Uxデザイン
より良いUXのために主題分析を活用する方法
どうすればより良いユーザーエクスペリエンスを提供できますか？ 1つの方法は、UXの調査を活用して、ユーザーのニーズ、動機、行動をより深く理解することです。 UXリサーチ は、貴重な事実を取得するための実際のシナリオの分析を中心としています。つまり、その目的は理論の生成や改善ではありません。
検討する この小児医療UX研究 調査。病院に子供がいる親は、ランドリーサービス、食事のオプション、宿泊施設など、利用できるリソースを常に認識しているとは限りません。ユーザーインタビューの形でUX調査を活用したところ、親（ユーザー）は、子供の滞在の開始時に適切な方向性を持っていなかったため、イライラして混乱していることがわかりました。
その欲求不満は不安の増大と無力感につながりました。解決策が作成され、他の親からのヒント、リソース、アドバイスを親に向けた半ページの小冊子が作成されました。
両方を生成するために使用できるユーザー調査の方法論はたくさんありますが 定性 そして 定量的 データ、このデータの分析と適用により、UXデザインがユーザーのニーズとより適切に整合するようになります。定性的データを分析するための非常に柔軟なフレームワークは主題分析であり、 より良いUXのために活用 。
主題分析の紹介
主題分析は、ユーザー研究者が定性的データを分析するために使用できるプロセスです。主題分析アプローチは、 テーマ （パターンと呼ばれることもあります）定性的データ内。テーマは、研究者が質問に答え、大量のデータ内で意味を見つけるのに役立ちます。
ザ・ 主題分析の重要性 控えめに言うことはできません。実践するのは複雑なフレームワークになる可能性がありますが、柔軟性があり、深い洞察力があります。このため、多くの研究者は、それがUXデザインプロセスの基本的な部分であるべきだと信じています。
主題分析の使用方法
定性的なユーザーデータの適切な分析は、信頼できる調査の中心です。主題分析プロセスは体系的なアプローチに従い、 テーマ ユーザーのニーズ、動機、行動をより正確に表現するもの：
- UXリサーチデータの調査
- 初期コードの生成
- テーマを探しています
- テーマの確認
- テーマの定義
- UX成果物のコンパイル
具体的な結果が確立されていない場合、定性的なデータ解釈の結果は主観的なものになる可能性があるため、主題分析プロセスを開始する前に、求められている質問と目標を知っておくことをお勧めします。
UXリサーチデータに精通する
定性 UXリサーチデータ カードの並べ替え、日記、ユーザーインタビューなどのアクティビティから収集されます。この最初の段階での目標は、結論を出すことではなく、データを読んで再読することによって初期の印象を与えることです。
口頭のデータの場合は、それを書き写します。データがすでに転記されている場合は、データをより小さく、消化しやすいチャンクに分割します。いずれの場合も、メモを取ることをお勧めします。探索段階では、心を開いて中立を保ち、具体的なものを作成したいという衝動に抵抗することをお勧めします。
この段階の終わりには、データに十分な知識があり、いくつかのメタアイデアを書き留めておく必要があります。不明な点がある場合は、読み直して先に進まないでください。
初期コードを生成する
このフェーズの目標は、より意味のある（そして体系的な）方法でデータを整理することです。データが手動で（調査ソフトウェアを使用せずに）分析されている場合は、強調表示またはサイドノートを使用できます。
実際に何が強調されていますか？私たちは何を探していますか？コードは、プロジェクトのリサーチクエスチョンをサポートするユーザーデータのハイライトされた部分です。
クレジットカード番号を解読する方法
たとえば、ビデオストリーミングサービスの評価を求められている場合は、「何かを見つけるのが難しい」、「HBO」、「 Hulu。」
ユーザーリサーチャーはプロジェクトの質問と目標を常に念頭に置く必要があるため、コーディングはかなり複雑なプロセスです。優れたアイデアは、すべてのコードスニペットをスプレッドシートに転記することです。これは、テーマを探す次のフェーズに役立ちます。
テーマを探しています
テーマ分析の次のフェーズは、最終段階で生成されたコード/アイデアから潜在的なテーマを探すことです。
に テーマ は、元のリサーチクエスチョンについて重要な何かをキャプチャするコードの繰り返しパターンです。たとえば、次のような一連のコードが強調表示されている場合があります。 HBO 、 Netflix 、および Hulu 。リサーチクエスチョンはビデオストリーミングに基づいているため、「重要なストリーミングサービス」、またはより広義には「サービス」というテーマを選択する可能性があります。
