UXを改善するためのユーザーデータの活用
公開: 2021-02-01データは現在、数え切れないほどの企業にとって地球上で最も価値のある商品およびリソースの1つであり、データの価値がすぐに低下することはないと予想されています。 データは、顧客ベースとの有意義なつながりを築き、魅力的な方法で新しい顧客にリーチしたい企業にとって非常に重要です。
顧客基盤を拡大するための最良の方法の1つは、ユーザーエクスペリエンスに焦点を当てることです。
可能な限り最高のUXを作成するためのプロセスは企業ごとに異なりますが、企業がUXを改善するために使用できる最も重要なツールの1つはデータです。 「ビッグデータ」は、マーケティングの世界でよく見られる用語であり、企業が収集する計り知れない量の消費者およびオンラインユーザーデータを表します。 現代のビジネスは革新とスピードで繁栄しており、顧客を理解することは、関連性と収益性をより長く維持するための最良の方法の1つです。
データの収集は不可欠ですが、それを使って行うことも重要です。 すべての企業は、この豊富な情報を最大限に活用するために、データ照合および分析ツールに投資する必要があります。 ユーザーデータ分析は、ユーザーがWebサイトに滞在する時間、注文を確認する前にショッピングカートを放棄したとき、およびどのページが最も注目を集めているかを示します。
データ分析を活用してWebサイトのUXを向上させることが重要であり、それをいくつかの異なる方法で行うことができます。
データは、より良い消費者プロファイルの構築に役立ちます
データに裏打ちされたより優れたUXを追求することを決定した場合、最良の出発点の1つは、ターゲット顧客のプロファイルです。 ほとんどすべての顧客志向の企業は、顧客プロファイルを持っています。これは、本質的に、企業に引き付けられる顧客のタイプを表すアバターです。
マーケティング部門とアナリストは、これらのプロファイルを使用して、会社の製品またはサービスで価値を見つける可能性が最も高い顧客に到達するための最良の方法を決定します。 データは、顧客の行動や変化する傾向に基づいて、さらに詳細なプロファイルを作成するのに役立ちます。
eコマースサイト、ソーシャルメディアページ、およびその他のWebベースのコンテンツから収集されたデータは、顧客とリードがブランドとどのように相互作用するかについての広い視野を提供します。 全体像を把握することは確かに価値がありますが、顧客プロファイルの形成に役立つ特定のパターンを抽出する方法をチームが知っていることも重要です。 顧客とサイトユーザーをより明確に定義されたグループに分類することができます。
そうしたら、いくつかの質問をして、回答のためにデータが何を持っているかを確認します。
- ユーザーグループは特定の製品またはサービスをどのように認識していますか？
さまざまなタイプの顧客がサイトの特定の領域とどのようにやり取りし、どの製品やサービスを購入するかを調べると、興味がないと思われる顧客に到達するための最善の方法を判断するのに役立ちます。 すべての製品がすべての潜在的な顧客にアピールするわけではありませんが、生ぬるいリードの注意を引くためにアプローチを微調整すると、おそらくはるかに多くの関心を生み出すでしょう。 - あなたの聴衆はあなたの製品について何が最も価値があると思いますか？
製品レビューや顧客からのその他のフィードバックは非常に重要です。 消費者は通常、自社の製品についてどう思うかを企業に伝えることになると、パンチを引くことはありません。 新製品の発売後のソーシャルメディア活動の急増は、人々があなたの新製品についてどこで話しているのか、彼らがそれらについてどう思っているのか、そして何を改善する必要があるのかを教えてくれます。 - あなたの製品とサービスはどのようにあなたの顧客の問題を解決しますか？
今日の市場では、レーザーのような焦点が求められています。 顧客は、非常に正確な問題と問題点に対する非常に具体的で効果的な解決策を望んでいます。 あなたのデータは、人々があなたのブランドについて最も価値があると思うものと、それが彼らの生活にどのように適合すると彼らが考えるかをあなたに示すでしょう。 - どこを改善する必要がありますか？
あなたのサイトの特定のセクションではトラフィックがほとんど見られませんか、それとも最近のブログ投稿で通常よりもはるかに多くの否定的なフィードバックが生成されていますか？ ユーザートラフィックは、何がユーザーの注意を引いているのか、そして何が反応を生み出しているのかを示します。 もちろん、あなたは前向きな反応を生み出し、あなたの製品が好評を得たいと思っていますが、そうすることができない場合、あなたのデータはあなたが同じ間違いを二度犯さないように理由を示すことができます。
より堅牢な顧客プロファイルとユーザーグループを作成する場合は、ユーザーにこれらの質問をすることもできます。 UXについて適切な質問をする機会を利用して、それをプロモーションに組み込むことでフラッシュ収益を生み出すこともできます。 あなたのサイトの訪問者にあなたのサイトでの彼らの経験についての簡単な調査をすることと引き換えに将来の購入のためのクーポンを提供するか、ソーシャルメディアで同様の調査を行ってください。
調査は、オンラインプレゼンスで最も多くの作業が必要な場所を見つけるための最良の方法の1つです。 自分の問題点と顧客の問題点を見つけたら、より良いUXをもたらす重要で意味のある変更を行うためのプロセスが必要です。
デザインとデータの結婚
会社のWebデザイナーとデータアナリストは同じ部門で働いているかもしれませんが、サイト構築へのアプローチは大きく異なります。 デザインは通常、視覚的な魅力と心理学に焦点を当てていますが、データサイエンスは定量的な分析とエンジニアリングに依存しています。
幻想的で詳細な定量的データセットは、通常、視覚的に魅力がなく、直感的に機能し、視覚的に魅力的なインターフェイスは、通常、データを効果的に伝達しません。
データ中心のアプリは、ナビゲートして視覚的に魅力的なものにするために直感的である必要があります。 Webページは以前はほとんど静的であり、対話の手段をほとんど提供していませんでしたが、現在はそうではありません。 ユーザーはWebページを使用したオンラインエクスペリエンスをより細かく制御でき、UXデザイナーは、これらのエクスペリエンスをより有意義で魅力的なものにする上で大きな役割を果たすことができます。
データサイエンティストとアナリストは、チームがデータから生じるパターンを理解するのを支援できます。UXデザイナーは、その情報を取得して、UXを強化するためのツールとして使用する必要があります。 データサイエンティストが時間をかけて視覚的に直感的な方法でデータを提示すると、データを設計要素として活用するのが簡単になります。
データ駆動型UXの構築
UXに影響を与えるデータのパターンと要素を見つけたら、よりユーザーに焦点を合わせたデータ駆動型のUXを作成して、ブランドとのより有意義なユーザーインタラクションを生成できます。
ユーザーがサイトでどのように行動するか、収集した定量的データの背後にある動機を明らかにする理由などを示す定性的データ。 その定量的データには、ユーザーが誰であるか、どのような問題があるか、いつ最もアクティブであるか、どこで問題の答えを探すかが含まれます。
収集したデータは、はるかに詳細な顧客プロファイルを形成し、ユーザーの行動をより明確に示します。 このデータがしっかりと手元にあり、それがユーザーにどのように影響するかがわかったら、より魅力的で洗練されたUXを作成するための実用的な計画の作成を開始できます。
データ駆動型の設計は継続的なプロセスです。 組織が進化し、顧客ベースが拡大するにつれて、それらのユーザーとの関わりに使用する方法も変更する必要があります。