UXリサーチテクニックとその応用

自分たちが何をしているのかを知っていれば、研究とは呼ばれませんね。 - アルバート・アインシュタイン

ユーザー調査は、ユーザーエクスペリエンス（UX）プロセスの一部になるずっと前から存在していました。 1900年代初頭、フランクとリリアンギルブレスは運動研究の先駆者でした。 効率をよりよく理解するために、彼らは建設現場で煉瓦工を見ることによって人々が宇宙をどのように移動するかを観察しました。 モーションスタディは、説明、体系的な分析、および作業方法を改善する手段のためのさまざまな手順で構成されていました。

これらの観察は、悪名高い時間と動きの研究につながり、系統的かつ調査的なユーザー観察を通じて製品を改善する手段として、現代のユーザー研究への道を開きました。

それ以来、ユーザー調査は大幅に改善されました。 アプリからキッチンブレンダーまで、すべてに設計チームがあり、研究者が組み込まれており、注目を集めてユーザーエクスペリエンスを向上させる方法を模索しています。

ユーザー調査の影響を受ける前は、製品はUXに注意を払わずに実用的なものに作られていました。 これにより（場合によっては）機能する設計が得られた可能性がありますが、ユーザー中心のアプローチがないため、推測とベストプラクティスの結果として製品が失敗しました。

「私たちはリスクを減らしています。これは最終的にはユーザー調査が行うことです」と、CventのシニアユーザーリサーチャーであるAshleySewallは述べています。 「私たちは、デザイナー、製品マネージャー、および開発者が、リスクを軽減する効果的な意思決定を行うのに十分な情報を持っていることを確認します。」

UXリサーチの実施方法とUXリサーチアセットの作成方法については多くの情報がありますが、これらのアセットの使用方法についてはほとんどありません。 それは技術ではなく、より良いユーザーエクスペリエンスと改善された製品デザインにつながる結果を適用する方法を知っています。

UXの調査方法とフレームワーク

それらがどのように適用されるかを掘り下げる前に、いくつかの人気のあるユーザー調査方法を見てみましょう。

ペルソナと共感マップ

ユーザーが誰であるかを知らなければ、次のUX調査手法はそれほど効果的ではありません。 ここで、ペルソナと共感マップが重要な役割を果たします。

ペルソナと共感マップは、コアユーザーが誰であり、彼らの心の中で何が起こっているのかをよりよく理解するためのガイドとして機能します。 これらは通常、設計者が実行する必要のあるタスク、ブロックである問題点、ユーザーの気持ち、および達成しようとしていることに対処しようとしているときに使用されます。

ユーザーインタビュー

ユーザーインタビューは1対1のセッションであり、さまざまな方法（対面、フォーカスグループなど）で実行できますが、SkypeやZoomなどのビデオアプリを使用してリモートで実行されることが増えています。 もう1つの一般的な方法は、ユーザー研究者がランダムに選択したユーザー（コーヒーショップなど）に対して「ドロップイン」スタイルのインタビューを実行するゲリラスタイルのインタビューです。

ユーザーインタビューは、貴重な情報を得るために多くのスキルを必要とします。 UXの研究者は、ユーザーが特定のトピック、製品、サービスなどについてどのように感じているかを学習しようとしています。話すよりも聞くこと、定性的なフィードバックを記録すること、観察すること、主要な質問を避けることが重要です。

調査によると、5人のユーザーインタビューで問題の80％が明らかになり、調査を実行する前に開発したペルソナを使用することを覚えていれば、これら5人のユーザーを選択するとより正確な結果が得られます。

調査

調査はスケーラブルで安価であり、調査プロセスの早い段階で定義したペルソナに適合するユーザーから特定の情報をすばやく収集する方法です。

調査の長所は、短所でもあります。 それらは簡単で費用がかからないため、調査を使用し、それ以上のUX調査方法を回避することには危険が伴います。 調査は確かに優れたツールですが、排他的に使用するべきではありません。