テーマの検索はテーマ分析の中核であるため、時間の大部分はプロセスのこの段階で費やす必要があります。最も正しいテーマは、リサーチクエスチョンに沿ったものです。
テーマの確認
最初のテーマが抽出されたら、次のステップはそれらすべてを確認し、それらがデータ全体の意味と一致していることを確認することです。この段階では、すべてのテーマを盲目的に「受け入れ」て、次のフェーズに進むのが魅力的です。
テーマや概念が最初に見落とされることが多いため、より詳細な調査をお勧めします。
いくつかの質問は、テーマのレビュープロセス中にガイドとして役立ちます。
- テーマは、尋ねられているリサーチクエスチョンの文脈で意味がありますか？
- テーマは具体的ですか、それとも一般的すぎますか？
- 重複するテーマはありますか？
- 見逃したテーマはありますか？
テーマの定義
徹底的なレビューの後、テーマの最終セットを文書化する必要があります。この段階で、テーマ間の関係と、テーマが全体的な物語をどのようにサポートするかを示す主題図を作成すると役立つ場合があります。
主題図の例を次に示します。
UX成果物
最終的なUX成果物は、主題分析アプローチの最終段階です。分析では、対象者を考慮する必要があります。これはUXデザイナーのチームのためですか？クライアント向けですか？
対象者に関係なく、主題分析レポートは簡潔、論理的、非反復的であり、調査結果を裏付ける魅力的なストーリーを伝える必要があります。また、最終的な推奨事項を提供し、これらの推奨事項をサポートするためにユーザーデータの例を含めることも重要です。
一般的な方法は、元の定性的データ、コード、および結果のテーマを含めて、クライアントがどのように UX研究者 彼らの結論に達した。また、作業に妥当性を追加します。
主題分析の実践
UXデザイナーは、UXの向上を支援するために、テーマ分析をどのように実践できますか？
主題分析の結果は、ヒューマンインタラクションデザインの決定、製品コンテンツ、情報アーキテクチャ、およびユーザビリティデザインの基盤として機能するユーザーニーズへの洞察です。
「カスタマイズ」と呼ばれるテーマで完成した主題分析を考えてみましょう。この場合、ユーザーは特定の製品をカスタマイズし、その機能に対して高度な自律性を持たせる機能を求めています。この知識と洞察力を持つことは、設計プロセスのすべての段階でUXデザイナーを支援します。それがないと、意図した対象者にとってうまく機能しない製品設計が失敗するリスクがあります。
主題分析のケーススタディ：遠隔医療ダッシュボード
以下は、遠隔医療製品、サービス、および分析を提供する企業で使用された主題分析のUX調査のケーススタディです。
質問とデータ
クライアントが尋ねた質問は、「分析ダッシュボードのユーザーエクスペリエンスをどのように改善できるか」でした。
ダッシュボードは使用されておらず、顧客は分析製品のサブスクリプションをキャンセルしており、データチームにはUXデザインの経験がありませんでした。解約を減らし、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させるために、UXリサーチを使用して、ユーザーが何を必要とし、何を望んでいるか、およびユーザーの動機を調べました。
ユーザーインタビューは、ビデオ会議にGoogleドキュメントとZoomを使用して、特定された顧客のペルソナに対して実行されました。
ユーザー調査データに精通する
ユーザーインタビューが完了すると、すべてのフィードバックがスプレッドシートの別のタブに配置されました。スプレッドシートには3つの列がありました。
- ユーザー名
- コード
- テーマ
「ユーザー名」列では、定性的データが行に配置されました。これを行うために、ユーザーフィードバックはトピック、文、または一時停止があった自然な場所ごとに行に配置されたため、フィードバックの本質はそのまま維持されました。非言語的観察も含まれていました。
初期コードの生成
初期コードは、スプレッドシートの「コード」列に配置されました。これらのコードは、与えられたフィードバックとプロジェクトに求められている結果に基づく単なるアイデアであることに注意してください。
スケッチvsアドビエクスペリエンスデザイン
ユーザーが分析ダッシュボードで必要なことについて話し合うときはいつでも、ダッシュボード上の各データがストーリーを伝えるため、最も意味のあるコードは「分析ストーリー」でした。
定性的なユーザーデータとともに生成された最終的なコードは次のとおりです。
コーディングも主観的です。たとえば、「たくさんのボールをジャグリングする」というユーザーのコメントは、非常に忙しいということでしたので、「時間管理」のコードを与えるのは自然なことでした。 「忙しい」または「圧倒された」可能性もあります。
テーマの確認
