UXリサーチ方法の完全ガイド

UX 調査手法の王様 (または女王様) であるユーザビリティ テストは、最も有名です。 問題領域、機会を特定し、設計上の選択を行うために使用され、設計および開発段階全体で製品の使いやすさをテストします。 UX リサーチャーは、ユーザーがタスクを完了するのを観察し、ユーザーの成功、不満、経路を監視します。

フィールド調査は、ユーザーの自然環境で行われる一種の UX 調査です。 これらは、不自然な状況や新しい状況に左右されることなく、可能な限り現実に忠実な結果を維持します。 このアプローチを使用して、ユーザビリティ テストなどの他の調査方法を実施できます。

コンテキスト調査は、UX 研究者が、参加者が通常の環境で製品を使用しているのを観察するフィールド スタディです。 これにより、ユーザー自身が知らない可能性のあるユーザーの行動と理由についての洞察が得られます。 研究者は、受動的 (厳密に観察的) または能動的 (ユーザーと対話して質問する場合があります) のいずれかです。

状況に応じた問い合わせは、ユーザビリティ テストとは異なります。参加者は、タスクを定義せずに通常どおりに製品を使用するからです。

法的に安全であり、公正なオンライン環境に貢献し、視聴者のすべてのメンバーが製品を簡単に使用できるように、デジタル製品をアクセス可能で ADA に準拠するように設計する必要があります。 アクセシビリティ テストは、難聴者や視覚障害者などの障害者にとってのユーザビリティの問題を発見するユーザビリティ調査の一種です。

障害のあるユーザーを考慮に入れるということは、色弱者向けのデザインや聴覚障害者向けの代替テキストの作成などの要因を考慮することを意味します。

一般的なユーザー ベースで標準のユーザビリティ テストを行う前に、アクセシビリティ テストを実施することで、時間を節約できます。 逆に完了した場合は、アクセシビリティの変更を行った後に、標準のユーザビリティ テストをやり直す必要がある場合があります。

日記調査では、ユーザーは数日から数か月にわたって個人的な経験を追跡する必要があります。 このタイプのユーザー調査は、ユーザーの行動と感情の傾向を明らかにします。 時間の経過に伴う変化を追跡している場合、ユーザーの応答が予測できないか計画外である場合、または直接観察すると結果が左右される場合に、長時間の調査を実施するのに最適です。 定義された時間にユーザーに体験を記録させたり、事前に決められたプロンプトに応答させたりすることができます。

インタビューは、デザイナーがペルソナを構築し、デザインの方向性を決定するのに役立つ 1 対 1 の会話です。 利害関係者とのインタビューを実施して、製品、ビジネス目標、およびブランドをよりよく理解することができます。 ユーザー インタビューは、ユーザーの経験、考え、感情、および意見の全体像を描きます。

競合分析は、製品の競合他社 (ブランド、USP、プロセス、機能、強み、弱み) を理解するために、設計プロセスの初期段階で行われます。 これにより、ユーザーのニーズと期待に応えながら際立った優れた製品を作成できます。

タスク分析は、設計者がタスクを単純化できるように、タスクを完了するのに必要な時間と労力を概観する設計調査方法です。 すべての重要なタスクとそれぞれのすべてのステップをリストすることで、より効率的なプロセスを作成するための知識を身につけることができます。 タスク分析は、作成者の理想的なシナリオではなく現実的な視点を提供するため、ユーザーが行う場合に最も効果的です。

ペルソナ構築は、ターゲット ユーザーのセグメントを表す架空のキャラクターを作成するプロセスです。 完全なペルソナは、以前の調査で発見された聴衆のニーズ、目標、および動機を思い起こさせます。 これらのキャラクターは、デザイナーがユーザーの立場になり、効果的で共感的なデザインを作成するのに役立ちます。

ペルソナから、UX デザイナーは、ユーザーの動機、目的、望ましい結果など、さまざまな物語やシナリオをユーザーに作成できます。 標準的なシナリオには、製品の機能を列挙することなく、ユーザーの視点を表す、何を、どのように、なぜ、いつの記述子が含まれます。 製品機能の使用状況に沿ったシナリオを構築することで、それらの機能の設計上​​の選択を導くことができます。

ジャーニー マッピングは、製品の機能とユーザーの行動的および感情的な反応を組み合わせて、ユーザーのプロセスを最初から最後まで視覚化します。 ジャーニー マップを作成することで、完全なユーザー エクスペリエンスを理解し、機会や障害を探し、スムーズで成功する製品を設計することができます。 マップは、複数のユーザー シナリオで構成される場合があります。

フォーカス グループは、特定のトピックまたは製品に関する 5 ～ 10 人の小グループによるモデレートされたディスカッションです。 グループ ディスカッションは、1 対 1 のインタビューでは出てこないかもしれない動機、欲求、欲求不満に関する答えと洞察に拍車をかけます。 司会者は、議論を導き、促進するのに役立つ質問のリストを持ってきますが、発見が行われるにつれて会話の方向性が変わる可能性があります.

