ハローワークのERとCVRは悲惨だと思う
働き手を増やす気がないの？
※私は意味がまったくない悪口などをお示しするつもりはなく、とにかく今すぐに改善しなきゃダメだろうという思いから投稿しています。
昨日（2024年5月26日）、初めてハローワークのWebサイトを訪問しました。
https://www.hellowork.mhlw.go.jp/
そして、登録しないとほとんどなにもできないことを知り、以下のWebページを訪問しましたが…
ｷﾞｬｱｧｧｧｧ━━━━━━(|||ﾟДﾟ)━━━━━━!!!!!!
なんなんですか、いきなりこの文字ばっかのページは(・_・;)
もうこの時点で、それ以降を読む気がほとんどなくなりました。
とも言ってられず、気を取り直して、メールアドレスを送信して、アカウント登録を試みました。
うんうんうん、UIなどがあまりにも酷すぎて、あと、いきなり「UIJ」（USJ？ｗｗｗ）なんて誰も知らない言葉を出してくるとか、もう笑うしかなかったです(￣^￣)
【私が気付いたおかしな点】
- 入力項目に「任意」と明確に示されているのに、その項目を入力しないとエラーになります。
- 3つしか選択できないチェックボックスについて、4つ以上チェックを付けられるようになってしまっています。
https://mirailog.jp/limit-checkbox
チェックボックスの制御とかは、JS（JavaScript）を使えば、簡単にできるんですから。
こういうのって、ユーザーのことを考えていない、ただの「手抜き」ですよね。
さらに、ドメイン「hellowork.mhlw.go.jp」のアクセス状況を調べるために、『similarweb』で調べてみたところ、BR（Bounce Rate、直帰率） はたったの21.36％ぽっちで、平均と言われる50％を大きく下回っておりました。
ですので、おそらくですが、BRよりも重要であるER（Exit Rate、離脱率）とCVR（Conversion Rate、コンバージョン率）などはもっともっと悲惨な状況なんだと思われます。
結局のところ、カスタマージャーニーをまったくやっていないのは明白です。
https://ameblo.jp/orokadaneningenwa/entry-12847121030.html
こういうことって、官民問わないってことなんですね。
そして、働き手を増やさないと、日本の将来は真っ暗だってこと、誰でもわかってるのになんでなのー？(°̥̥̥̥̥̥̥̥Д°̥̥̥̥̥̥̥̥ )
https://president.jp/articles/-/81880
私は、こういう誰でも簡単にすぐわかるようなことが、平気で放置され続けていることに対して、腹が立つのではなく、
悲しくてたまらない
♪泣いたらあかん 泣いたら せつなくなるだけ♪
以上になります。
【参考】
※GPT-4oより引用
以下は、ウェブサイトのパフォーマンスを評価するために使用される三つの重要な指標の説明です。
1. 離脱率 (Exit Rate)
定義: ウェブサイトの特定のページから訪問者が離脱する割合です。
計算方法: 特定のページの離脱数を、そのページが表示された総数で割った値です。
例: あるページが100回表示され、そのうち30回がそのページで訪問を終了した場合、そのページの離脱率は30%です。
使用方法: 離脱率が高いページは、訪問者にとって最終的なページとなっているため、そのページの内容やユーザーエクスペリエンスを改善する必要があるかもしれません。
2. コンバージョン率 (Conversion Rate)
定義: ウェブサイトの訪問者のうち、特定の目的を達成した人の割合です。目的は購入、登録、問い合わせなど様々です。
計算方法: 目的を達成した訪問者数を、全訪問者数で割った値です。
例: ウェブサイトに1,000人が訪問し、そのうち50人が商品を購入した場合、コンバージョン率は5%です。
使用方法: コンバージョン率が高いほど、ウェブサイトが訪問者の目標達成を効果的に促していることを示します。マーケティングキャンペーンやウェブサイトのデザイン改善の効果を測定するために使用されます。
3. 直帰率 (Bounce Rate)
定義: ウェブサイトの訪問者が、最初のページだけを見て離脱する割合です。
計算方法: 1ページのみを閲覧して離脱した訪問者数を、全訪問者数で割った値です。
例: あるページに1,000人が訪問し、そのうち700人が他のページに遷移せずに離脱した場合、そのページの直帰率は70%です。
使用方法: 直帰率が高い場合、コンテンツの関連性やページのユーザーエクスペリエンスに問題がある可能性があります。ページの改善ポイントを見つけるために分析します。
これらの指標は、ウェブサイトのパフォーマンスやユーザーエンゲージメントを評価し、改善点を特定するために使用されます。
