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これは、Countly Analyticsが収集したモバイルユーザーデータを活用する方法に関するシリーズの第3回です。定量的な手法では十分に対応できない可能性のある困難な課題を理解するのに役立つ定性的な手法を紹介します。第1回ではモバイル最適化のベストプラクティスを取り上げ、第2回では仮説検証とアプリケーションの拡張に役立つ定量的な手法を解説します。 ユーザーレビューとアプリ内での行動データを分析することは、ビジネスの成功に不可欠です。特に、ユーザーレビューはマーケティング資料よりも信頼性が高い場合が多いことが知られています。ソーシャルメディアインテリジェンス企業Linkfluenceのデータによると、中国の消費者の73%が購入前にオンラインレビューを確認し、55%以上がブランドや製品に関するオンラインの意見を信頼しています。さらに、レビューデータはアプリ内で観察されるユーザー行動をより深く理解するのに役立ちます。 現在、ユーザーはソーシャルネットワークに費やす時間がますます長くなっており、ソーシャルメディア行動の研究はこれまで以上に重要になっています。最近の調査によると、インターネット閲覧の3分に1分はソーシャルネットワークに費やされており、若年層ではさらに長い時間を費やしています。したがって、ソーシャルネットワークに細心の注意を払うことで、ユーザー行動をより深く理解することができます。 業界の著名人であろうと新参者であろうと、イノベーションは成功の鍵であり、この原則はビッグデータ分野にも同様に当てはまります。現在、ビッグデータはデータの理解だけでなく、新しいアプリバージョンをテストする際に招待されたテストユーザーに観察された非言語コミュニケーションの手がかりといった定性的な情報の解釈にも活用されています（例えば、ヨーロッパの戦車ゲーム会社Wargamingは、ゲームプレイ中の主要プレイヤーの瞳孔拡張を含む表情を記録しました）。ビッグデータで定量化される情報が多ければ多いほど、潜在的な表現されていないニーズを発見し、ユーザーがアプリを嫌う理由や好きな理由を理解しやすくなります。
選手たちの表情 ターゲットオーディエンスをより深く理解するための6つの方法 まずはターゲットオーディエンス、つまり深く理解したいユーザーグループから始めましょう。ターゲットオーディエンスの心理に深く関わり、理解しなければ、彼らに関するあらゆる憶測は単なる机上の空論に過ぎません。どうすれば、メッセージを効果的に伝え、製品が注目を集めることができるでしょうか？ 定性調査とモバイル分析を活用し、ターゲットオーディエンスを引き付けるための6つの方法をご紹介します。 1. 他の研究レポートから情報を入手する。 これは市場調査の入門書として最適です。あなたより先に市場に参入したマーケターのケーススタディ、事例、精神分析を読んでみましょう。情報源には業界ジャーナリストや一般的な市場調査員、場合によっては社会学者も含まれます。 2. ユーザーペルソナを作成します。 十分なデータが収集され、信頼できる結論に達したら、クライアントのペルソナの作成に取り掛かることができます。これらのペルソナは基本的に架空のキャラクターであり、ターゲットオーディエンスのすべての特性を反映しています。バートル・ゲーマー心理テストを参考にすることができます。1990年代、リチャード・バートル教授は、一連の質問とそれに対応する採点式を開発し、ゲーマー（MMORPGのプレイヤーを含む）を4つのタイプに分類しました。各タイプは、仮想世界の楽しみ方を反映した異なる心理プロファイルを持っています。
ゲーマーの4つのタイプ ユーザー ペルソナを作成するときは、年齢、性別、教育レベル、収入などのハード要素に加えて、気質、感受性、好奇心などの性格要素も含めることができます。 3. 定量分析を実行します。 次に、仮説を裏付けるために、（前述の補足調査に加えて）いくつかの一次調査を実施する必要があります。まずは、可能な限り幅広いターゲットオーディエンスを網羅した大規模な定量調査を実施します。オーディエンスの習慣に関する決定的な統計データを得るために、質問は多肢選択式にする必要があります。 「X はあなたにとってどれくらい重要ですか？」や「X を購入する際に最も重要な考慮事項は何ですか？」など、ブランドや製品に関連する質問をします。 4. 社交的な会話を聞く。 まず、主要アプリストアでユーザーが残すレビューを理解することから始めます。次に、ソーシャルメディアモニタリングソフトウェアとターゲットを絞ったソーシャルリストを活用して、顧客のオンラインレビューをピンポイントで特定します。ユーザーが最近フォローしているトレンドトピックは何か？ユーザーは誰と頻繁に交流し、その理由は何か？また、他の成功しているメッセージングサービスプロバイダーを探すのも良いでしょう。 顧客フィードバックデータの多くは自由形式のテキスト形式です。これは通常、データが数値化されていないことを示し、構造化、整理、そして定量的（数値的）データへの変換が困難です。幸いなことに、顧客フィードバックデータの定量分析と解釈のための無料の商用ソフトウェアツールが数多く利用可能です。関連ツールのリストを以下に示します。