カードの並べ替え

カードの並べ替えは、もう1つの一般的なUX調査方法であり、Webサイトやアプリの情報アーキテクチャを決定するのに役立ちます。 それらは、オープン、クローズ、またはハイブリッドにすることができます。 ユーザーには、自分で選択したもの（オープンカードソート）または研究者が事前に作成したもの（クローズドカードソート）のいずれかのカテゴリに分類した一連のアイデア/トピックが提示されます。

調査やインタビューと同様に、カードの並べ替えは、ユーザーのペルソナに合ったユーザーで実行する必要があります。

A/Bテスト

最も効果的なものを見つけるためにデザインのバリエーションをテストする必要がある場合、主に変換の最適化に使用されるA / Bテストは、定量的なUX調査方法としても使用できます。

ユーザーには2つの異なるバージョンのデザインが表示され、どちらを選択するかを選択します。 これは、ボタンとリンクなど、ユーザーが最も役立つと思う機能を判別するためにも機能します。

A / Bテストでは、テスターのプールを切り替えることをお勧めします。 時間が経つにつれて、製品に精通しているため、同じ製品をテストしている同じ人々が偏見を持ち、自己満足する可能性があります。

ユーザビリティテスト

ユーザビリティテストは、設計者が代表的なユーザーグループによる製品の使用状況を観察したい場合に実行されます。

ユーザビリティテストでは、UX研究者が観察してメモを取りながら、ユーザーがタスクを完了します。 研究者は、ユーザビリティの問題を見つけるために、定性的データと定量的データの両方を収集します。

効果的なユーザビリティテストを実行するには、どのユーザーペルソナが適しているかを考え、プロセスの早い段階で採用することをお勧めします。 インセンティブはユーザーに提供されることがよくありますが、一部のUX研究者は、これがテストに強いバイアス要素を追加すると信じています。つまり、ユーザーはインセンティブのためだけにこれを行っているのでしょうか。

UX研究成果の実用化

UX調査データの結果を分析して実行する努力がない限り、調査に費やされたすべての作業はその有効性を失います。

UX研究を科学的方法の一部と考えると、次の形式に従います。

• 観察する–インタビュー、調査
• 仮説を立てる–仮定を立て、プロトタイプを作成します
• 実験を実行する–ユーザビリティ調査、A / Bテスト、カードの並べ替え
• データの分析–定性的/定量的フィードバックの分析を実行します
• 調査結果を報告する–チームおよびクライアントと話し合う
• 結果を再現するように他の人を招待する–共同作業と反復

上記の各UX調査方法を使用して、収集した調査データから実用的な洞察を適用するいくつかの方法を見てみましょう。

ペルソナと共感マップの適用

ペルソナと共感マップは、UX研究者が使用シナリオ、エクスペリエンスマップとストーリーボードのキャラクター、およびアイデアの焦点として使用できる強力なツールセットです。

たとえば、「せっかちな/忙しい/いつも急いでいる」というペルソナ属性がある場合、このユーザーが製品内でショートカットを使用して時間を節約できるように、特定の設計上の決定を下すことができます。

ペルソナのもう1つの用途は、ユーザーが誰であるかについて全員（製品、エンジニアリング、マーケティング、販売、およびカスタマーサービス）を同じページに表示し、それによってより統一されたユーザーエクスペリエンスを促進することです。

ユーザーインタビューデータの実装

ユーザーインタビューは定性的なデータになります。 このデータを使用すると、定性的なデータを使用してパターンやテーマを特定するプロセスであるテーマ分析などのフレームワークを使用できます。

例として、アプリケーションによって作成された一連のレポートのフィードバックを取得することを目的としたユーザーインタビューがあります。

ユーザーインタビューが完了し、カスタマイズのテーマを示す主題分析を使用してデータが分析されます。 ユーザーがレポートをカスタマイズして、より詳細に制御できるようにしたいと考えていると想定できます。 この仮定は、さらにUXの調査でテストできます。

ユーザーインタビューのもう1つの実用的な使用法は、耳を傾け、観察する機会です。 ユーザーは、面接中に、口頭でのサイドコメントや非口頭でのジェスチャーなど、多くの手がかりを与える傾向があります。 これらの観察結果は、ユーザーが実際にどのように感じ、考えているかについての洞察を与えることができます。

