ユーザーへの洞察のアーカイブを構築する
UXデザイナー＆リサーチャーとして、このすべての知識を途中で収集します。そのほとんどは特定のプロジェクトに関連しています。ただし、重要なのは、洞察が後のプロジェクトに非常に関連している場合や、新しいプロジェクトを開始する場合さえあるということです。
私の目的は、ユーザーに関する「ナレッジアーカイブ」を構築し、あらゆるタイプのユーザー（たとえば、潜在的な顧客から最も熱心なユーザーまで）のあらゆる種類の洞察（たとえば、定性的な逸話から定量的なレポートまで）について知っていることを網羅することです）任意のコンテキスト（たとえば、一般的なベストプラクティス、探索的調査、プロジェクト固有のユーザビリティインサイト）。
主な質問は次のとおりです-情報アーキテクチャはかなりトリッキーであり、特定の方法で「洞察」の各部分にタグを付けることによって最もよく機能するように見えるかもしれません。これを行うための最良の方法は何ですか？
私は次の基準が成功に向けて重要であると思います-
- 結果の迅速なファイリングとタグ付け
- 簡単なフィルタリングと洞察をナビゲートするための豊富なオプション
- 製品チーム全体で共有される広範なコラボレーションオプション
ファジーロジック
完璧なシステムはありません。解釈の層に基づいて物事をカタログ化しています。私は今、新しいチームのためにそのようなプロセスを定義している最中です。これをするたびに、私はフォーマットを再考することに気づきます。しかし、それは仕事を成し遂げます。
ここが私が今いるところです。詳細はアプリケーションによって異なりますが、基本はあります。
基本的な「洞察」データポイント
まず、あらゆる洞察に関する主要なデータを定義することから始めます。
- 連絡先（フィードバックリンク、カストサービスコール、調査など）
- 製品
- 特徴
- ユーザータイプ/ペルソナ
- 洞察の種類（賞賛、批評、アイデア、ランダム）
- 態度（pos、neg、neutral）
- ユーザージャーニーステージ（明確に定義されている場合）
- 日時スタンプ
- 影響を受けるKPI（グローバル要素の小さなセット）
アクションアイテム
また、アクションアイテムにマップを戻します（選択したシステムにリンクします）。時々これはそれを作成することを意味します。以前は、複数のアイテムに影響を与えるフィードバックを分割することを好みました。リストをソートする方が簡単ですが、分解されたアイテムを相互参照できるように、その時点で各インサイトにIDをタグ付けする必要があります。
- ジョブ/ユーザーストーリー
- スプリントバックログアイテム
私はこれすべてをダンプします...待ってください...スプレッドシートに:(しかし、それは機能します。そこから、チームと共有するためにさまざまなレポートを生成できます。私はほとんど実際には決して表示しませんスプレッドシートですが、見たい人がいます。ピボットを実行するためのツールにすぎません。
生の形で、私はまた、最も洞察力に富んだものでいっぱいのEvernoteノートブックを持っています。参照用に、メモのリンクをスプレッドシート、プレゼンテーション、またはジョブストーリーにコピーします。
市場調査の人々は、顧客/市場のセグメンテーション分析について話します。これには、これらのタイプのセグメンテーションのいくつかが含まれます（おそらくもっとあります）。
- 地理的：お客様の物理的な場所/地域に基づく
- 人口統計：年齢、性別、人種などに基づく
- Behavioural：消費者行動のタイプ（ただし、これをユーザーのメンタルモデルに変換できます）
- 文化：異なる言語および国籍のコンテキストで重要
- ニーズ：これはユーザーニーズのカノモデルにリンクできると思います（UXSEの関連する質問を参照してください）
次に、これらのセグメントの断面を作成して、さまざまなプロジェクトのさまざまなタイプのユーザーを思い付くことができます。これにより、目的の「顧客ナレッジベース」を照合して構築するための共通の方法が得られます。
このようなデータベースを構築することは、とてもクールで、潜在的に非常に便利に思えます。問題は、データが何に使用されるかを理解することにあります。これを詳細に検討する1つの方法は、プロジェクトの開始時にユーザーに関して持つ上位20の質問のリストを作成することです。これにより、今後使用できるディメンション、指標、KPIの明確なリストを定義するためのパスが提供されます。
そのリストを取得したら、ユーザーをさらに理解するのに役立つ他のデータについて理論化を開始できます。たとえば、ユーザーが選択したログイン方法に関するデータを収集できます。彼らがTwitterでログインする場合は、彼らが積極的にツイートしているかどうか（最後のツイートからの日数？）を知り、そのデータを使用して、製品でソーシャル共有コールアウトを公開することについての選択肢を知らせてください。
ただし、無理をしないように注意してください。ディメンションと指標のリストを非常に深くて広いため、それを実装するのは実際的ではない、または実装が実際的であるとしても、格納されているより難解なデータを気にする人はいないでしょう。
ユーザー調査の「データベース」を育成するために私が行ったことは、実際にはいくつかのことです。
- ペルソナ
- ユーザーはロードマッピングが必要-特定の顧客への相互参照を伴う、タイムラインに沿った新機能について聞いているすべてのテーマのマッピング
- ユーザーマップ-私は、顧客が達成しようとしている特定の目標を取り、おそらくそれに対して私たちのトップ顧客をセグメント化します-同時に他の次元を探索します。たとえば、目標Xを達成するために、ユーザーは現在オプションA、B、C、またはDを実行できます。このプロファイルに対して上位の顧客をマッピングすると、興味深い洞察が得られます。
- 私はまた、顧客の苦痛や再訪できるニーズのExcelデータベースを維持しています。