天才でなくとも、ユーザーは生きて呼吸し、進化し、成長し続ける生き物であることはわかる。ある週には彼らが求め、必要としていたものが、次の週にはまったく違うものになっているかもしれない。彼らが要求するテクノロジー、文化、要件を取り巻く一歩一歩の進歩に遅れを取らないためには、彼らの世界におけるあらゆる動き、アプリケーション、変化に対応し続けなければならない。ユーザーのニーズを予測したり理解したりすることは、水晶玉を覗き込むよりもデータ分析に任せた方がはるかに良い。そこで、継続的なリサーチの出番となる。
あなたは、UXリサーチチームとして、何年も継続的なリサーチを実践してきたと思うかもしれません。アナリティクスやその他のリソースをモニタリングして、ページや機能、プラクティスのペインポイントや弱点を見つけるために、新しいユーザーインサイトを探してきたかもしれませんが、ここが重要な違いです。そして、調査結果を、可能な限りシンプルな方法で、そこから最大限の効果を引き出すような形で発表していないことも、ほぼ間違いないだろう。
継続的なリサーチは、従来のUXリサーチと何が違うのでしょうか?
その名が示すように、継続的なリサーチ(継続的なユーザーリサーチまたは継続的なUXリサーチとも呼ばれる)は、常にオンという考え方です。しかし、その素晴らしさは、24時間365日の仕事でも実践でもなく、他の仕事とうまく折り合いをつけながら、毎週計画的に取り組めることです。
伝統的なUXリサーチは、定義された目標に基づいた特定のプロジェクトによる長時間の調査になりがちです。評価的であれ生成的であれ、定性的であれ定量的であれ、各調査は株主とユーザーのニーズと目標に基づいて行われます。
しかし、継続的なリサーチでは、製品ライフサイクルのあらゆる時点で持続的なモニタリングが可能であり、簡単にアクセスできるリソースから定期的に変化やパフォーマンスの低下を監視することができます。ユーザー分析、カスタマー・インタラクション、ヒートマップなどから、製品の不調箇所に関する隠れた真実が明らかになり、製品チームに実用的な洞察がもたらされます。
多くの伝統的なUXリサーチとは異なり、継続的なリサーチは反応的ではなく、積極的である。その真の美しさは、組織化することで新鮮さと達成感を維持できることです。そして、あなたが考えているほど、あなたの労働週間に影響を与えることはありません。
製品およびユーザーに関する洞察を毎週提供し、組織内の全員と共有するという点で革新的です。これにより、定期的にリアルタイムでパフォーマンスに影響を与え、漸進的で頻繁なアップデートが可能になり、問題が深刻なものに発展する前に解決することができます。
継続的な研究は、これまでと何が違うのですか?
それでは、継続的な研究が他と違うことの素晴らしさに触れてみよう。
スケジュールとテンプレート、スピードと効率。
継続的なUXリサーチのスケジュールとはどのようなものでしょうか?
その名が示すように、継続的な研究は必要だが、常にそうである必要はない。
それは、毎週続けられる儀式を作ることであり、100ページにも及ぶ長ったらしい報告書ではなく、一口大のかたまりで報告できるような、安定した洞察と継続的な発見の流れを提供することなのだ。
重要なリサーチインサイトの多くは、デスクからアクセスすることができるが、直接接触することでしか得られないユーザーインサイトが必要なものもある。また、カスタマーケアチームが定期的に対応している問題を調査し、簡単に解決できるパターンや、より深い理解と調査が必要なペインポイントを探すこともできます。
たくさんあるように聞こえるが、うまくやれば週に数時間しかかからないように最適化できる。時間を分散させれば、その存在にほとんど気づかなくなるだろう。
コツは、決まった時間に手帳に書き留め、新しいスケジュールを守ることだ。
私たちの脳は、規律よりもスケジュールの方がはるかによく働くので、例えばアナリティクス調査を火曜日に実施し、木曜日に30分ずつ(朝一番、昼食直後、または1日の最後の1時間)営業とサポートのデータをチェックすることで、必要な集中力を確保し、それを無期限に継続することができます。また、別の適切な時間帯を選んで、反復可能なユーザーテストを実施し、別の時間帯を選んでアンケートや調査票の作成、見直し、送付を行い、さらに別の時間帯を選んで結果を分析すれば、これらの20分から1時間のブロックはすべて、予想よりもはるかに短い時間で、真に価値のある調査活動を行うことができる。
さらに一歩進んで、スケジュールを共有することで、他のチームメンバーがあなたの継続的なアプローチをモニターすることができます。UXデザイナーやプロダクトマネージャーは、(レポートから得られた)具体的な答えが必要な場合、次の週に特定のトピックをリクエストすることができます。さらに良いことに、組織全体にサインアップシートを提供することで、事前にデザインされたテンプレートの指示書や結果シートを使って、自分たちでインタビューや調査を実施し、その結果を共有することができます。
