ユーザーニーズ を特定するには?オススメの方法をご紹介

 ユーザーニーズ 特定するには?オススメの方法をご紹介

ユーザーニーズ とは、製品やサービスが価値を提供し、ユーザーの体験を上げるために満たすべきユーザーの具体的な要求や期待のことであり、ユーザーの視点、目標、動機、ペインポイント、その他人的要因を表しています。

ユーザーニーズを特定し、それに上手く対応することで、UXデザイナーはターゲットとするユーザーにとって適切で使いやすく、可能性のあるソリューションを生み出すことができます。

そして、製品開発プロセスの範囲と方向性を特定できるので、機能性、特徴、レイアウト、インタラクションデザインなどの重要な決定に影響を与えます

また、ユーザーのニーズを理解することで、デザイナーはデザイン要素の優先順位付けやリソースの効果的な配分、情報に基づいたデザイン決定を行うこともできます。

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机上調査(デスクリサーチ)

机上調査(二次調査)は、社内外の様々なソースからの既存データに基づいて、ユーザーのニーズを理解するための情報やインサイトを集めるのに有効であり、そのデータは、出版物、学術論文、業界レポート、SNS、オンラインリソース、その他第三者のデータソースから得ることができます。

ユーザーインタビュー

team collaboration talk communication

インタビューは、エンドユーザーと直接会話することで、インサイトを集め、彼らの視点を理解し、彼らのニーズを明らかにする、広く使用されているユーザー調査の手法です。

リサーチャーは質問を投げかけ、参加者に製品やサービスについての経験や意見、期待することを共有するよう促します。以下のようなインタビューで豊富な質的データを得られ、それでリサーチャーはユーザーの考えや感情を深く掘り下げることができます。

  • 構造化面接:あらかじめ決められた質問と一定の順序に従うことで、データ収集の一貫性と比較可能性を上げる。構造化面接で、参加者から特定の情報を体系的に集めることができる。
  • 半構造化面接:より柔軟性があり、事前に定められた質問と自由さを組み合わせて、追加のトピックを探ったり参加者の回答をフォローアップしたりする。このアプローチは、参加者がより自由に自己表現することを促し、それによってより豊かなインサイトが得られる。
  • ユーザーストーリーインタビュー:ストーリーテリングを通じてユーザーの体験を語ってもらうことで、ユーザーの目標、動機、行動を理解することに重点を置く。このようなインタビューで、ユーザーの使い方の傾向を捉え、彼らのニーズと期待を理解するための貴重なコンテキストを得られる。

調査とアンケート

heart love like good

調査やアンケートは、多くの参加者から体系的にデータを集める、よく使われているユーザー調査の手法です。アンケートは通常、ユーザーの嗜好、意見、行動、および人口統計に関する定量的または定性的データを集めるためにデザインされた質問で構成されています。

また、リサーチャーは、それでより多くの人々からインサイトを集めるための構造化されたアプローチを得られ、統計的分析や傾向の特定ができるようになります。

  • アンケート:リサーチャーは、アンケートで幅広い聴衆に聞いて効率的にデータを集めることができ、それによって定量的なインサイトがもたらされる。また、アンケートは、特定の機能に関するフィードバック、ユーザーの満足度、または人口統計学的情報を集めるのに有益である。
  • リッカート尺度の質問:回答選択肢のある一連の記述または項目を使うことで、参加者は同意または不同意のレベルを評価できる。この方法で、リサーチャーはユーザーの嗜好、認識、態度を統計的に分析するための定量的データを得られる。

