UX DAYS TOKYO 2019:アクショナブルメトリクスの実践(後半)
Contents
今日のワークの流れ
主要な利用方法を検討した上で、主要なメトリクスをどう追跡して、どうストーリーとして伝えていくかを考える
補足
今回はデジタルプロダクトをベースとしている。デジタル以外の物理的なプロダクトだと、
- ユーザのふるまいそのものが違う
- 変更・改良することが難しい
- 数値の取得が難しい
- 情報収集のテクニックが異なる
Webだと Googleアナリティクスで簡単に数値を取得できるけれど、物理的プロダクトだと利用回数など、取得できない数値ばかり。
UX Stack
上から順に、ユーザーのニーズやゴールに企業としての目的などを加えて、マッチするユースケースを考えていく。そしてそこから得られた Feature をまとめたものがプロダクトになる。
上の方はユーザーの理解が必要となり、それを理解した上で、どのようにサポートするのかを下の方で考える。
これと同じ流れで、当日のハンズオンは進んでいった。
ウォーミングアップ〜絵が苦手でも大丈夫!〜
人の顔を描くときは、眉毛と口を3パターン組み合わせるだけで、9通りの表情が作れる!
人の表情が一番よく出てくるのって、眉毛と口ですもんね。
この9つの顔で評価してみるといいらしい。表情が違えば、そこにある課題の種類も異なるので、切り分けに使えそう。
スターピープルという星のような形の人間さえ描ければ、どんな状況でも絵に描くことができる!
背景も四角、丸、三角、線さえ描ければこんなバリエーションが表現できる。
ハンズオン
Product Snapshot
今回対象とするプロダクトを、以下の観点でまとめます。
problem:どんな課題を抱えている
people:どんな人に使われて
solution:どのように課題を解決してあげるのか
Customer Portrait
次に描くのが、このプロダクトが必要となる場面。
Product Snapshot で書いた people に名前をつけて、その人がどんな場面で(their story)、どんな課題(Needs & goals)を抱えているのか、を描きます。
Key Uses 6-up sketches
次は、そのプロダクトを使ってできること(このプロダクトじゃないとできないこと)を、6つ書き出します。
すべてバラバラのストーリーで構いません。
人が何かを経験している絵が一番パワフル(伝わりやすい?)ということでした。
Key Use
次に、6つの中から1つを選んで、書き出します。
Metrics Dashboard
そして、その Key Use を測るためのメトリクスを3つ考えます。
メトリクスを設定するときは、以下を考慮してください。
1:単位が %、avg、no. となっているか?
2:時間ベース?どれくらいの周期で時間をとるのか?
「平均」と入れるだけで強い指標に、さらに「月に」と入れるだけでより強い指標になる
例)「月に平均〜」
3:プロダクトの中にオブジェクトがあれば一人当たりの個数を測れる
例)Dropbox など
なお、一度しか使わないようなサービス(One time use)の場合は、難易度があがる。
Metrics UI Sketch
次に、UI に落とし込み、どこを押せばどのメトリクスが測定できるのかを記載する。
(なお、私は VUI で考えてしまったため、ここで詰まってしまいましたw)
Key Metric plan
最後に、1つ選んだメトリックについて、測定のプランニングを行います。
現在の状況を Baseline に記載し、目標を Goal に記載する。そして、測定の周期と、開始日を決めます。
(なお、前のステップで挫折した私は、ここで急遽別のソリューションに変更しました)
Metric Tracker
今回ワークではやりませんでしたが、実測したメトリクスは日付を入れてきちんと記録して、グラフなどで表現します。
途中で修正リリースなどが入った場合は、変更時の顧客の変化が分かるように、グラフに変更時の注釈を入れておく。
データの集め方
・Technical by hand
→インタフェースで起こってるイベントを計測するもの
・センサーなどのソフトウェア
→経費がかかるので、計測したいものが明確な場合のみ利用する
まとめ
10時から18時までの盛りだくさんなワークショップでした。
メトリクスの計測なので、どちらかというとグロースハック的なものですが、最初から検討しておくと良さそうです。
UXって、結局よかったの?ダメだったの?というのが判断が難しいところ。
うちのUXはちゃんと成果出してますよ!というのを示すためにも、メトリクス計測はちゃんと考慮すべきものですね。
ワークショップでおすすめされていた本
Lean Analytics
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