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アンケート調査から見たユーザ評価への接近法

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ユーザ評価に向けたアンケート調査からデータ解析など包括的に整理したものです。O2Oのエンドユーザの相互購買の視点に伴う行動履歴データの生成を検討しました。ユーザビリティを、統合的に、アンケート調査からオフラインの基幹システムのデータとオンラインのログデータとを、統合することが必要です。これにより、適用できる分析手法が広まり、奥深い知見が得られ、施策の展開につなげられます。

Publicado en: Marketing
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アンケート調査から見たユーザ評価への接近法

  1. 1. アンケート調査から見たユーザ評価への接近法 ―O2Oとデータ統合の視点から― 2014年2月 @otanet
  2. 2. 背景 • ここ1年間で「IA(インフォメーション・アーキテクト)」や 「ビッグデータ」、 「O2O」などのキーワードが出てきて、 周知のことである。 • よく、「ECサイトなどでユーザ行動が把握できない…」と聞 くことが多くある。しかし、そもそも「ターゲットとしている ユーザは合っているのか」と思う時が少なくない。 • ウェブの設計の段階で、ユーザを想定しサイト設計する が、この段階からターゲットとしているユーザがズレてい る可能性がある。 • 「多変量テスト」の際に、リアル(=実店舗など)も含めて 考え直すのは当然だ。 2
  3. 3. 目次 1.背景 2.目的 3.用いる手法や考え方 4.得られた考察 5.自らの試みと今後の展望 参考文献・URL(レビュー) 3
  4. 4. 補題(1.1 背景) 従来のオフラインのやり方の多くは・・・、以下で完結していた。 マーケティング・リ サーチによる調査 × 事業者の現場への 落とし込み = 売上UPに! ここ最近のオンラインのやり方の多くは・・・以下で、完結してると思っていた。 デザイナー・ディレ クターの仮説 × 多変量テスト×ア クセスログ(GA) = 売上UPに! 直近のオンラインのやり方の多くは・・・以下で十分かと思いつつある。 デザイナー・ディレ クターの仮説 × 多変量テスト×ア クセスログ(GA)× リアル(実店舗) データ = 売上UPに! • O2Oの概念をいかに具現化し実施できるかへ。 4
  5. 5. 2.目的 • ここで、1つは、ウェブで汎用的な情報を得るためのアン ケート調査から多変量解析※を用いたアンケート調査ま で。今1つは、マーケティング・リサーチの視点から、 ユーザ評価に向けた調査法を考察する。 • そしてUX・UIにも関連する、ユーザ評価法に結び付ける ことが目的である。またそのためのデータとデータ項目 (変数)についても見通しをたてることも目的である。 ※ここで言う多変量解析とは数量化理論やコレスポンデン ス分析まで含めたものとしている。 5
  6. 6. 3.考え方(用いる手法)その1 <従来の製品開発の設計> • 技術中心の設計 • テレビのリモコンの ボタン位置やプレステなどゲーム機 ↓ <最近の製品開発> • 人間中心の設計 • スマホで音楽・ゲーム・ノートPCの 代わりのメール返信、 Word・Excelの閲覧・修正等まで、 多岐に渉っている。 例)平均値を採用。 ・対象:成人男性 ・成人男性の指先 の距離:ボタンとボ タンの間の距離で 設計されている。 Cf: マーケティングでも同じく <従来> 大量生産・大量消費 ↓ <最近> One To One マーケティング、 レコメンデーション 6
  7. 7. 3.考え方(用いる手法)その2 • 主なオフラインのデータ項目(変数ま たはカラム) • 質問紙調査 • インタビュー調査 • 観察法・談話分析 ↓ • 多変量テスト ↓ • ログ解析 • テキストマイニング(サイトサーチ) ↓ • 基幹システム(SASデータ等)の解析 ↓ • ユーザビリティ評価へ 7
  8. 8. 4.得られた考察 <オンラインだけのケース> • セグメント分けのテストの実装を行い、実験的にユーザ を2分する。 • 過去のプロモーションのデータを見て、予見されるセグメ ンテーションを割り当てる。 <オンラインとオフラインのケース> • ユニークユーザを特定する(ID)をもとに、オンラインにオ フラインのデータを加えて、場面ごとにセグメントに分け る。 • この上で、当初、仮定していたユーザ層が大きくかい離 していないかを判断し、再度、ターゲット層を見直す。可 能であれば、様々な調査法を用いてユーザの傾向を乱 しておく。ここから、UX/UIにも関係する。 8
  9. 9. 5.自らの試みと今後の展望 • 主なオフラインとオンラインの統合による分析手法及び施策への展開 <アンケートによる情報収集と個人属性によるセグメンテーション> • Typeform: https://otanet.typeform.com/to/AxLxpu • CREATIVESUREVEY: https://creativesurvey.com/reply/27fea09bee1d3fed0eb2712bf1c040 9
  10. 10. 5.自らの試みと今後の展望 • O2Oやオフラインとオンラインのデータ統合によるサイト改善やユーザセ グメンテーションによる施策の展開は、動的なもので、文字や図解では伝 えがたく。 • 上記のことは、CRMやレコメンドエンジンのパッケージ製品にも類似した ことがいえます。 • サイト改善の試行錯誤や統計解析やデータマイニングにおける手間暇は、 システム化(自動化)やパッケージ化とは正反対にあると思います。 • CRMやレコメンドエンジンのパッケージの導入には、その手間暇がどれだ けあるかで、おおよその効果が決まる。 • 本考察を通じて、サイト改修のアクセスログの活用法や分析手法やユー ザ評価法は所与として、身に着けておき、現場での試行錯誤に時間を割 くことにつなげたいと、改めて、実感したところ。 10
