの有無や強さ） キッカケ 行動が起きる

5 Confidential 分析の流れ ターゲット選定 ● ログの分析 チェック ポイント やること ● 転換で得られる インパクト ● 規模感 分析 ● 調査実施 ● 調査結果の分析 ● 網羅性 ● 納得感 提案 ● ブレスト ● プロダクトチーム にとって使えるか

6 Confidential ターゲット選定のステップ mercari app web desktop mobile light middle heavy Step1 Step2 Step3 heavy heavier Step4

7 Confidential ● なぜwebに注目するのか ○ 全体のsellerに関する分析はすでに行われ てきた ● そもそもweb listerは注目に値するのか ○ Web での出品数は全体のXX%近く ターゲット選定 Step1 web に注目

8 Confidential ● Webの中でdesktopかmobileか？ ○ desktopはwebの出品数のXX%ほどを占 める ターゲット選定 Step2 desktopに注目

9 Confidential ● desktopのどのセグメントか？ ○ heavyはdesktop listingsのXX% 近くを占める ● heavyの規模は十分か？ ○ heavy, middleはどちらもlister数は XXX ターゲット選定 Step3 desktop heavyに注目

10 Confidential ● desktop heavyにどうやってもっと出品してもらうか ○ 離脱率を下げる ○ 一人あたりの出品数を増やす ■ 過去のMATサーベイを元にすることができ、比較的調査しやすい ターゲット選定 Step4 desktopのheavy -> heavier転換に注目

11 Confidential desktop heavyはどんな出品者？ ● 不用品ちょくちょく売ってる ● 夏物の断捨離 ● 仕入れてる（？） ● コレクションの断捨離 ● 不用品売ってる

12 Confidential MATで調べるフレーム heavy 満足度 heavier満足度 ①”両方満足” heavier, heavy両方が 満足しているポイント ②’’heavier特性” heavyは満足していないが、heavier にとっては満足している ポイント ③’’両方満足していない ” heavier, heavy両方満足していない ポイント ④’’heavy特性” heavyは満足しているが、heavierは 満足していない ポイント