調査結果の採用

調査は、使用できる柔軟なデータセットを提供します。 たとえば、各リストの自動車保険料を自動的に計算する自動車購入アプリケーションを作成するというアイデアがあります。

時間とお金をかけてアプリケーションを構築する前に、調査を使用して多数のユーザーから情報をすばやく収集し、それが実際に必要なものであるかどうかを確認できます。

調査をユーザビリティテストと組み合わせると、UX調査の純粋な分析方法ではわからない質問への回答を見つけるのに役立ちます。 たとえば、ヒートマップ（ユーザビリティテストの一種）は、ユーザーがアプリやWebサイトと最も（そして最も少なく）対話している場所を教えてくれますが、その理由は教えてくれません。

アンケートを使用して、ユーザーが実行するアクションを実行する理由を尋ね、この情報を使用して製品を改善します。

カードソートデータの使用

カードの並べ替えの実際の使用法は、ユーザーがWebサイトまたはアプリのトピックをどのように分類および整理するかを決定するのに役立ちます。 カードソートの結果は、ニーズと目標に合った情報アーキテクチャを構築するために使用できます。

例は花屋のウェブサイトです。 ユーザーがどのようにサイトをナビゲートしたいかについての考えがあるかもしれません。 ただし、カードの並べ替えを行ってユーザーにカテゴリを提供するように依頼すると、季節や特別な機会ではなく、主に色に基づいて花を探すことがわかります。

A/Bテストデータの実用化

A / Bテストのデータは、ほとんどが定量的でバイナリです。 ユーザーは、あるバージョンまたは他のバージョンが好きです。

多くの報道を受けた実用的なアプリケーションの1つは、Spotifyが「ハンバーガーメニュー」をテストすることでした。 Spotifyは、モバイルアプリで標準の3行メニューアイコンを長い間使用していましたが、A/Bテストを行うことにしました。 彼らの驚いたことに、この人気のあるデザインは彼らの聴衆にとって勝者ではありませんでした。 代わりに、ユーザーはタブバーを好みました。

毎日アプリを使用するユーザーが何百万人もいるため、これは大きな影響を及ぼしました。 新しいタブバーに変更すると、ユーザーエクスペリエンスが向上し、サブスクリプションチャーンが減少しました。

ユーザビリティテストの適用

ユーザビリティテストは、定性的データと定量的データの両方を生成します。 実行されたテストのタイプと推定される結果に応じて、このデータで得られるいくつかの利点があります。

例として、新しいショッピングアプリのチェックアウトプロセス中にユーザーを観察する、モデレートされたユーザビリティテストがあります。 私たちが目にしているのは、ユーザーが商品をカートに数回追加しようとしましたが、追加できず、最終的にプロセスを完全に放棄したことです。 このフィードバックをもとに、図面に戻ってチェックアウトフローを修正します。

ユーザビリティテストを適用する2番目の方法は、プロトタイプまたはMVPの検証です。 たとえば、モバイルクーポンアプリを再設計していて、ユーザーが最初に選択したカテゴリにとどまっているため、ユーザーが取引を検索する方法がないことに気付いたとします。 この認識により、設計チームはアプリ内のユーザーフローに焦点を合わせ、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

概要

今日の経験経済は、産業を形作り、ビジネスを変革し、企業が顧客とのより深く、より意味のある、より収益性の高い関係を構築するのに役立ちます。 適切なUXリサーチ手法を選択し、それらを熱心に適用することで、デザイナーは顧客とビジネスの両方により効果的に役立つ製品を思いつくことができます。

•••

Toptal Designブログでさらに読む：

• UXの調査方法とユーザーの共感への道
• 効果的なUX調査を実施する方法–ガイド
• ユーザー調査の価値
• UXデータを使用していない場合、それはUXデザインではありません
• デザイントーク：UXリサーチャーのCaitriaO'Neillとの共同研究