調査を使用して全体的なタスク エクスペリエンス、デザインの調整、新機能に関するフィードバックを取得したり、他の調査方法をフォローアップしてさらなる洞察を得たりすることで、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、デザイン変更のリスクを下げることができます。 調査では、定量的データ (クローズド クエスチョン) または定性的データ (オープンクエスチョン) を提供できます。

プロトタイプは、ユーザーと利害関係者のフィードバックを可能にする製品の視覚的表現または具体的なモデルです。 スケッチからデジタル モデルまで、忠実度の低いプロトタイプと忠実度の高いプロトタイプがあり、どれだけ現実的で魅力的か、作成にかかる時間とコストが異なります。 デザイン リサーチで使用するプロトタイプのタイプは、デザイン プロセスのどの段階にいるかによって異なります。 機能するプロトタイプを使用して、製品設計がどの程度うまく機能するか、本来のニーズを満たしているかどうかをテストし、本格的な開発の前にエラーを見つけます。

分割テストとも呼ばれる A/B テストは、2 つの概念の有効性またはユーザーの好みを比較します。 デザインの変更がより良いパフォーマンスを発揮するかどうかをテストすることで、デザインと UX を最適化します。 一般的に言えば、応答の違いがその変数によるものであることを確認するために、一度に 1 つの変数のみを変更します。 この変更は、ボタンの色や単語の選択と同じくらい簡単です。

カード ソーティングは、製品の情報アーキテクチャ (つまり、コンテンツの構造) に取り組むデザイナーにとって、人気があり、安価で便利なツールです。 カードの並べ替えでは、ユーザーは、製品コンテンツ カテゴリのラベルが付いたカードをわかりやすい方法でグループ化します。 次にデザイナーは、ユーザーのメンタル モデル (ユーザーが知っていると考えているもの) の感覚をつかみます。 ユーザーのメンタル モデルが製品とのやり取りに影響するため、これは UX をサポートする情報アーキテクチャを刺激します。

ツリー テストは、製品の情報アーキテクチャを改善するためにも機能します。 既に作成したものがナビゲートしやすいかどうかをテストするためにのみ使用されます。 ユーザーには、製品のテキストのみのバージョンが与えられ、割り当てられたタスクを完了するためにどこに行くかを選択します。 これらのタスクは、情報の検索から製品の購入まで、あらゆる可能性があります。 ツリー テストの欠点は、製品の視覚的要素を考慮していないことです。

ファースト クリック テストは、製品のナビゲーションをテストするもう 1 つの方法ですが、タスクが与えられたときにユーザーが行う最初のクリックにのみ焦点を当てています。 正しい軌道に乗ったユーザー、または最初のクリックを正しく行ったユーザーは87% の確率でタスクを完了しますが、間違った選択をしたユーザーは 46% です。 これらのテストは、設計プロセスのどの段階にあるかに応じて、ワイヤーフレーム、プロトタイプ、または完全に開発された製品で実施できます。

アイ トラッキングは、赤外線技術を使用して、ユーザーがページのどこを見ているかを監視し、目の動きと瞳孔の拡張を追跡することで、ページの刺激に対する無意識の反応を監視する、ユーザビリティ テストの一種です。 この UX リサーチ ツールは、ユーザーの注目を集めているデザイン要素と無視されているデザイン要素を評価するのに最適です。

ベンチマーク テストは、主要業績評価指標 (KPI) を経時的に追跡する際にほとんどの企業が行っていることです。 これは、同じUX ユーザビリティ メトリクスを収集し、それらをベースラインと比較して目標を評価し、進捗状況を追跡し、成功を他のモデルや競合他社と比較するという繰り返しのプロセスです。 調査、ユーザビリティ テスト、または分析ツールから一貫して指標を収集します。

Google などの外部検索エンジンの検索エンジン最適化 (SEO) は急速に発展していますが、デジタル製品に内部検索エンジンを使用しているチームはほとんどありません。 Web サイトに検索エンジンを組み込むことで、訪問者により良いサービスを提供し、ユーザーの洞察を得る優れた方法になります。 検索ログ分析では、ユーザーがサイトで行った検索を記録し、それらを使用してユーザーが何を必要とし、何を探しているかを評価します。 これは、ユーザーが何に興味を持っているか (こんにちは、観念化)、サイトで何を見つけるのに苦労しているかを判断する効果的な方法です。

オンライン感情の追跡とは、オンラインで製品やブランドに関するすべての言及を監視し、それに対する人々の意見や感情を評価するプロセスです。 オンラインのセンチメントを把握することは、ユーザーが製品に満足しているか不満を感じているかを判断する効果的な方法です。 極性 (ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル)、特定の感情 (幸せ、悲しい、怒り)、または興味 (興味がある、または興味がない) によってセンチメントを追跡できます。 感情調査を実施する最も簡単な方法は、言語処理と機械学習ツールを使用することですが、DIY 感情スコア チャートを使用して定性調査からの回答を評価することもできます。