観察と現地調査

testing observing user behavior

観察とフィールド調査は、自然な環境の中でユーザーを直接観察し、彼らの行動、ニーズ、経験についてのインサイトを得るユーザー調査の手法です。

これでリサーチャーは、ユーザーのニーズを明らかにしたり、人が製品やサービスを利用する背景を理解しやすくなる豊富な質的データを集めることができます。

  • コンテクスチュアル・インクワイアリー(文脈的質問法):ユーザーのワークフローとタスクを実行する文脈的な状況を理解するために、観察とインタビューのテクニックを組み合わせる。リサーチャーは、仕事場や生活環境でユーザーを観察し、会話に参加することで、彼らのニーズ、動機、課題についてより深いインサイトを得る。
  • エスノグラフィック調査(行動観察調査):ユーザーの行動、価値観、規範をよりよく理解するために、ユーザーの文化的または社会的な文脈に身を置くこと。リサーチャーはユーザーと長期間一緒に過ごし、彼らの日々の活動の観察や参加をすることで、デザインの意思決定に影響を与える深いインサイトを明らかにする。
  • ダイアリースタディ:参加者が自分の経験、行動、相互作用を長期にわたって記録する研究。参加者は自分の考え、活動、感情を日記や日誌に記録し、リサーチャーに詳細で縦断的なデータを提供する。また、ダイアリースタディは、ユーザーの日常生活、習慣、ペインポイントに関するインサイトを提供し、それでパターンを特定し、満たされていないニーズを明らかにすることができる。

フォーカスグループ

user choose statistics group

フォーカスグループとは、特定のトピックや製品について、小人数のグループの参加者でガイド付きのディスカッションを行うものです。この方法によって、研究者はグループのダイナミクスと参加者の相互作用を活用することで、質的データを集めることができます。

参加者がフォーカスグループで意見やアイデア、経験を共有してくれることによって、ユーザーのニーズや嗜好に関する貴重なインサイトを得ることができます。

  • 明確な目的を定め、適切な参加者を選び、討論ガイドを作成し、セッションを効果的に進行することによって、 効果的なフォーカスグループの計画および実施をする。快適で包括的な環境を作ることで、参加者は自分の考えや意見を自由に表現できるようになる。
  • フォーカスグループのデータを分析および総合して、パターン、テーマ、重要なインサイトを特定する。この分析には、ディスカッションの書き写しや確認、意味のあるデータポイントの抽出、それのカテゴリーへの整理が含まれる。また、リサーチャーは、データの意味を理解し、意味のある結論を導き出すために、親和性マッピングやテーマ別分 析の技法を使用することができる。

ユーザービリティテスト

testing user behavior pick choose

ユーザビリティテストでは、製品やインターフェースのユーザビリティと UX(ユーザーエクスペリエンス)を評価し、特定のタスクを実行するユーザーの観察や、そのインタラクションに関するフィードバックの提供が行われます。また、ユーザビリティテストで、ユーザビリティの問題の特定や、ユーザーの行動の理解、デザインを改善するためのインサイトの収集ができます。

  • モデレートありテスト:リサーチャーがセッションを進行し、参加者を事前に定められたタスクに誘導しながら、参加者のやり取りを観察し、フィードバックを集める。リサーチャーは、フォローアップの質問をし、不明な点を明らかにし、参加者の考えや経験を深く掘り下げることができる。
  • リモート・ユーザビリティテスト:リサーチャーは、ビデオ会議または画面共有ツールを使って、インタラクションを観察し、フィードバックを集める。
  • 思考発話法: 参加者は、デジタル製品をナビゲートする際に、自分の考え、感情、および意思決定プロセスを言語化するように促される。このナレーションで、ユーザーの認知プロセスに関する貴重なインサイトを得られ、ユーザビリティの問題を発見できる。

