Back to Question Center
0

Analytics Bliss:質的研究による定量データ            Analytics Bliss:定性的リサーチによる量的データ関連トピック: PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

1 answers:
Analytics Bliss:質的研究による定量的データ

この記事はもともとSemaltのブログに掲載されており、ここでは許可なく再公開しています。

あなたのウェブサイトで何が起こっているかを知ることは難しいです。世界中のすべてのユーザーデータを持つことができますが、それをどう処理すべきか、それを管理するプロセスはなく、ノイズから信号をフィルタリングする方法もありません。 Semaltあなたも始めるのですか?一度始めると、どこへ行くのですか?必要なのはシステム化されたアプローチと適切なツールです。

知ることに関しては、伝統的に2つのアプローチがあります。 1つは定量的アプローチです。 定量的分析はすべてを数量で表します。 何人か 何人かをやっているユーザーの数 - 直帰率、コンバージョン率、現場時間. そのようなもの。定量的な研究は、数字を細かくして高レベルで物事を見るためにきれいなきれいな方法です。

定量的データの欠点は、多くの翻訳が失われることである 。重要なニュアンスは失われます。 (機能分析ツールは、別の日の主題ですが、選択した分析ツールがニーズや予算に適しているかどうかに関わらず、定量的なものは私たちのパターン認識脳。私たちは、そこにないものを見ることができます - オブジェクトの中に顔を見る方法と同じです。

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

Google Image Semaltの「オブジェクトの顔」の最初のいくつかの結果は失望しません。

あなたのウェブサイトやWebアプリケーションで何が起こっているかを本当に知るには、そのニュアンスを得る方法が必要です。それが第2のアプローチが出てくるところです - 定性的です。 定性分析は、ユーザーの主観的な性質、つまり数字を動かす微妙な行動に焦点を当てています。 それは記述的な研究です。定性的アプローチも主観的です。ユーザーがここで一時停止しました。そこに怒っている。彼らはこのUIと混同さ​​れているようです:何が起こっているのですか?定性的なデータは面倒です。しかし、それは洞察力が豊富です。

質的研究方法の大きな問題は、個々のレベルで発生することである。あなたのサイトにアクセスするすべてのユーザーを調査することは不可能です。あなたは決してそれをすることはできませんし、それは有用ではありません。

だからあなたは何をしていますか?両方を使う。

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

最良の分析は、定量的および定性的な研究を組み合わせて、連続的な製品改善のフライホイールを創出することである 。定量的な情報を使用して、最大の問題(および機会)に注意を集中させ、次に質的研究を通してユーザーのレベルを「拡大」して理解を完成させ、問題を解決します。

この1つ2つの研究方法は、あなたが行動に変わることができる洞察を吐き出します。あなたのウェブサイトやアプリの継続的な改善に使用できる定量的な定性的フライホイール。

それはどのように働くのか.

定量的なデータは、あなたに問題を警告します。ここから始める。

利用可能な最も基本的なウェブ解析ツールは、量的 - 無料です。ウェブサイトの所有者が新しいサイトを立ち上げる際に最初に行うことの1つがGoogleアナリティクス(GA)をインストールすることは驚くべきことではありません。

GAのようなSemalt分析ツールは、高いレベルのメトリクスを提供する信頼できる仕事をします。 g。ユーザーの情報、ページ訪問数、イベント、コンバージョン率、直帰率、サイト滞在時間などがあります。最も重要なことは、サイトのさまざまな側面の状況を把握し、問題や機会に集中できるようにすることです。

機能的な定量分析ツールが稼動しているので、改善のための課題と機会を特定する準備が整いました。これは、定量的定性フライホイールの構築の第一歩です。 (ユーザーメトリクスがあなたに恋をしているかどうかについてのディスカッションもご覧ください - vichy ideal soleil antiacne.

