ペルソナを使ってアクセス解析データをセグメントしよう
Webサイトのアクセス解析に、ペルソナ由来のセグメントを利用すれば、データの傾向が明らかになり、UXに関する知見が導き出せる。そのほうが、全員を一括りにする、あるいは、ユーザー行動に無関係なデモグラフィック属性でセグメントする、といったやり方よりもうまくいく。
UXコンサルティング＆リサーチ by IID
Webサイトのアクセス解析に、ペルソナ由来のセグメントを利用すれば、データの傾向が明らかになり、UXに関する知見が導き出せる。そのほうが、全員を一括りにする、あるいは、ユーザー行動に無関係なデモグラフィック属性でセグメントする、といったやり方よりもうまくいく。
アクセス解析データを最大限に活用するために、UXの専門家は、リソースを奪うのではなく質的なプロセスの価値を高めるよう、こうしたデータの統合をする必要がある。
人々がWebをどれだけ利用するかは、日によって劇的に異なる。そのことは、アクセス解析の安易な解釈を歪めてしまう可能性を持っている。
ユーザーが一般に好むのは、すぐに使える使いやすいデザインである。しかし、満足度と客観的ユーザビリティ指標の相関は100％ではない。
デザインを改善する3つのアプローチには各々使い道があるが、そのコストや効果、リスクは大きく異なる。
ほんのわずかなことを過剰な精度で知ることに予算全部を使うよりは、ユーザビリティ指標の誤差範囲をより広いものとして受け入れるほうが良い。
アクセス元の違いは訪問者が直帰してしまった理由を暗示している。サイト内のコンテンツに直接アクセスしてきた訪問者が、さらに他のページにも関心を持つようデザインすべきだ。
ユーザビリティを改善することによるビジネス指標の向上率は、現在、平均で83％である。6年前に比べるとかなり低い。それでも、収益の割に費用が安いため、ROIは高いままである。
ユーザビリティの計測を行うとき、20 人のユーザをテストすれば、大抵の場合は妥当な信頼区間を得られる。
タスクを実施してもらうと、全体の6%ほどのユーザは、達成までとにかく時間を要し、平均的な数値とはかけ離れた結果を示すことになる。運が悪かった故の悲しい結果ではあるものの、この不運をデザイナーは根絶することができるし、そうすべきである。
Webサイトやスマートフォンアプリの、具体的な設計ルールやベストプラクティスの解説記事を、各種UI、IA、コンテンツ、ビジュアルなど、デザインするパート別にまとめています。