データ分析と統合

task documentation data

データ分析と統合は、集めたデータを整理、検討、解釈し、意味のあるインサイトを導き出す、ユーザーリサーチに欠かせないステップです。

定性的分析

UX リサーチャーは、定性分析手法を使って、インタビューの記録、観察ノート、自由回答形式のアンケートの回答などの定性データを分析し、理解します。

  • テーマティック分析では、質的データの中に繰り返し現れるテーマ、パターン、概念の特定および分類をする。リサーチャーはデータを確認し、重要なアイデアを表すコードやラベルを作成し、類似したコードをより広いテーマにグループ化して、意味のあるパターンを特定する。
  • アフィニティダイアグラムは、関連するアイデアや概念をグループ化することによって質的データを整理するものである。リサーチャーは、それぞれの発見を付箋に書き、壁やボードに並べたり並べ替えたりして、つながりを発見し、パターンやテーマを特定する。
  • ナラティブ分析では、参加者が共有する個々のストーリーの構造、内容、意味を調べ、リサーチャーは、ストーリーテリング要素、根底にあるテーマ、物語の弧を分析して、ユーザーの経験、視点、動機についてのインサイトを得ることができる。

定量的分析

定量的分析法は、調査、アンケート、定量的な調査研究を通じて集められた数値データや指標を分析します。

  • 統計分析は、定量的データを分析し解釈するために様々な統計的手法を適用する。リサーチャーは、中心傾向、分散、相関、および統計的検定の尺度を使ってデータの関係、傾向、パターンを特定する。
  • データの可視化とは、定量的なデータを図表やグラフなどの視覚的な表現で表すことである。データを視覚化することで、リサーチャーやステークホルダーはデータ内のパターン、傾向、関係を理解しやすくなる。
  • パターン認識で、定量データ内の繰り返しパターン、傾向、または異常の特定ができる。リサーチャーは、それでクラスター、外れ値、またはユーザーの行動、嗜好、傾向に関するインサイトを提供できるその他のパターンを探す。

複数の方法を組み合わせる

複数の調査方法を組み合わせることで、リサーチャーはさまざまなソースからアイデアを検証したり、ユーザーニーズを特定することができ、それによってより正確で信頼性の高いデータを得られます。

  • 三角測量: インタビュー、観察、調査など複数のユーザー調査手法を組み合わせて、調査結果を相互検証し、データの信頼性と妥当性を上げる。
  • 混合型研究: インタビューとアンケート、ユーザビリティテストとアナリティクスを組み合わせるなど、定性調査と定量調査の手法を統合することで、ユーザーニーズを包括的に理解し、より豊かなインサイトを得る。

ユーザーニーズのデザインへの統合

デザイナーは、ユーザー調査の結果を分析や解釈して、ユーザーのニーズに対応する具体的なデザイン要件を特定します。そしてその要件はデザインプロセスのガイドラインとなり、それによって、結果として得られるソリューションがユーザーの期待やユーザー中心デザインの原則に沿ったものとなることが保証されます。

そしてデザイナーは、ユーザーニーズの記述書ペルソナケーススタディ、その他の UX アーティファクトなど、デザインプロセスを導くためのドキュメントやビジュアライゼーションを作成します。

また、デザインチームはステークホルダーとミーティングを行い、ビジネス目標とユーザーニーズを統合します。ユーザーのフィードバックの考慮やユーザビリティテストの実施、適切なバランスを達成するための反復的なフィードバックループの組み込みが必須となります。

この反復的なアプローチにより、デザイナーはユーザーのニーズ、好み、フィードバックに基づいてソリューションを継続的に改良することができます。

UXPinによる高度なプロトタイプとテスト

UXPin の高度なプロトタイピング機能により、デザインチームは最終製品の正確なレプリカを作成できます。

そしてこのような完全にインタラクティブなプロトタイプにより、デザイナーはユーザーの行動、嗜好、ペインポイントを観察および分析し、デザインがユーザーのニーズに効果的に対応しているかどうかを検証することができます。

ユーザーやステークホルダーは、最終製品と同じように UI(ユーザーインターフェース)と対話することができ、それによってデザイナーは、反復と改善のための有意義で実用的なインサイトを得ることができます。

新製品のアイデアを検証したいスタートアップ企業でも、DesignOpsを拡張したい企業チームでも、UXPin にはビジネスに最適なソリューションがあります。

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