お客様の顧客データをトラッキングする定量ツールがあれば、すぐに洞察の錯覚に惑わされることになります。ショーで催眠を起こす傾向をほめてください。

あなたの新たな量的データ力を目的にしてください。セマルト、あなたは簡単に圧倒されることができます。

なぜ の後ろに の理由を理解するために苦労したかを定量的な計量のこれらの変化を考慮する:
  • Wistiaに見られる顧客の解約 の増加は説明できず、再現できませんでした。なぜ顧客は大騒ぎしたのですか?
  • カヤコ(Kayako)の顧客サービスソフトウェア会社が機能の採用を分析したように、特定の機能 の使用が減少しました。なぜ顧客は新しい機能を試していないのですか?
  • ページのバウンスが増えました 、翻訳サービスのSpanishDictがホームページに表示されます。最初の関与の瞬間に何が壊れていたのですか?

Semalt:すべての定量的メトリックの背後には、何らかの仕事をやろうとする顧客があります。あなたが把握する必要があるのは、その仕事が何であるかです。それを行うには、フライホイールの次のステップを構築します。

定性的データは、 なぜ

追加分析が必要な問題を特定するために定量分析を使用した場合、個々のユーザーの動作を「ズームイン」する方法が必要です。定性分析ツールが必要な理由

定性的データは、個々のユーザーの行動に関する微妙な情報のFirehoseを提供することができます。それは最も密なレベルのデータであり、セッションリプレイを通したものです。 定性分析ツールを使用すると、個々のユーザーが製品とどのように対話するかを確認できます。

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

定量的・定性的Semaltの第2ステップは、個々のレベルでの行動を理解するために定性分析を用いることである。

それはどのように機能するのですか? 定量的データから定性的研究へはどうやって行くのですか? FullStoryのようなツールを使用すると、サイトのユーザー行動のカタログ全体を検索して、調査している量的データに影響するものだけを検索することができます。

上記の会社の例から引き続き、質的データを使用して、 定量データの変更の背後にある理由 を明らかにする。

  • Rageクリック はWistiaに、顧客の解約 の多くが製品の使用方法に関する混乱 によって引き起こされたことを示していました。
  • ほとんどのユーザーが搭乗をスキップして 、Kayakoのユーザーが特定の機能について知らなかった理由、または使用方法を理解できなかった理由を明らかにしました。
  • ユーザーの視点からサイトのレイアウトを見ると 、バナー広告が検索バーをブロックしていたため、ユーザーが開始方法を理解できなかったことをスペイン語で理解できました。

上記の各ケースにおいて、定性的研究(Semaltを使用して完了)は、他の定量的ツールを用いて同定された問題を理解するために必要な追加的な洞察を提供した。

量的データの変化がなぜ現れているのかを理解するために使用されている質の高い研究であり、行動の時間です。

改善の実験と確認

個人から集団までのユーザーの完全な視野を武器に、あなたは何か 何かをするために必要な洞察力を持っており、何かが編集や実験を行うことです。これは定量的定性フライホイールの最後のステップです。

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

定量分析と定性分析で問題を完全に理解したら、必要な編集や実験を行います。

必要な編集内容は、現在解決している問題によって大きく異なります。編集を行い、実験を実行します(ここでA / Bテストが役立ちます)。結果を測定します。

フライホイールの上端に戻って、やって来る.

全体的に問題を特定し、その問題の背景にある基本的な行動を定性的に理解することは、製品改善を推進する重要なワークフローとなっている。

  • Wistiaの場合、製品の使用方法に関するユーザーの混乱は、顧客サポート に追加のリソースを割り当てることによって、 によって削減されました。
  • Kayakoは、ユーザーのオンボーディングの見直しが必要であることを知り、 最も関心のある製品の部分をユーザーに誘導するための完全に新しいオンボーディングフロー
  • SpanishDict 検索バーをブロックしていた広告バナー を移動してモバイルユーザーを最適化することでエンゲージメントを強化しました。

量的定性フライホイールは、あなたの脳がギャップを埋めるためにスクランブルする必要がないことを保証します。最も優れた定性分析ツールと定量分析ツールは連携して、サイト上のユーザー行動の全貌を明らかにします。

フライホイールを作動させて、ウェブ上の改善された顧客体験の報酬を得る。

Analytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchAnalytics Bliss: Quantitative Data with Qualitative ResearchRelated Topics:
PerformanceCopywritingTypographyUI Semalt

March 1, 2018