UXリサーチは、製品やサービスを開発する際に非常に重要です。
新しいeコマースサイトの構築、AWSデータウェアハウスのアーキテクチャ、デートアプリなど、UXリサーチは、最高のユーザー体験を提供することで、顧客満足度を向上させるための素晴らしい方法です。
製品開発チームの改善を目指すなら、フロントエンドとバックエンドの両方の開発に精通したフルスタックデベロッパーを採用することが重要です。
UXリサーチとは？
ユーザーエクスペリエンス（UX）リサーチとは、製品やサービス、ウェブサイトを利用するエンドユーザーが何を求めているかを知り、その知見をもとに製品の開発改善やペインポイントの除去、より使いやすいものにするためのプロセスである。
UXリサーチの主要な手法には、定性と定量の2つがあります。どちらも、開発中のデザイン決定の成功を測定する方法としてよく知られています。
定性UXリサーチとは？
定性的なUXリサーチでは、ユーザーエクスペリエンスに関する非数値データを収集します。これは、コメント、意見、行動などの形で、インタビュー、フォーカスグループ、調査などを使って収集されます。
質的なUXリサーチの目的は、ユーザーが製品やサービスをどのように感じているか、また、それらを使ってどのような体験をしたかについて洞察を得ることです。
定量的UXリサーチとは？
UXリサーチにおける定性的データと定量的データ
UXリサーチにおける定性データと定量データにはいくつかの重要な違いがあり、それぞれのアプローチは異なるシナリオで使用されます。
質的 | クオンツ | |
データ収集 メソドロジー | アンケート、フォーカスグループ、インタビュー、ヒューリスティック分析、観察。 | アナリティクス：ページ訪問数、直帰率、コンバージョン率。ユーザーテストセッション：マウスクリック数、タスク完了時間、成功率。 |
回答者数 | 統計的な関連性を重視しないため、小さなサンプルサイズでも実現可能です。 | サンプルサイズが大きいと、より多くのデータポイントが得られるので、より詳しい結論が得られます。 |
データビジュアライゼーション | ワードクラウド、ヒートマップ、タイムライン、インフォグラフィックス。 | 円グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、散布図。 |
メリット |
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定性的なUXリサーチと定量的なUXリサーチ：いつ、どちらを使うべきか？
定量調査では、統計的に分析できる測定可能なデータを得ることができ、定性調査では、意見や動機など、より抽象的なデータを得ることができます。どちらのアプローチにも利点があるので、どのような状況でそれぞれの方法を使うべきかを知ることがコツです。
質的UX調査は、製品のペインポイントを発見するのに適しており、開発者に、より良いユーザーエクスペリエンスを提供するために修正するチャンスを与える。例えば、ユーザーが特定の統合アプリで問題を経験している可能性があり、開発者はそれを調査し、より直感的に統合できるようにすることができる。
このため、開発プロセスにおいて定性的なUXリサーチを実施し、ユーザーが製品の初期段階で潜在的な問題を特定する機会を設けることが望ましいと言えます。
一方、定量的なUXリサーチは、既存の製品の評価指標を評価するためによく使われます。この方法では、製品を競合他社と比較し、その使い勝手を長期的に検証することができます。
定量調査は、サンプル数が多いため、開発初期に正当化するのが難しい場合があります。しかし、質的な調査は、テスターを獲得するためのコストが一般的に低いため、正当化しやすいと言えます。
データ収集の方法
ユーザーリサーチの手法には、定性的・定量的なデータを収集できる様々なものがあります。
定性データ
インタビュー記事
製品の使用経験があるユーザーへのインタビューは、製品の使い勝手やペインポイント、全体的なユーザーエクスペリエンスに関するインサイトを収集する優れた方法です。1対1で行うことも、フォーカスグループの形で行うこともできます。
、データエンジニアリングの最高資格を持つユーザーや、コンピュータの全くの初心者など、さまざまなバックグラウンドを持つユーザーからインサイトを集めるとよいでしょう。
アンケート調査
アンケートは質問の内容によって、質的にも量的にもデータ収集の方法として利用することができます。
ユーザーの考えや気持ちを尋ねる自由形式のアンケートは、ユーザーが自分の経験について詳しく説明し、文脈に沿った情報を提供することができるため、定性調査の一種です。
ある意味、インタビューやフォーカス・グループの文章版とも言えるもので、主催しなくても多くの人に配布できるという利点もあります。
ダイアリー・スタディ
ダイアリースタディは、テスターに長期間製品を使用してもらい、その体験の感想や変化などを記録するものです。
これにより、開発者は豊富な詳細データを得ることができ、その間に実施した変更がユーザーにどのような影響を与えたか、肯定的にも否定的にも確認することができます。
定量的なデータ
テクニカル分析
テクニカル分析では、ユーザー分析を行い、顧客やユーザーの潜在的な問題点を特定します。例えば、eコマースサイトのカート放棄率が高い場合は、ユーザーがチェックアウトする際に問題があったことを示し、直帰率が高い場合は、ランディングページの書式を改善する必要があることを示すかもしれません。
ファネル分析
ファネル分析とは、あらかじめ決められたアクションを完了したユーザーの数や、ファネル内の各ポイントでの離脱率を記録するものです。これにより、開発者は製品やサービスのどの部分がユーザーに最も迷惑をかけているのかを特定し、それに応じて行動することができます。
マウスヒートマップ
マウストラッキングは、ユーザーがウェブサイトとどのように相互作用したかを判断するために使用することができます。十分なデータがあれば、この情報を使ってヒートマップを作成し、ウェブサイトのどの部分が最もインタラクションされ、どの部分が無視されているかを示すことができます。これにより、情報を表示する場所、インタラクティブな要素の配置、ウェブサイトユーザーの典型的なスクロールの深さなどを理解することができます。
定性的・定量的なUXリサーチを併用することで、最高の結果を得ることができる
定性的・定量的なUXリサーチの手法は、ユーザーが製品やサービスとどのように関わっているのかについて、開発者に異なるタイプの情報を提供することができます。しかし、この2種類の調査を組み合わせてこそ、全体像が見えてくるのです。
定性的な調査によって開発者は仮説を立て、定量的な調査によってその仮説を証明したり反証したりするための生データを得ることができます。この2つのリサーチを併用することで、開発者は「何人」「何回」という質問に答えるだけでなく、「なぜ？
両者の良いところを組み合わせて、質的・量的調査を行い、使いやすく、苦痛を感じない、お客様に大満足していただける製品を作り上げましょう。
