既存製品の再設計にユーザーデータをどのように適用するかをデータから学ぶ

導入

通常、ユーザーインタビューを通じてユーザーのニーズを把握することができます。実際、デザイナーはユーザーアンケートデータやウェブサイトのページデータを分析することで、ユーザーのニーズや製品使用時にユーザーが遭遇する問題を理解することもできます。

また、ユーザーとの直接的な接触を通じて得られるニーズは、あくまでも個別のケースに過ぎない可能性があります。客観性を高めるために、通常は大規模なサンプル調査を実施し、データ証拠の観点から、ユーザーの共通ニーズをより正確かつ客観的にさらに明らかにします。

さらに、データ分析の結果をユーザーインタビューから得られた定性分析の結論と比較して総合的に分析することで、デザイナーはさまざまな視点からユーザーの真のニーズを理解することもできます。

ユーザーリサーチの観点から見ると、インタラクションデザインには、新製品のデザインと既存製品の再設計という 2 つの主要なビジネスカテゴリが含まれます。著者は、これら 2 つの主要なビジネスカテゴリでユーザーのニーズを理解するためにデータをどのように使用するかについて、2 部構成で説明します。この記事では、既存製品の再設計におけるデータの応用に焦点を当てています。

商業情報の機密性のため、この記事のケーススタディでは 2011 年のプロジェクトを使用しています。インターネット製品は頻繁に反復され、記事で言及されている製品ページはこれまでに何度も改訂されています。記事全体のアイデアを理解するだけで十分です。

実際の事例

マーチャントサービスプラットフォームは、立ち上げ後、しばらくの間順調に発展してきましたが、プラットフォーム上にさまざまな情報が急増したため、元のページでは自分に適したコンテンツをすぐに見つけられないというユーザーの不満が高まり始めました。このとき、インタラクション デザイナーは、ユーザーが本当に必要な情報やサービスをより便利に見つけられるようにページを再設計する必要があります。

改訂設計では、研究者は複数のソースからのデータを組み合わせて、ページデータの分析結果、ページフィードバックアンケート調査データ、EDMアンケート調査データ、その他のデータなど、より包括的なデータ結果をデザイナーに提供しました。

1. 監視ページからデータを取得する

実際、インタラクティブ デザインにもっと関連しているのは、ページの各モジュールのクリック数です。これらのデータを分析することで、デザイナーは各モジュールへの注目度を確認できるだけでなく、ページのクリック ヒート マップを計算し、各モジュールのコンバージョン率を調べることもできます。

クリックヒートマップは、ユーザーの短期的な注目領域を調べる視線移動実験のヒートマップとは異なり、ユーザーの長期的な蓄積された注目領域を調べます。一方で、インタラクションデザインが製品企画の本来の意図と一致し、重要なコンテンツをスムーズに発見し、効果的にクリックできるかどうかも測定します。

このケースでは、マーチャントサービスプラットフォームの立ち上げ後に、PV、UV、クリック数などのページデータを長期的に監視できるようにページの埋め込みが行われました。

2. ページデータを分析するには？

ページデータを分析する方法は単純に見えますが、徹底的に分析するのは簡単ではありません。まず、正確さを期したいのであれば、背景データを整理し、極端な値や説明できないデータの具体的な原因を調べる必要があります。もちろん、時間を節約するために、背景データを直接適用し、それを実際の状況を大まかに反映したものとみなすこともよくあります。さらに、クリーンなデータを使用すると、基本データからさまざまな指標を導き出し、インタラクション デザインを評価およびガイドできます。

バックグラウンドデータの場合、通常、集計測定、操作ベースの統計、ユーザーベースの統計、パス分析の 4 種類の分析方法があります。

集計指標

バックグラウンド行動データの利点は、多数のユーザーの使用状況を集約できることです。調査できる指標は次のとおりです。

一定期間にわたるページビューの数。

特定の期間内のページビューの分布。

ウェブサイト全体のページビューの分布。

これらはすべて生データの測定値です。数字だけを見るのではなく、データが生成された理由を分析する必要があります。

その他の集計指標には次のものがあります:

