相互補完型のユーザー調査である両者は、反復デザインのサイクルで重要な役割を果たす。定性的な調査は、デザインプロセスに情報提供をする。一方、定量的な調査は、ベンチマークプログラムやROI算出のための基礎となる。
ユーザビリティ調査の目標を策定し、何をテストするかを決めて、ユーザーシナリオを作り出すのは困難なものだ。しかし、今回、紹介する手法によって、そうしたプロセスが楽にできるようになるだろう。
明示的、暗示的、そして、非言語的なシグニファイアを提供して、音声対話インタフェースの選択肢をユーザーが理解できるようにしよう。
フラットインタフェースでは弱いシグニファイアがよく用いられる。クリックできることの手がかりを比較するアイトラッキングの実験では、ユーザーは、シグニファイアの弱いUIのほうが強いものよりも多くの労力を必要とした。
UX評価とは、利用側プロセス全体、つまり長期的な利用実態調査のことである。評価や分析と、その次の企画作業とは連動させるべきであり、評価分析のデータを活用することによって、ユーザの抱えている問題を把握し、よりよい人工物の設計につなげてゆくことが望ましい。
弊社では、「新時代へ突入した車内UI/UXの最前線」と題したセミナーを、1月31日(水)、新宿住友スカイルームにて開催いたしました。
サービスブループリントとは、ビジネスでのユーザーエクスペリエンスの提供方法を最適化するために、組織内のプロセスを視覚化するものである。
ERM (経験想起法)について、前回は、インフォーマントの経験に関するデータの、オンラインツールを使った集め方を説明した。今回は、データを集めた後、それをどのように分析して利用するかについて、サンプルデータを使って説明しよう。
ERM (経験想起法)において、インフォーマントの経験に関するデータをどのように集め、分析して利用するかについて、2回に分けて書くことにしよう。今回は、データを集める方法について説明する。集めるときには、オンラインツールを利用してもらうのがいいだろう。
Jobs-to-be-doneは、ユーザーの問題とニーズに重点的に取り組むものだが、適切に作成されたペルソナには、それと同じ情報が含まれていて、さらに行動や態度に関する詳細情報も入っているものだ。
ユーザビリティとは、製品・サービスのUIの、ユーザーにとってのわかりやすさ・操作しやすさの度合いのことです。
ユーティリティ(機能や性能)が高くても、使いにくいとユーザーが感じるようなものでは、その価値は下がってしまいます。
ユーザビリティの高いUIには、パターンやルールがあります。
ユーザー視点のフィードバックがユーザビリティを高めます。
UX(ユーザー体験、体験価値)とは、特定の製品・サービスの利用時・前後にユーザーの中で生じる知覚・反応のことです。
カスタマージャーニーマップ(CJM)は、ある目的を持つユーザーと特定の製品・サービスとのやりとりを視覚化したものです。
CJMの作成や分析には、必要な要素やコツがあります。
CJMを作成するには、UXを把握する調査が必要です。
ユーザビリティ評価も、UXを把握する調査も、その目的やタイミングによって適切な方法を選択する必要があります。
AIペルソナ(合成ユーザー)に尋ねることは、実際のユーザー・顧客を理解するための調査の代替にはなりません。人間の思考と行動は、コンテキスト(文脈)に依存する、複雑なものです。インターネット上の汎用的なテキストや、他の調査で得られたデータなどを基にして、実際のユーザー・顧客が特定の状況でどう感じ、考え、行動するかを理解することはできません。