5. 自社ブランドとのやりとりを検証します。 ウェブサイトやアプリでユーザーが最も頻繁に訪れるページを知りたいですか？Countlyの分析ツールは、ドリルダウンやファネルなどの機能を提供し、ユーザー行動に関するより深いインサイトを得るのに役立ちます。 Countly を使用して、ユーザーが最も頻繁にアクセスするページを把握します。 さらに、ユーザーの行動とソーシャル会話を統合することで、ソーシャルフィードバックが行動表示にも反映されているかどうかを評価できます。これにより、これまで誤解を招いていた問題点を微調整し、ユーザーエクスペリエンスを最適化することができます。さらに、Countlyは、少数のユーザーが最も声高に意見を述べていたものの、その意見はユーザーグループ全体の行動によって裏付けられていなかったことを発見しました。 6. 小規模な定性調査を実施します。 定量調査と定性調査の両方を実施しましょう。データは客観的ではないかもしれませんが、オーディエンスの心理についてより詳細な洞察が得られます。オーディエンスの小規模なサンプルをターゲットとし、自由回答形式の質問を用いて、より長く、解釈しやすい回答を引き出します。潜在的なユーザーにインタビューする際は、時間をかけて適切な候補者を特定しましょう。製品が解決する問題を抱えている人や、過去に類似製品を検索したことがある人を探しましょう。そうすることで、より迅速に、より良いフィードバックを得ることができます。 共感が鍵です。このコンセプトの根底にあるのは、特定の状況におけるユーザーへの共感です。私たちは常にユーザーの視点から始めるべきです。そうでなければ、誰のニーズも満たさない製品を設計することは逆効果になってしまいます。 結論 ユーザーは何よりも重要です。ユーザーを深く理解し、ニーズを観察し、そこから得た洞察に基づいて課題と機会を特定する必要があります。専門知識と市場トレンド分析を組み合わせ、アイデアを練り上げ、プロトタイプを構築し、フィードバックをテストし、そしてユーザーに再度アイデアをテストしてもらうのです。Wargaming Asiaのゼネラルマネージャー、Jasper Nicholas氏は、ユーザーエクスペリエンスプロセスの最適化は、運用中の最適化と同じくらい難しいと考えています。この有名なロンドン交通安全広告がその好例です。個人的には、この広告は見る価値があると思います。1分間に21回もの変化が繰り広げられ、集中力が試されるでしょう！
ターゲットオーディエンスを完全に理解することは不可能です。上記の目標を達成できたとしても、オーディエンスは進化し変化し続けます。戦略には柔軟性を持たせ、常にオーディエンスをより深く理解するよう努めましょう。 これらの方法だけでは、ターゲットオーディエンスの「平均的な」ユーザー特性を完全に理解することはできません。人口の多様性と予測不可能性を考えると、いかなる仮定も正しいとは言えません。複数の情報源から調査結果を収集し、それらを包括的かつ多層的なビジョンに統合する必要があります。そうすることで、ブログのタイトルやプロモーションキャンペーンで使用するボタンなど、あらゆる角度からオーディエンスのニーズに合った製品やサービスを的確に提供できるようになります。 著者紹介 Chen Junxunは、Countlyの中国およびアジア太平洋地域担当マーケティングマネージャーです。シンガポールの南洋理工大学で消費者インサイトとマーケティングの修士号（パートタイム）も取得しています。モバイルデータ分析、コーヒー、そしてイングランド・プレミアリーグに情熱を注いでいます。Countlyは、モバイルおよびWebアプリケーション向けの高度な分析とマーケティングサービスを提供しています。私たちはオープンソース分野の先駆者であり、50を超えるソフトウェアパッケージを使用してSDKとフレームワークを構築しています。オープンソースSDKに加え、サーバーサイドコンポーネントやダッシュボードを含むバックエンド全体を提供しています。Countlyへのお問い合わせは、[email protected]までお願いいたします。 |