これは、主題分析の最も難しい段階の1つです。ユーザーごとに、すべてのコードを別々のスプレッドシートに並べて配置し、一緒に表示できるようにしました。コードを確認するとき、それらはすべて完全に同じ単語ではないことに注意してください。したがって、類似している単語やアイデアを探してください。
プロセスのこの段階で、コードから引き出すことができる潜在的なテーマを探しています。たとえば、分析レポートの「拡張」、「変更」、「パーソナライズ」は「カスタマイズ」をテーマとしていました。
ユーザー調査プロジェクトが生成するデータが非常に少ない可能性は十分にあります。これが発生した場合、この段階で最終的なテーマを開発することができます。
テーマの定義
テーマ分析の最後の部分は、主要なビジネス目標をサポートするテーマの簡略化されたリストでした。
- カスタマイズ –機能強化/機会
- データ使用量 - 現在の活動
- データストーリー –機会
- 現在の製品 –問題など
これは最初は印象的ではないように思われるかもしれません。ただし、これは何時間ものインタビューから得られた何百もの定性的フィードバックから引き出されたものだと考えてください。
お客様は、「万能」レポートを取得するのではなく、分析ダッシュボードをカスタマイズできることを望んでいることがわかりました。また、「私の遠隔医療プログラムはどのように機能していますか？」など、ユーザーがダッシュボードで伝えようとしているいくつかのストーリーを学びました。
これにより、会社は優れた洞察を得ることができ、データチームがパフォーマンスの低いダッシュボードを、ユーザーが引き続き購読したい製品に変えるのに役立つ一連の明確な目標を達成しました。
経営陣（およびデータチーム）に最終的なテーマを見せることは、彼らが理解し、消化することができるものだったので、大きな勝利でした。これを、ユーザーのニーズや行動を特定することなく、ユーザーのインタビュー中に取られたメモのスプレッドシート全体と対比してください。
UX成果物
UXの成果物は、単純なレポートを超えて拡張されました。テーマに基づいて、レポートには次のものが含まれていました。
- テーマの拡張バージョン –これには、各テーマと、そのテーマに関連するサポートする定性的フィードバックが含まれていました。
- ユーザーストーリー –インタビューでの定性的なフィードバックに基づいて、一連のユーザーストーリーが作成されました。各ストーリーには、優先度の重要度が与えられました。
- ワイヤーフレーム –カスタマイズ、現在の問題の修正、およびデータ使用に焦点を当てた分析ダッシュボードの予備的なワイヤーフレームが作成されました。
主題分析は成果物だけではありません。反復的なUXデザインプロセス全体で引き続き使用できます。たとえば、上記の結果に基づいてプロトタイプが作成されました。次に、プロトタイプを新しい一連のユーザーインタビューに使用した結果、追加の定性的データが得られ、プロトタイプを改良することを目的として2番目の主題分析が実行されました。
データの定性分析である主題分析は、ユーザーのニーズ、動機、行動についてより深い洞察を提供することでUXを改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。
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ApeeScapeデザインブログの詳細：
- ユーザー調査の価値
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- デザイントーク：UXリサーチャーのCaitria O’Neillとの実際の研究
基本を理解する
主題分析をどのように行いますか？
主題分析は、定性的データを使用して実行され、データに精通し、初期コードを生成し、テーマを探し、テーマを確認し、テーマを定義し、最終的な成果物を作成するという6つのステップのプロセスを使用して実行されます。
主題分析の目的は何ですか？
主題分析の目的は、定性的データを分析し、データ内の主題（パターンと呼ばれることもあります）を特定することです。これにより、ユーザーの洞察が深まり、調査結果が向上します。
主題分析の欠点は何ですか？
主題分析の欠点は、ユーザーのニーズ、動機、および行動を正確に記述していない主題につながる主観的なバイアスの可能性です。これにより、ユーザーエクスペリエンスの向上と一致しない結果が生じる可能性があります。
主題分析はどのように柔軟ですか？
テーマ分析プロセスは、コーディングとテーマ生成を行うユーザーリサーチャーの主観性の程度により、柔軟性があります。テーマは白黒ではありません。むしろ、それらは解釈の対象となるため、高度な柔軟性を提供します。
主題分析方法とは何ですか？
主題分析法は、主題分析を実行する方法です。この方法は、コーディング、テーマの生成、およびユーザーリサーチャーが到達したプロセスと結論を説明する成果物に続く、定性的データの調査から始まります。
