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ユーザー ✕ 設定

に関する学び

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問いの立て方はどう？ 問題が発生した際、問いの立て方によって真に解決すべき課題が異なり、解決策の方向性が決まってくることがよく理解できました。イシューとは何か、またイシューを設定して考えるとはどういうことかを知っていないと、問題の本質にたどり着けないということも実感しました。 問いが変える提案は？ このアプローチは、私自身の業務における顧客の課題解決にも活用できると感じています。これまでユーザーの課題を聞き取りシステムを提案してきましたが、結局は活用されない機能が存在したこともありました。今後は、常に「問い」を立て、問題の本質を追求した上で提案していく必要があると考えています。 組織課題の見極めは？ また、社内では組織の抱える課題を正確に見極め、その解決策を事業計画に反映させたいと思っています。まずは、自身の業務において、ユーザーの課題に対してすぐに解答を提示するのではなく、問いを設定してその内容が本質的なものかどうかを繰り返し吟味しながら、適切な提案を行うことが重要です。そして、そのプロセスをチームで共有し、全員が同じ方向に向かって取り組めるようチームビルディングに努めていきたいです。

実践学びをどう見る？ 新規事業の開発やマーケティング設計に、そのまま実践できそうな学びを得ることができました。これまで、クライアントのサービスを体感しながら感じる心理的変化に注目してきましたが、実際に現場や参与観察という体系化された視点があることは初めて知りました。今後は、こうした視点をより効果的に使い分けていきたいと考えています。 隠れた強みを発見？ 参与観察を通じて、クライアント自身がまだ言語化できていなかった強みに気づけた点は大きな発見です。また、あるサービスで「2週間お待ちください」というメッセージを目にした際、その言葉一つで利用者が他の選択肢を検討してしまうという現実を実感しました。 仮説はどう検討する？ さらに、ユーザーインタビューは取り組みやすい手法であり、私は年間に50～100回ほど実施しています。しかし、深掘りが充分でないと感じることが多く、その原因としては、仮説設定や事前のインタビュー設計の甘さ、また自分自身の解像度の低さが挙げられると思います。インタビュー実施前にどこまで解像度を上げ、仮説を立てるべきかについて、皆さんのご意見をお聞かせいただければと思います。

共感ってどう伝える？ 共感の重要性を強く感じました。特に、どんな場合でも顧客を理解しようと努める姿勢が大切だという点が印象に残りました。 どんなターゲットを狙う？ また、共感を通じて顧客のニーズを引き出すことができるため、具体的なターゲットを設定し、その上でアプローチ方法を検討する必要があると学びました。 万人向けは本当に良い？ さらに、「万人受けに作ったものは誰にも刺さらない」という考え方から、パーソナライズされた提案をすることがデザイン思考に直結していることが明確になりました。 新しいフローの可能性は？ 現状の業務フローに対する不満などを踏まえ、まずは自分自身がユーザーとして共感を実践し、デザイン思考のプロセスを活用して新しいフローの構築を検討していきたいと思います。また、どの部分にこの考え方が活用できるか、日々意識して探していく予定です。 知識をどう活かす？ 今回の授業や仲間の意見を参考に、着実に知識を復習し、理解を深めながら、自分にできるかどうか不安もありますが、考え抜くことをやめずに全力で取り組んでいきたいと思います。

原因分析はどう進める？ 原因の分析にあたっては、まずプロセスごとに分解し、確認することが大切だと感じました。特に「what／where／why／how」を意識し、まず「where」から入念に分析することで、その後の「why」や「how」の解像度が高まると理解しています。 A/Bテストってどうやる？ また、A/Bテストが有効な手法であることを学びました。その際、検証する「要素」は極力少なくし、その他の条件は共通とすることで、スコープを狭めることが重要だと感じました。実際にアプリ上でプッシュ通知とバナーを用いたA/Bテストを実施した経験から、振り返ると「キーメッセージ」に差が生じてしまった点が課題として残りました。 ログイン改善は何が？ さらに、アプリのログイン率向上を図るため、ログインに至るフローを細かく分解し、原因の追究を行いたいと考えています。特に、パスワード設定の箇所で離脱するユーザーが多いという仮説に基づき、検証からスタートする予定です。その後の改善策として、ユーザーインタビューやUIテストの実施を検討しています。

データの見せ方は？ 分析の基本は比較であり、どのデータをどのように加工するとわかりやすいかを考えながら進めることが重要です。データにはさまざまな種類があり、それぞれに応じた加工やグラフの見せ方があります。データ分析を始めるにあたっては、「目的」の確認や「仮説」の設定とその検証が欠かせません。 オンライン離脱はなぜ？ 私たちのチームでは、お客様に対して紙の手続きではなく、ウェブサイトでのオンライン手続きを推奨しています。しかし、オンライン手続きを行っているお客様がどの段階で離脱しているのか、また、紙を取り寄せるお客様の属性や動機がどのようなものかを理解し、分析する必要があります。 改善点の見極めは？ 具体的には、オンラインで離脱しているページやそのユーザーの属性、さらに紙手続きを行っている方々の属性や動機に関するデータを収集し、オンライン手続き率を向上させるためのボトルネックを特定することが目指すべきゴールです。仮説を立てながら慎重にデータを分析し、検証するプロセスを通じて、この課題に取り組んでいきたいと思っています。

