【活動報告】オンラインセミナー「ウェブ/アプリのUX戦略 データ分析と定性分析の絶妙なバランスは？」｜2023/3/16（木）

2023年3月16日にオンラインセミナー「ウェブ/アプリのUX戦略 データ分析と定性分析の絶妙なバランスは？」を開催いたしました。ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。

レポート執筆
二村 勇輔

羽山 祥樹 氏（日本ウェブデザイン株式会社）の講演を通じて、アクセス解析ツールによる定量データの解析が難しくなる現状に対して、定性データの分析手法を習得することで「肌感」を持ってウェブやアプリのUX改善に取り組む方法を学びます。

この講演のスライドは羽山氏よりSlideshareにて公開されています。併せて内容のご理解にお役立てください。

第一部　定性データの分析とはなにをするのか、なにがわかるのか？

はじめに、羽山氏は、「肌感」の重要性から伝えていきます。

アクセス解析のデータを読み解きする際に、

• 対象のウェブ/アプリについてどれだけ深く理解しているか
• 対象の事業や業界についてどれだけ深く理解しているか

によって、

• 「どの数字を⾒るべきか」
• 「数字の変化の違和感に気がつけるか」
• 「⾒つけた数字の違和感の理由を突き⽌められるか」

といった分析の深さが変わってくる。

肌感を得るには、定量データだけでなく定性データも広く収集し、その理解を深めていけるかが大事になります。

第一部は、実際のサイトを見て、羽山氏が出すお題に回答するワークショップ形式で進みます。最初のテーマは、資料ダウンロードボタンのCVRを上げるために何をするのかです。羽山氏はこのワークショップを通じて、下記のように肌感について定義します。

ユーザーの心理の動きはアクセス解析ツールでは出て来ません。
しかし、実際にウェブサイトを改善する時に、ユーザーの心理変化を読み取って改善施策をすると思います。これが肌感です。
そして、肌感無くしてウェブサイトやプロダクトの改善はできないし、肌感はアクセス解析ツールの外にあるものです。
定量分析の達人は、肌感を非常に豊かに持っています。アクセス解析とは、客観的な数字を刺激として、分析者の『肌感』を呼び起こし、主観的な洞察を得る⾏為です。

また、別のワークでは、
「定量分析（アクセス解析）から、不⾜していたユーザー⼼理をすべて⾒つけることはできるでしょうか？」
と問いかけます。
この問いに対する回答として、
「定性分析の強みは、想定されるユーザー心理を洗い出すからこそ、これが全てだと言い切れること。全て洗い出したユーザー心理を通じて、ユーザー心理の世界地図を作れる。これこそが、定性分析が圧倒的に強いところである。そして、世界全体がわかれば、何が足りなくて、何を改善すればよいかが見えてくる。こうして肌感が充実していく」と話します。

合計5つのワークを行い、第一部を終わります。ワークはZoomチャットで盛り上がるので楽しく参加できました。

第二部　じっさいに定性分析をしてみよう！ その結果から定量分析の軸を見つけよう

第二部は「定性分析とは何をすることだろう？」という問いかけから始まります。

みんなユーザーのことを考えているはずなのに、使ってもらえない機能やプロダクトがなぜあるのでしょう。
ユーザーがどうしてほしいか考える、ではプロダクトづくりの解像度に⾜りません。よいプロダクトづくりとは、“ユーザーならどうしてほしいか考える” のではなく、“ユーザーを理解してユーザーに必要なものを出す” であり、ここまでくると「⾃分がユーザーだったら」という観点は消え失せるということを、羽山氏は飲料を用いたユニークな例えで提示します。

定性分析の第一歩目はユーザーに会うことであり、ユーザー調査の代表的なものとして、ユーザーインタビューとユーザビリティ調査があります。

第二部では、ユーザーインタビューの結果からユーザーのインサイトを導く手順が紹介されました。ユーザーインタビューの会話の全文サンプルとFigmaでKA法（本質的価値抽出法）に取り組んだデータが配布され、これをベースに話が進みます。

まず定性分析の基本的な手法である親和図法の基本手順について紹介します。
親和図法はたくさん種類がありますが、今回は初学者にも使いやすいKA法について30分ほど具体的な手順や方法、注意事項などが説明されました。

第二部のしめくくりは、親和図法への取り組みの際の注意事項です。
人によっては親和図法に取り組む際に枠組み（フレームワーク）などを使って効率よく正解を導こうとしますが、人間の心理は複雑にできているため、枠組みでは理解できません。効率よく整理すると誤解します。
効率よくやることは不可能ですが、羽山氏の経験では、ちゃんと通しで何回もやることによって短縮することはできるということです。一番の近道が一番の遠回りになる可能性があるので、しっかり時間をかけてやってみることをおすすめしています。

最後に、講演を通じてのまとめとして、定量分析と定性分析のシナジーについて触れました。
定性分析では全体像を、定量分析では変化をつかむことができます。定性分析で導き出した決定要因となるユーザー心理から、変化をつかむ指標を導き出し、測定していってください。

以上で第二部の講演が終わりました。最後まで丁寧にお話しいただきました。

質疑応答

Q.インタビュー等をしてニーズを探った後に、それぞれのセグメント（層）がどの程度いるのかを定量で確認するか？
A.あまりしないが、そのような調査をしている人もいるし、（羽山氏の）師匠はしている。
定性分析で（肌感をベースにして）出したものを定量分析のメトリクスに置き換えて計測している方もいる。

Q.結果として改善するという時に、インタビューに参加していない人とどうやって共有するのかが課題だと思っているが、羽山氏はどうしているか？
A.2つに分かれる。
1.関係者全員、インタビューに1回は出てもらう。
2.1ができない場合、インタビュー動画のサマリー動画を作って、報告会などで10分くらい流す。リアリティある状態で伝えることができる。役職ある方々にユーザーが生で言っている声を伝えることこそ、否定のしようがないので非常に効果的。

Q.ユーザーインタビューの人数6 – 8名は、そのくらいの人数でユーザー定性分析のサンプルデータ数としては十分という理解でよいか？
A.定量分析に慣れていると有意差の概念が頭に残っていると思うが、意味のあるデータがあると言えると考えている。人数よりも、それらの人々から聞き出せた情報の量とユーザー心理の豊かさが大きく拾えたかが、定性分析の確からしさに直結する。そのため、5人 – 8人やれば大丈夫。
ただし、ツーサイドプラットフォームのサイトでは、ユーザーのゴールが全く違うので、別のグループとしてそれぞれインタビューが必要。ゴールが同じであれば大体の全体像が見えると言っても良い。