研究プロジェクトや研究を効率化するテンプレート
従来のUXリサーチと同様に、テスト資料を作成することが最も重要です。ユーザーリサーチは、必要なリサーチスキルを伝えるテンプレートやトレーニング資料をチーム間で共有し、結果を誰もが理解できる形式でカタログ化することができます。製品チームの誰でも、適切な指導を受ければ、顧客インタビューやその他のリサーチ活動を行うことができます。リサーチのスペシャリストである必要はないのだ。
参加者のリクルートを自動化したり、参加者のプールを用意したりすることで、スケジュールに新たな負荷がかかりません。理想的な参加者やユーザーをすぐに選べるように設定し、可能な限り活動を自動化することで、効率が上がり、必要な作業に時間を割くことができます。
研究資料、結果、およびレポートは、他のすべての専用研究、ユーザビリティ・テスト、および利用可能なリソースとともに、常に研究リポジトリで共有する必要があります。
継続的なUXリサーチのスピードと効率
伝統的な研究は、より速く、より効率的な方法を提供するために着実に進化してきた。アジャイル手法では、スプリントに基づくリサーチ活動が導入され、機会を発見し、質問に素早く答えることができるようになった。
アジャイルリサーチが一般的に製品に焦点を当てたものであるのに対して、継続的リサーチはユーザーや顧客の行動に基づいた成果志向のものであると考えることができる。つまり、アジャイルが研究活動をプロジェクトマインドセットから製品発見と開発へと誘導するように、継続的研究はさらに一歩踏み込んだものである。
継続的な調査の方法
目標を持って動き回る
他の研究活動と同様、目標について明確な考えを持つ必要がある。継続的なリサーチとの違いは、目標がデータによって進化し、変化することです。リサーチ活動によって何が明らかになったかによって、製品チームが最新の問題を解決するために何を理解する必要があるのか、重要な検討材料が得られます。
進化し続けるユーザーペルソナを考える
ユーザーニーズが時間とともに変化するように、理想的なユーザーペルソナも変化する可能性があります。UXリサーチとは、顧客の行動、感情、動機、ニーズを理解することです。継続的なユーザー・リサーチは、ユーザーに関する情報を含め、それが発見する焦点と同じように適応可能である必要があります。
継続的な研究計画の作成
計画には、インタビュー、アンケート、ユーザビリティテスト、製品テストなどの定性的な方法と、アナリティクスやその他の数値化されたリソースをモニタリングする定量的な方法を含め、利用可能なリサーチ方法とデータの分析・報告方法を盛り込みます。スケジューリングのセクションで説明したように、リサーチ活動は同じ時間に行い、明確で実行可能な質問で目標を達成し、毎週のリズムを作りましょう。レビューの時間を使ってプロセスを分析し、反復することで、オペレーションに磨きがかかる。
データ収集、分析、報告
新たに発見された顧客ニーズの最新セットを報告することは、UXチーム、製品デザイナー、その他の利害関係者など、会社全体に適用されるべきです。継続的なリサーチは、部門を超えたコラボレーションを促進する理想的な機会であり、プロダクトマネージャーからリサーチアシスタントまで、最新の継続的なUXリサーチで明らかになったことに最も関連する部門に応じて、データを収集し、調査結果を探索することができます。
50ページも60ページもある文書ではなく、シンプルで消化しやすい塊で結果を報告することで、読まれ、検討され、反応される可能性が高くなり、チーム間の研究の成熟度が高まる。
継続的研究の利点と欠点
継続的な研究の利点:
- 製品、ユーザー、ユーザーベース、ユーザー行動に関する深い理解の向上
- 毎週の儀式を通じて、シームレスなフローと継続的なデータ配信を実現する。
- すべての部門において、データに基づいた成功をもたらす
- ユーザーの問題に対するより迅速で効率的な対応と修理
継続的な研究のデメリット
- 実務家、UXデザイナー、株主が調査結果を活用できていない
- ユーザー・リサーチの急ぎすぎや不十分な分析による機会損失
- ユーザーフィードバックの本質的な部分についての理解不足、または認識不足
- 特定のテーマやトピックを研究していない場合、継続的な研究の価値を株主に納得させるのは難しい。
概要
継続的なユーザーリサーチは、UXリサーチの手法に加わるエキサイティングなものです。継続的な発見の習慣を作ることで、従来のリサーチでは見落としてしまうようなパフォーマンスの悪い部分を発見することができます。そのような問題が発生したときにそれを認識し、修復することができるため、あらゆるUXプロセスに追加することができるのです。
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