完璧なスコア:ユーザーの行動を定量化し、より正確なUXペルソナを構築する方法

定性データには非常に多くの価値がありますが、さまざまな人が分析すると誤解されやすくなります。インタビュー、ユーザビリティテスト、および調査からデータをアンパックしようとすると、それぞれ独自の視点とバイアスがあります。これは、UXペルソナを構築する目的でユーザーインタビューデータを分析する場合に特に当てはまります。このブログ投稿では、スコアリングガイドを実装するプロセスについて説明し、定性的なユーザーデータを定量化する際に発生したいくつかの問題に対処します。

この投稿では、ペルソナ開発を目的とした定性的なユーザーデータの解釈に役立つスコアリングメソッドの使用に焦点を当てることを明確にしたいと思います。

研究チームでの私の最初の経験は、IDC HerzliyaとWeizmann Instituteで、自閉症の参加者の行動研究を行っていました。私は各参加者の運動と行動のタスクを収集し、採点を担当しました。会話中のアイコンタクトの長さや笑顔の数などの測定値を記録しました。しかし、測定する必要がある価値のある主観的なデータもありました。彼らの会話の流れの質や会話中の感情的な関与は何でしたか?私たちが研究で行ったより魅力的なことの1つは、質的データを定量化し、すべての主観的データが一貫して測定されるようにしたことです。これを行うために、各行動測定の定義を概説する標準のスコアリングガイドを作成し、ユーザーに行動スコアを与えるために短い会話からのデータを分析する方法を標準化しました。

私は新しい会社と新しい業界にいますが、同じ問題に直面しています。 UXシニアリサーチャーであるサムがペルソナ開発のためのインタビューデータに飛び込み始めたとき、彼女はさまざまな旅行行動のディメンションを作成し、それをユーザーごとに調査しました。これらの次元は、旅行の頻度から旅行の知識にまで及びました(詳細については、彼女のブログ記事「50人以上のユーザーとペルソナマッピングを行う方法」を参照してください)。各ディメンションは、定性的なユーザーデータに基づいて1〜5のスケールでスコアリングされました。たとえば、旅行の頻度を考えてみましょう。スコア1はユーザーが月に1回移動することを意味し、スコア5はユーザーが1年に1回移動することを意味します。スコアはユーザーが移動した特定の回数に基づいているため、このタイプのディメンションは定量的です。

旅行に精通しているような次元はどうですか?これは、スコアリングが複雑になった場所です。ユーザーが旅行に精通しているとはどういう意味ですか?彼らは頻繁に旅行したのか、それとも大量の会員だったのか、それとも両方だったのか?チームスコアリングに関する1人のUX研究者の場合、この種の情報は頭の中にしか存在せず、スコアは定義よりも感情によって決定されていました。これは、感情に基づく採点が必ずしも悪いことを意味するものではありません。会話への効果的なエンゲージメントを記録していたとき、ユーザーが1または5を獲得するのを感じることができることがわかりました。ただし、特に、より多くのUX研究者がユーザーデータに貢献する場合は、すべてのユーザーにまったく同じ方法で一貫してスコアを付けます。一貫性がないと、スコア1〜5はユーザーごとに異なることを意味します。これらのディメンションを正確にスコア付けする(したがって測定する)ためには、定性データを定量化する方法が必要でした。その結果、標準のスコアリングガイドを作成しました。これは、行動データを定量化可能な数値データに変換する方法を詳細に定義したドキュメントです。

標準スコアリングガイドとは何ですか?

簡単に言えば、標準のスコアリングガイドは辞書のようなものです。ディメンション内の数値範囲を定義する方法を文書化しています。定義にコンテキストを与えるための例と引用符も提供します。

以下は、ユーザーが1年に旅行する頻度に基づいてユーザーの移動頻度をスコア化する単純な定量的ディメンションです。ここで作成された範囲は、ユーザーインタビュー中の回答に基づいています。標準化されたスコアリングガイドの真の価値は、以下のようなより複雑なディメンションに適用されます。

旅行の精通度などのディメンションは、さまざまな要因がユーザーのスコアにどのように影響するかを概説する特定のガイドラインがないとあいまいになることがあります。この場合、旅行の精通度を計算する際に考慮すべき4つの異なる要因があると判断しました。

1.ユーザーはメンバーシップポイントを収集して使用しますか?
2.年に6回以上旅行しますか?
3.彼らは国際的にも国内的にも旅行しますか?
4.彼らは旅行ウェブサイトの周りの彼らの方法を知っていますか?彼らは確立されたシステムを持っていますか?