オペレーティング システムとブラウザーの比率。

クライアントの種類。

新規/リピーターユーザー。

——オペレーションベースの統計

最も有用な指標は、単純に多数の数を数えるのではなく、より豊富なユーザー行動を発見できる運用情報に関連する指標である可能性があります。

最も有用な指標のいくつかは次のとおりです。

操作ごとに訪問されたページの平均数。

平均操作時間。

最初にアクセスしたページと最後にアクセスしたページ。

——ユーザー統計に基づく

クッキーやログイン情報を通じて判定されたユーザーの背景情報は、単一ユーザーの行動情報をさらに集約し、異なるユーザーの行動情報を要約し、いくつかの指標を計算することができ、ユーザーを理解する上で非常に重要な役割を果たします。これらの指標には以下が含まれます。

訪問回数。

訪問頻度。

ウェブサイトに費やされた合計時間。

維持率。

コンバージョン率。

——パス解析

一般的な指標に加えて、ユーザー エクスペリエンスを測定して理解する方法は他にもあります。もちろん、すべての間接的なユーザー調査と同様に、これらの方法はどれもユーザーが特定の方法で行動する「理由」を明らかにすることはできませんが、ユーザーがその方法を使用する可能性を研究者が絞り込むのに役立つことは間違いありません。

これらの包括的な方法の中で最も有用なのはパス分析です。パス分析とは、ユーザーが Web サイト内をどのように移動して、閲覧の共通パターンを発見するかを分析することを指します。パス分析では次の結果が得られます。

一般的な閲覧パス。

「次のステップ」ページ。

電子商取引サイトの場合、次のようなより専門的な結果が表示されます。

購入までの経路

ショッピングカートの使用パス

この場合、プロジェクトサイクルが限られていたため、研究者はマーチャントサービスプラットフォームのページデータの詳細な分析を行わず、単に主要モジュール（省略）のクリック数を計算して比較し、インタラクティブデザインの有効性を評価しました。データから判断すると、ナビゲーション内の店舗装飾や店舗宣伝のクリック数は他のモジュールよりも大幅に高いものの、期待とのギャップはまだあります。また、アンケートのフィードバックと合わせて、一部のセラーは、ナビゲーションのカテゴリ名とそこに含まれるコンテンツがわかりにくく、比較的乱雑であるため、ナビゲーション方法、分類方法などを改善する必要があると反省しました。

3. ページフィードバックアンケートと正式なアンケート調査

フィードバックアンケートは、非公式のオンラインアンケート調査です。調査内容は一般的に集中しており、長さは短く、製品の開発に合わせて調整できるため、問題の迅速な発見と解決に役立ちます。フィードバック アンケートの複数選択質問の結果は、一般的に一般化できず、製品の現在の状態をすばやく理解するための参照としてのみ使用されます。これは、フィードバックを提供してくれるユーザーのほとんどは、問題に遭遇したユーザーであり、ユーザー グループ全体を代表することができないためです。フィードバック アンケートで最も重要なことは、自由回答形式の質問の内容です。これらのユーザーの声は、インタラクション デザイナーがユーザーとの接触を最大限にし、ユーザーの声に耳を傾け、限られた条件下でユーザーを理解するのに役立つためです。

フィードバックアンケートは、通常、製品ページの比較的目立つ位置、またはページ上のタスクが完了する場所、またはフローティングバーなどの形式で掲載されます。製品のユーザーが比較的細分化されたグループであり、アンケートの場所が比較的明らかな場合、より多くのサンプルが収集され、データの普遍性が高まり、アンケートの調査結果の参考価値が高まります。

ただし、ユーザーの意見を読む際には、いくつか留意すべき点があります。

ユーザーの視点から読んでください。

事実に焦点を当ててください。

結論を急がないでください。

よくある質問のリストを、変更必須のリストとして扱わないでください。

フィードバックを完全に信頼しないでください。

分析の目的で、研究者はユーザー エクスペリエンスをより適切に追跡するために、次の 4 つの質問を自問することができます。

ユーザーは誰ですか?

彼らは何をしたいのでしょうか?

彼らは問題をどのように処理するのでしょうか?

彼らはどのような問題に直面したのでしょうか?