  11. 11. 参考文献・URL(レビュー)1/4 1.野口(1997)「インフォメーションアーキテクトの教科書―ユーザーニーズとビ ジネスゴールを基にしたWebサイト」 →サイト設計の段階で取得したいデータを汎用化して体系立てたもの。実査でア ンケート調査などをやっていない人は、なんだかわからなくなる。その人はアン ケート調査の本を読むといい。 2.坂本他(2011) 「IAシンキング Web制作者・担当者のためのIA思考術」 →サイト制作の視点からIAを捉えたもの。若干、定性的な捉え方である点に留意 してよむといい。サイト制作者が読むより、デザイナーやまさにアナリストやエン ジニアが読むとサイト制作の知見も加わり、効果的。 3.ヤコブ ニールセン(2000)『ウェブ・ユーザビリティ―顧客を逃がさないサイトづ くりの秘訣』原書『Designing Web Usability: The Practice of Simplicity』 →Webユーザビリティの第1人者のヤコブ ニールセンの原著。一通り、具体的な 作業えを終えてから読むと、見落としている点がわかり、更に発展させることが できる。玄人向けの本。 4. ヤコブ ニールセン(2002)ユーザビリティエンジニアリング原論―ユーザーの ためのインタフェースデザイン原書『Usability Engineering』の翻訳 →3.と同様に、玄人向けの本。 11
  12. 12. 参考文献・URL(レビュー)2/4 5.ドナルド・A.ノーマン(1990)「誰のためのデザイン?―認知科学者のデザイン原論」 →ユーザビリティを認知心理学から語った本。アンケートの設問が作れないときに、読むとよい。 6.高瀬(2013)「0からのウェブディレクション講座: 講義資料 設計編 v4.0」 Slideshare: http://www.slideshare.net/DCHSjp/jda-seminar-4020140125?v=default&b=&from_search=5 →実践的に現場で使える素材。定性的であることに留意して使うこなすと効果的。 7. 中村(2013)「ウェブディレクションの基礎(第3回:運用編)」 Slideshare: http://www.slideshare.net/schoowebcampus/02-27193398?v=qf1&b=&from_search=1 →Google AnalyticsのKPIとサイト改善との見方を示したもの。初級者向けではあるが、重要な視点を示している。 8. 小嶋(2013)「ウェブディレクションの基礎(第2回:制作・開発編)」 Slideshare: http://www.slideshare.net/schoowebcampus/schoo-v2?v=default&b=&from_search=1 →大規模なサイト制作のWebディレクターから見たデザイナーやWebデベロッパーとのかかわり方や盲点などを 示した内容。 9.日本ディレクション協会の講習部の大谷さん アンケート調査に詳しいWebディレクターとして、私の知る限りではNo.1です。 顧客満足度調査だけでなく、Webユーザビリティー調査にもつながりますので、Web制作の視点からも、大谷さん にご相談されると、有意義かと思います。 http://www.direkyo.com/members/ 10. 日本ディレクション協会の助田さん(事務局長) Webディレクターをよく知る方で、日本ディレクション協会の事務局長をなされています。 人材紹介の相談だけでなく、ビジネスでのマネタイズなども、強みとされています。 12
  13. 13. 参考文献・URL(レビュー)3/4 11. Free Beautiful Online Survey & Form Builder Typeform http://www.typeform.com/ →情報を得るためのアンケート調査に使える。 12.デザインリサーチ powered by CREATIVE SURVEY http://research.creativesurvey.com/ https://gallery.creativesurvey.com/ad_feeling →画像や映像などの部分的なパーツ別に比較するアンケートができる。多変量テストを精査するため、 パーツに分けて部分からサイト全体へのアプローチに用いるとよい。 13. @Agentさんの【ヒカ☆ラボ】Webディレクター・分析者必見! スピードだけじゃない、べンチャー企業のグ ロースハックの実情とは? http://at-agent.jp/service/event/64/ →サイト内のデータだけでなく、リアルの実際のデータまで見ないと、ユーザの把握を見誤るという内容。 14. Ziv Yaar et.al(2008)「 Webサイト設計のためのペルソナ手法の教科書」 →定量的なセグメンテーションの方策などが説明されている。自社のペルソナを見直す時に参考にすると よい。 15.株式会社ビービット武井他(2006)「ユーザ中心ウェブサイト戦略 仮説検証アプローチによるユーザビリ ティサイエンスの実践」 16.株式会社ビービット武井他(2013)「ユーザ中心ウェブビジネス戦略」 →15.16. とも具体例が参考になる。定性的ではあるが、わかりやすい。試行錯誤の記述がためになる。 13
  14. 14. 参考文献・URL(レビュー)4/4 17.コープさっぽろトレジャーデータシステム: https://common-auth.appspot.com/autoLogin →オフラインのID-POSデータで参考になる。データベースマーケティング。 18.楽天データ公開 http://rit.rakuten.co.jp/rdr/ →オンラインの(ビック)データとして参考に。 ※17.と18.とを組み合わせると、どのような知見が得られ、ここで、いかにサイト改善や プロモーションにつなげられるかが重要。 19.内田(2001)「実践 アンケート調査入門」 →調査票から設問作成、統計解析までとてもわかりやすく説明されている。 20.山田(2010)「聞き方の技術―リサーチのための調査票作成ガイド―」 →質的調査ではこの本が最も実践的。 21.管(2011)「実例でよくわかるアンケート調査と統計解析」 →アンケート調査を統計解析の視点から説明されている良本。 14
  15. 15. あとがき • これ以降、逐次追記・更新する予定です。 15
  16. 16. メモ 16

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