1.
MTDDC Meetup TOKYO 2015
2015年11月28日
長谷川恭久

2.
コンテンツの追加・更新
見た目の調整

3.
データが答えを教えてくれる？

4.
データでデザインを決めれば良い

5.
データでデザインを決めれば良い

6.
嘘や混乱を招く場合がある

7.
登録数
ニュースレター
申込数
予約

8.
正しい目標が設定されているか
優先度の高い課題を見極める

9.
コンバージョン率

10.
コンバージョン率

11.
コンバージョン率

12.
マーケティングを止める！？

13.
数値が目標になる危険性
作り方・見せ方で数字は操作できる

14.
良い結果を得たい 都合の良いストーリー

15.
データはデザインするための強力なツール
都合の良い道具にするか
問題解決のために活用するか

16.
データはデザインするための強力なツール
データの見方を少し変える

17.
ページビュー
平均滞在時間
直帰率
離脱率
コンバージョン率
点
ユーザー行動

18.
アクセスした
ページビュー
外へ移動した
離脱率
購入した
コンバージョン率

19.
動機 行動 結果

20.
利用者がどこから来て、どの画面で離脱したのか？
その間にどの画面を辿ったのか？
どのデバイスやソフトウェアでアクセスしたのか？

21.
記事がひとつのコンテンツとして満足できるものである
関連記事への誘導が弱い、もしくは選択肢が多過ぎ
トップページで掲載されている見たい記事を順に見ている
ニュースの全体像を見渡す画面として機能している
仮説

22.
トップページ

23.
トップページ 遷移画面 1 遷移画面 2

24.
新規とリピーター
タブレットとパソコン
検索した人
ソーシャル経由

25.
何がキッカケで訪れたのか
なぜそのような行動をしているのか
ステップごとに見えている情報は何か
ビジネスゴールに基づいた改善があるとしたら何か
質問

26.
点
データから取得できる
線
データから導き出される
Web解析
ユーザーインタビュー
市場調査

27.
カスタマージャーニーマップ

28.
点
データから取得できる
線
データから導き出される
Web解析
ユーザーインタビュー
市場調査
動機・感情

29.
行動
動機・考え
感情
利用前 利用中 利用後
感情曲線

30.
作業 ・JOB
なぜ必要とされているのか

31.
クレイトン・クリステンセン教授

32.
どのような状況か
何がしたいのか
何を得ることができるのか

33.
今読みたいけど忙しくて読めない
とき
手軽に記事を保存しておきたい
忘れずに空き時間があるときに
記事が読める

34.
点
データから取得できる
線
データから導き出される

35.
線
データから導き出される
カスタマージャーニーマップ
時系列
Job to be done フレームワーク
文脈・動機

36.
点
ユーザー行動

37.
点
ユーザー行動
線
行動や動機

38.
クリエイティブデータ

39.
データを翻訳する
視覚化することによる共有
問題解決のための土台
デザインツールで視覚化