旅行の精通度に影響を与えるいくつかの要因があるので、ユーザーが満たしたこれらの基準の数に基づいてユーザーをスコアリングできます。メンバーシップポイントを持っていない、または使用していない、米国外に旅行することはないが、旅行の予約が快適で、カリフォルニアに頻繁に旅行するユーザーは、4つの基準のうち2つを満たすことで旅行に精通していると見なされます。この概要でも、「確立された予約システムを持っている」などの要因を解釈する際にまだエラーの余地があります。そのため、定義されたスコアに「完全に」適合するサンプル参加者を追加しました。このように、混乱がある場合は、戻って、ユーザーがサンプルユーザーとどのように比較されるかを確認できます。

別の定義方法では、各ディメンションのスコアを「if…then…」ステートメントと見なします。消費習慣を考えましょう…

ユーザーAが散財することを好み、4〜5つ星のホテルを好み、プレミアムエコノミーを利用する場合、ユーザーAは消費習慣について2を獲得します。

そう…

ここでは、消費習慣に影響を与えるいくつかの要因を引き続き検討しますが、「このユーザーは4つの要因のうち2つをチェックする必要があります」と言う代わりに、それらが要因(ホテルの星評価や旅行クラスなど)のどこに該当するかを調べます消費習慣のスコア付け方法を決定します。

標準のスコアリングガイドの作成を開始する方法

1.ユーザーインタビューに基づいて範囲を定義する

ユーザーインタビューを開始する前に、ディメンションを作成し、ディメンション内で各スコアを定義することもできますが、それはあまり役に立ちません。ユーザーがどのように行動する傾向があるかわからないことで、実際に範囲を歪める可能性があります。まず範囲を定義してから、ユーザーにインタビューするとします。ほとんどのユーザーは5を獲得しましたが、その5のスコア内のすべてのユーザーの行動は多少異なる可能性があります。使用される範囲は、動作の効果的な分割ではありません。ガイドを効果的にするには、行動に関係なく、すべてのユーザーがスコアに一致する必要があります。そのため、データを緩やかに一致させて希釈することはありません。したがって、ユーザー間の反応の違いを評価し、そこから定義を形成する方がはるかに優れています。

2.さまざまなユースケースを決定し、定義に適用します

インタビューのチャンクを実施した後、さまざまな次元であなたの範囲がどのように見えるかをよりよく理解できます。回答に基づいて最も理にかなっていると思われるフレームワークから始めます。 「レビューの重要性」ディメンションを定義するとき、それは非常に簡単に始まりました。

すべてのユーザーレスポンスを調べたところ、各スコアをより明確に定義することができました。

3.最高の例を見つけてください!彼らはあなたのベンチマークです!

一貫したスコアリングを保証するには、定義を書いただけでは不十分です。特定のガイドラインを読んでも、まだ解釈の余地があります。ここで最も役立つのは、スコアを完全に、または非常に厳密に表すサンプル参加者(および引用またはクリップ)を選択することです。コンテキスト引用符を追加すると、スコアリング時に一貫性が維持されます。

4.進化します!

より多くのユーザーにインタビューすると、ユーザーがどのスコアにも収まらない場合がいくつかあります。採点ガイドは生き生きとした呼吸の記録であり、時間の経過とともに変化することを忘れないでください。これは、定義を完全に変更することを意味するのではなく、より具体的なユースケースに対応するメモを追加できます。この良い例は、サムが英国のユーザーにインタビューし、米国での国際旅行と国内旅行を定義した方法が英国のユーザーに同じ方法を適用しないことを発見したときです。代わりに、これらのユーザーのユースケースを追加する必要がありました。

標準のスコアリングガイドは完全な科学ではなく、バイアスの余地があることを覚えておくことが重要です。ただし、私たちのチームは、データ分析の品質と一貫性により多くの信頼を寄せています。このプロセスはもともと行動研究に適用されていましたが、定性的なデータセットにも適用できます。 UXでは、私たちの多くはさまざまな学問的および専門的背景を持っているため、UXプロセスへのアプローチを改善するためにさまざまな視点や方法を適用できます。私たちのケースでは、ペルソナの一貫した実際の動作のスペクトルをより正確に表現するのに役立ち、デザインを改善するために使用しています。