どうやって原因究明？ 原因を特定するためには、分析対象を複数のプロセスに分解し、各段階で明確な問題箇所を探ることが重要です。人の行動に即したプロセス設定を行うと、問題の箇所が特定された後の改善策の検討もスムーズに進むことが分かりました。 なぜ事前に決定すべき？ また、What、Where、Why、Howといった基本的なステップと同様に、プロセスの設定も仮説検証に入る前に決め、その内容を関係者間でしっかりとすり合わせる必要があります。たとえば観光客の減少の原因を探る場合、ユーザーがどのように情報を収集し観光地を選んでいるかというプロセスと、現状で手に入っているデータがどの段階で取得されたものかを突き合わせることが求められます。 データ整理の要点は？ さらに現状分析においては、最初に幅広いデータを集めることが大切です。各データが持つ性質や項目、定義について周知するとともに、ファネルに沿ってデータの分類や分析を進め、必要なデータの補完を行うといった段階的な準備が成功の鍵となります。

分析の目的はどう設定する？ 数字整理の段階で、分析の目的や仮説を設定して作業を進めることの重要性を学びました。この方法により、さまざまな観点から結果を導き出せることがわかりました。また、分析前にMECEやロジックツリーを活用して要素を整理することで、抜け漏れのない分析が可能であることも学習しました。 多様な切り口で何を掘り下げる？ この手法は、社内システムに対するユーザー満足度調査の分析に役立つと感じています。以前は、部署毎や勤続年数などの一般的な数値のみでの分析にとどまっていましたが、より多様な切り口で分析を進めることで、真のニーズを掘り下げることができるのではないかと考えています。 ロジックツリーの作成はどうする？ まず、ロジックツリーを手書きで作成し、可視化します。そして、それを基にしてExcelのピボットテーブルを活用し、他にどのような切り口があるかを常に自問しながら分析を進めます。あわせて、MECEによるモレやダブりがないかにも注意を払っています。

A/Bテストの条件は？ A/Bテストを行う際には、条件を揃えることや分析対象を明確にすること、そして仮説に基づいた比較検証のポイントを絞ることの重要性を確認できました。また、課題解決に向けた顧客心理に着目したテキストや、ユーザーが行動しやすい要素が重要であると実感しました。 ファネル分析の重要性は？ 日々のウェブマーケティング業務において、今回の課題事例から多方面で役立つ考え方を学ぶことができました。特にファネル分析は不可欠であり、全体のマーケティング戦略を踏まえた上で確実に設定し、日々の分析に活用していきたいと感じています。 新たな仮説はどう導く？ 今後は、売り上げ向上を目指すサイト改善や広告のA/Bテストにこれらの知見を活かしていくとともに、単一のデータに頼るのではなく、関連する複数のデータを俯瞰的に捉え、そこから新たな仮説を導き出す取り組みを深めていきたいと思います。

どの段階で離脱？ ファネル分析を通して、どの段階で対象が離脱しているかを可視化できるため、問題点を明確に捉えることができると感じました。ただ単に結果を眺めるのではなく、途中段階で状況を確認し、各プロセスを適切に設定することが重要だと思います。 採用選定のポイントは？ また、採用活動においては、採用エージェントや採用プラットフォームの選定に活用できる点が印象的でした。まず、人材会社のユーザー数、直近3カ月以内のアクティブ数、採用職種の登録人数、採用希望年代など、段階的に絞り込むことで、対象となる母数の大きさを把握する手法が有効だと感じました。 母数比較で選定は？ さらに、それぞれの採用エージェントやプラットフォームを運営する企業ごとに同様の絞り込みを行い、母数を比較することで、採用活動に最も適した人材会社を選択できると実感しました。

視覚化はなぜ大事？ 数字に集約し可視化することの重要性を改めて認識しました。代表値と分布に注目し、平均値や標準偏差の概念を意識することはもちろん、場合によっては単純平均ではなく適切な重みづけを行う必要があることも理解しました。 どうユーザー呼び込む？ ログイン率向上のためには、プッシュ通知を活用したユーザー誘導施策が有効だと考えています。具体的には、アプリのログイン時間帯とユーザーの年代を比較し、どの時間帯にプッシュ通知を設定するのが適切かを検討していきたいと思います。 データは見えていますか？ まずは、アナリティクスで必要なデータが可視化できているか、ログイン時間帯と紐づくユーザーの年代ごとのデータが抽出できるかを確認します。その上で、データの分散状況を把握し、最も効果が高いと思われる時間帯を優先して施策の検討を進める方針です。