UXリサーチにおけるデータ分析 | UX リサーチ #33

公開: 2023-04-17

UXリサーチにおいてデータ分析がどのような役割を果たしているかご存知ですか? 今日は、定性的および定量的データ分析について説明し、その段階、主な目標、目的について学ぶことで、UX におけるデータ分析の問題に焦点を当てたいと思います。 また、プロジェクト内でそれを実施するのに適切なタイミングはいつなのかについても提案します。

UX リサーチにおけるデータ分析 – 目次:

収集したデータを分析する理由は何ですか?
データをいつ分析するか?
UXリサーチにおけるデータ分析
分析の目的の定義
研究データの定性分析
まとめ

収集したデータを分析する理由は何ですか?

生データのみに基づいて製品を決定することは、UX にとって大きな間違いです。分析段階をスキップすると、不完全または非効果的なソリューションをユーザーに提供することになり、プロジェクトチームが間違った問題の解決や実際のユーザーの認識に集中することになる場合もあります。これらおよびその他の理由から、データ分析はプロジェクト全体を正しい軌道に保つために不可欠なプロセスです。これは、ユーザーの実際のニーズを考慮し、可能な限り最善かつ最適なソリューションの開発に役立つ情報を収集することによって行われます。

データをいつ分析するか?

多くの人は、分析は調査完了後、つまり多くの情報源から情報を収集した後に行われるべきであるという重大な誤解を抱いています。しかし、このような大量のデータを調査するには多大な労力、労力、時間が必要となるため、このアプローチは非効率的です。 たとえば、詳細なインタビューの後に数分かけてデータを継続的に調査する方が効率的です。

また、調査中は忘れずにメモを取ってください。こうすることで、新しい観察結果を書き留めて、漏れがないようにすることができます。これらの反映により、情報を簡単に選択し、その中から後の設計の推奨事項に最も関連するものを選択できるようになります。小さな調査ステップごとに継続的に分析を行うと、より組織的かつ構造化された方法で、そして何よりもはるかに迅速に最終的な概要分析を実行できるようになります。

UXリサーチにおけるデータ分析

UX リサーチにおけるデータ分析は、これまで処理されていなかったデータを、ビジネス上の意思決定をサポートする有意義な情報に変換します。 包括的なデータ分析の実施は 5 つの基本的な手順で構成されます。これらの手順は次のとおりです。

分析の目的の定義
データの整理
調査
クラスタ化
結果と洞察の特定

分析の目的の定義

最初のステップでは、分析の目標を定義します。これらは、UX リサーチの目標と厳密に一致している必要があります。この段階では、調査を開始した動機から逸脱しないようにしてください。たとえば、ユーザーのニーズは何か。どのページの拒否率がより顕著か、そしてその理由。コンバージョン率を高めるためにどのような改善を行うべきか。あるいは、自社の製品を競合他社よりも魅力的にするにはどうすればよいか。 これらと研究目的を押さえておくと、プロジェクトに役立つ方法でデータ分析を行う方法を理解するのに役立ちます。 探しているものを正確に定義するため。

データの整理

各調査では、プロジェクトに関連するさまざまな種類のデータが提供されます。したがって、使いやすさを高めるために、それらを賢く管理、選択、フィルタリングする必要があります。また、データを整理することで、必要なときに必要な情報を素早く取り出すことができるように考え抜かれています。たとえば、データが関連する Web サイトのサブページごとにデータをカタログ化できます。 分離は、効率的なデータ分析を実施し、関係者がプロセス全体をよりよく理解できるようにその視覚化を改善するための鍵となります。

調査

調査フェーズは、データ分析プロセス全体の中心にあります。その主な目的は、ユーザーの応答に最も頻繁に現れ、分析の目的と一致する可能性が最も高い単語、アイデア、またはフレーズを特定することで構成されます。このプロセスは、単に単語とその同義語を検索するだけではなく、文脈の中でユーザーにとってその単語が何を意味するのかを理解することも目的としています。

