データサイエンスがUXデザインに与える影響【Webデザイナーや開発者もデータ分析力が必要！】

かつてはWebデザインは正確な科学よりも芸術志向のものと考えられており、才能のあるデザイナーの中にはビジュアルアートのバッググラウンドを持つ人も多かったです。

 

要はデータ分析などの訓練が大切だとは思われてこなかったのです。しかしその認識は徐々に変化してきています。データサイエンスを使うことで、推測ではなく、優れたWebサイトの作成プロセスをアルゴリズムに変換することが可能です。これはすべてのサイトが同じであるとか、デザイナーが時代遅れになることを意味するものではありません。不確実性をもってどのデザインが良いか複数実験するより、データを使うことで効率化するのです。

 

 

データはどのようにWebサイトを強化するのか

データを使用することで、デザインチームは美しく機能するだけでなく、意図したボタンを押して購入や電子メールアドレスを入力するなど、ユーザーからの明確な応答を引き起こすサイトを作成できます。よく設計されたサイトは訪問者の滞在時間を長くし、より多くの利益を生み出し、最終的にはより多くのビジネスに変わります。既存の多数のデータソースでは、クライアントの嗜好についての洞察を収集することは容易です。一方、情報の海を適切に航海していくことは困難になっています。しかし、あきらめないでください。現在使えるGoogleアナリティクスのようなツールは、ほとんどが無料です。

 

 

レイアウト

ページ上の各アイテムの配置は、コンバージョン率および最終的にはROIに重要な影響を与えることはよく知られています。最適なレイアウトを作成する伝統的な方法は、複数のバリアントを設計して、選択されたユーザーグループに表示し、どれが最も効果的かテストすることでした。これはA / Bテストとして知られており、コンバージョン率を引き上げることは知られていましたが、時間のかかる、試行錯誤的なアプローチでした。

 

これに対する1つの改善点は、ユーザのインタラクションに応じて変化する動的Webサイト設計、またはブラウザのクッキーによって提供される設定を考慮に入れることです。

 

データから有用な知識を収集するほかの方法としては、ヒートマップ分析があります。目やマウスの追跡に基づいて、ユーザーの注目を集めたものを示します。これは、好みの色、フォント、またはボタンやバナーなどのアイテムを示す良い指標となります。このリアルタイムデータのストリームに注意を払うと、コンテンツがどのように機能し、どのコンテンツを置き換える必要があるかについての手掛かりが得られ、訪問者からの正直なフィードバックとして機能します。

 

 

コンテンツ

どのWebサイトにも検索ボックスを含める必要があります。このシンプルなデザイン機能には、サイトの構造を気にせずに、ビジターが探しているものをできるだけ早く見つけられるようにする、そして潜在的なクライアントにとって興味深いものが何かをデザイナーや開発者に提供するという二重の役割があります。

 

人々が探していた結果と得られた結果との関係を分析することによって、Web開発者はチームとともに、より価値の高いコンテンツを提供するために必要な変更を加えることができます。

 

また、ユーザーが検索したものの検索結果として有用な情報を提示できなかったトップ検索のリストを作成すると、新しいニッチをカバーするためのアイデアを得ることができます。これらの結果は、将来のSEO活動の焦点となる特定のロングテールキーワードを示すこともできます。

 

 

顧客セグメンテーション

Webパーソナライゼーションは、訪問者を重要な気持ちにさせ、サイト訪問をユニークなものにします。適切な情報を収集することによって、Webサイトは適切なメッセージを表示させ、ユーザーに行動を促すことができます。

 

InData Labsのようなコンサルタント会社では、顧客のセグメンテーション手法を採用し、最も便利な時間に最適なメッセージで適切なグループを特定するための具体的な戦略を展開することを推奨しています。

 

この手法は、電子メールまたはソーシャルメディアを使用したキャンペーンの再ターゲティングにも役立ちます。企業が目標セグメントを定義すると、同じロジックを他のインタラクションにも適用することができ、複数のチャネルを通じて一貫した戦略を採用することができます。たとえば、特定の訪問者グループを集めた同じイメージは、ソーシャルメディア広告やニュースレターのビジュアルとして再利用できます。

 

顧客取得とトラフィック分析

どのようにリードがあなたのサイトに到達したのかについてのデータは、どのマーケティング活動が成果を上げているのか、どのマーケティング活動を止めるべきかを学ぶのに役立ちます。エントリーポイントと出口ページを詳しく見てください。各獲得チャネルの貢献度を評価し、優れたコンバージョンフローを示しているものを増やしてください。

 

競合他社とのトラフィックを比較するのに役立つSEMRushやSimilarwebのような多くのツールがあります。ランク付けの方法だけでなく、自分より優れているページを見て、より多くのオーガニックのトラフィックを生成する方法を知ることができます。

 

 

WebデザイナーとWeb開発者のための展望

私たちはすでに、これらの仕事の低迷を予測するのではなく、ワークフローの再構築が必要であると述べました。データサイエンスを日常業務で使用するための継続的な努力をしましょう。

 

デザイナーたちがデータ科学者またはデータアナリストになることは期待されていませんが、上記のような「変化」を認識し、そのような結果を既存のプロセスに組み込むツールを使用できるようにする必要があります。 Googleアナリティクス、Tableau、Avocodeなどから始まるユーザーフレンドリーなオプションがいくつかあります。次世代のWeb開発者は、両方の世界を認識してコーディングとデータ科学のミックスが期待されます。

 

データは、正しい理由で使用されている限り、Webデザインを強化することができます。主な焦点は、依然としてクライアントの問題を解決することです。もちろん、データはリアルタイムの回答を提供することでそれを高めることができますが、戦略を置き換えることはできません。しかし、それはデザインを繰り返し改善し、Webサイトのいくつかの反応を自動化し、高度なパーソナライゼーションを作り出す力を持っています。

 

 

 

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※本記事はHow Can Data Science Improve UX Design?を翻訳・再構成したものです。