この場合、マーチャントサービスプラットフォームは、改訂段階で事前にフィードバックアンケートを実施し、現在の製品に対するユーザーの問題点や改善ニーズを収集して、より的を絞った改訂を行うことができました。アンケートを設計すると、アンケートのリンクがマーチャントサービスプラットフォームページの右側にフローティングバーの形で表示されます。

フィードバックアンケートが掲載されてから 1 か月後、研究者は未解決の質問を要約し、分析レポートから次の抜粋をまとめました。

業務調整により、マーチャントサービスプラットフォームは改訂後にサードパーティサービスを強調します。調査の研究目的は、一方ではサードパーティサービスに対する売り手の態度と行動を理解し、他方ではサービスを選択する際のページレイアウトに対する売り手の好み、選択心理、行動習慣を理解し、ページ改訂を導くことです。

プロジェクト実行サイクルの問題を考慮して、ナビゲーションのレイアウト、サービスの分類などを調査するために、正式なアンケート調査が使用されました。実際、A/B テスト、参加型設計、カード分類などの定性調査手法を使用して、このような問題を調査できます。ただし、調査コストを節約するために、主要な問題を解決するためにアンケートを使用するようにしました。ケーススタディとしては、インタラクティブなデザインを導くためにデータを使用することで、研究手法を改訂にも適用できることを示すための議論の出発点にすぎません。

アンケートの重要な部分を見てみましょう。

特記事項: この質問では類推法を使用し、ユーザーの使用上の好みを調べるために別の類似の使用シナリオを設定します。

特記事項: オンライン調査のアンケートではランダムなオプションを設定できるため、オプションの固定順序による選択をある程度回避できます。

最終的にデータを分析したところ、販売者は書体とレイアウトに明確な好みを持っており、ユーザーのほぼ半数がスタイル A を最も好んでいることがわかりました。

販売者は、以下のように機能的な観点からサービスを分類する傾向があります。

図中の同じ色の点は、同じカテゴリに属する​​傾向を表します。各サービス カテゴリは、含まれる特定のサービス内容に応じて名前が付けられ、カテゴリ名の前の数字は、このカテゴリの全体的な順位を表します。装飾を除いて、他のカテゴリのランキングはそれほど変わりません。さらに、情報の順位付けはサンプルのソースに関連しています。

4. データに基づく設計

——ホームページのナビゲーションレイアウトを最適化し、店舗運営者のニーズにさらに応えます。

上記のアンケート調査のデータから、売り手はサービスやツールを機能ごとに分けることを好むことがわかっています。そのため、新しいホームページは機能別に配置され、元のホームページのツールやサービスは、調査データに示されている売り手の分類の好みに基づいてさまざまなカテゴリに分類されています。

ページの最初の画面の左側に機能カテゴリを配置し、各種機能の命名や並び替えは調査結果に基づいており、同時に各機能、サービス、ツールの表示は可能な限り個別に表示し、調査データも適用しています。

——ホームページには、販売者ツールの注文ランキングや最新のサービスモジュールのほか、販売者情報、販売者体験談、成功事例モジュールが追加されました。

商品のフィードバックアンケートを分析すると、販売者はサービスを選択する際の重要な参考指標として、最もよく利用されているサービスや新しく開始されたサービスを把握する必要があることがわかります。また、タオバオの担当者が経験に基づいていくつかのサービスをパッケージ化し、直接プッシュすることを必要としています。同時に、サービスプラットフォームが経験の交換と情報収集のプラットフォームになることも望んでいます。

調査アンケートは検査に対応する質問が盛り込まれており、データ結果から、これらが需要の高いモジュールであることが示されました。そのため、デザインをリニューアルする際には、最初の画面にすべて表示されるようになり、販売者が選びやすくなりました。

——ページ末尾のサービス分類を最適化しました

比較すると、ページ末尾の店舗管理とマーケティングプロモーションに含まれるコンテンツは、命名がより明確で、分類がより合理的であり、データの役割も反映されていることがわかります。

最後に

製品調査の場合、定量的か定性的かにかかわらず、最終的な結論が信頼でき、有効である限り、それはインタラクション デザイナーの作業を導く強力な基盤となります。一般的に、定性的な結論はユーザーと製品を理解し、デザインのアイデアを提供するために使用され、定量的な結論はインタラクション デザイナーがデザインの焦点と方向性を明確にするのに役立ちます。

定量的研究手法と定性的研究手法を組み合わせることで、効果的な補完性を生み出し、ユーザーのニーズをより深く探究し、より科学的で価値のある研究結論を生み出すことができます。

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データから学び、ユーザーデータを新製品設計に適用する（1）

元のタイトル: データから学び、既存製品の再設計にユーザーデータを適用する

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