単語や表現を理解するということは、学習したユーザーグループに依存することを意味します。それは人々が異なるために起こります。彼らは独自の経験と行動、そして自分自身を表現する方法を持っています。したがって、ユーザーの応答を自分の語彙に書き写すことは避けるべきです。代わりに、できる限り元のデータに固執してください。それは、たとえどんなに小さな変化であっても、データ分析全体を完全に再構築する調査段階に悪影響を与える可能性があるためです。

クラスタリング

次のステップは、調査段階で特定された回答に従って回答にラベルを付ける、いわゆるクラスターを考案することです。 これらのクラスターは、チームが優先順位の高い問題を区別するのに役立ちます。 たとえば、ユーザーの回答の半分以上が「インターフェイスパフォーマンス」というラベルの作成されたクラスターに当てはまる場合、チームはおそらくこのトピックを優先し、特にインターフェイスパフォーマンスに関連する問題を探す必要があります。

結果と洞察の特定

結果は洞察ではないことを忘れないでください。結果は、研究チームが分析のプロセスを通じて明らかにした発見、調査、グループ化、カタログ化された事実に関するものです。一方、洞察とは、結果を引き起こした原因を認識する行為のみを指します。ユーザーの応答が常に問題の原因につながるとは限らないため、これは非常に特徴的な機能です。 したがって、デザイナーの仕事は、より深く見て洞察を探すことです。

ユーザーは通常、問題の原因を自分で特定することができません。したがって、研究チームはデータ分析プロセス中に結果をレビューし、議論し、洞察を検索して研究目的と一致させる必要があります。 最も関連性の高い洞察を特定するためのワークショップは、このタスクを達成するのに役立ちます。 このツールを効果的に使用するには、短い休憩を挟んで数回のディスカッションを行う必要があります。

上記の手順は、あらゆる研究方法 (定性的および定量的) で機能する、非常に一般的で標準的なデータ分析プロセスです。 必要なのは、手順をプロセスに適切に適応させることだけです。

定量的データ分析と定性的データ分析

定量的データの分析プロセスは定性的データの分析と大きな違いはありませんが、この調査の性質上、デザイナーは異なる洞察を得る可能性があります。定量的研究は、統計と確率を使用して数値データを収集および分析することに焦点を当てます。たとえば、特定のページの拒否率やユーザーの人口統計プロファイルなどの指標は、人々が製品や視聴者自体とどのようにやり取りするかについて、具体的かつ定量化可能な情報を研究者に提供します。

定性的研究では、人間の行動などの抽象的な概念に重点が置かれます。 このため、ユーザーエクスペリエンスと意見を完全に理解するために、もう少し時間をかけて調査と評価を行ってください。この段階で、次のような役立つ質問をする価値があります。

ユーザーは製品について何が最も気に入っており、何が最も気に入らないでしょうか?
一部のユーザーが他のユーザーとは異なる反応を示すのはなぜですか?
ユーザーは感情的な反応を示しましたか?
ユーザーは製品に満足していますか (そしてその理由は)?

受信したデータの違いを考慮すると、UX リサーチの一環として定量的事例と定性的事例の両方を使用することは理にかなっています。 そうすることで、収集されたデータが相互に補完し合い、結果に対する明確で深い洞察が得られます。

まとめ

データ分析を適切に実施することで、より適切で最適な設計上の決定が可能になります。その調査結果を省略すると、ユーザーの実際のニーズに応えない、不完全で非効果的な製品の開発につながります。 このため、データ分析はプロジェクト全体の成功を決定する非常に重要なプロセスです。 これにより、重要な情報を収集して選択し、具体的な設計推奨事項に変換することで、ユーザーのニーズと要件に合わせた最適なソリューションを開発することができます。ここで説明したデータ分析の手順は、構造化された方法でデータ分析を実行し、最も重要なことに焦点を当てるのに役立ちます。

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著者: クラウディアコワルチク
言葉では伝わらないものをデザインに伝えるグラフィック＆UXデザイナー。彼にとって、使用されている色、線、フォントのすべてに意味があります。グラフィックとウェブデザインに情熱を注ぐ。
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