データドリブンはデータ分析などの際に優れた方法ですが、大量のデータをいかに管理するかということが問題になっています。新興企業だけがこの問題に直面しているわけではなく、Googleのような大企業でもこれに対処しなければならないのです。そこで、GoogleのUX研究チームは、ユーザ体験の質を測定するためのGoogle HEARTフレームワークを発案しました。このフレームワークは、主要な目標や、製品に関連した決定に向けた進捗状況を測定するのに役立つ、Webアプリケーション用のユーザ中心のメトリクスとして説明されています。
Google HEARTは、モバイルアプリやエンタープライズソフトウェア、さらには製品全体または特定の機能にも適用することができます。
Google HEARTがどのようなものであるか、またUXの測定方法を見てみましょう。
ハピネス(Happiness)
製品や機能に対する満足度や態度の指標です。あなたが提供するものについて人々がどのように感じるかについて判断する材料となります。具体的な測定事項としては、ユーザの満足度、ネットプロモータースコア(NPS)、UIの使いやすさなどがあります。
ハピネスを測定する最も簡単な方法の1つは、大きくデザインを変更した後に満足度調査を実施することです。 NPS調査はこれを行うための非常に良いツールになりえます。
エンゲージメント(Engagement)
エンゲージメントは、特定の時間内におけるユーザの関与レベルを測定します。測定事項には、使用の頻度、使用の強さ、およびある期間の関与レベルが含まれます。写真編集アプリなどの場合、1週間あたりのユーザの訪問数、またはユーザ1人あたりが1日にアップロードしたビデオ/写真の数などが測定されます。
アドプション(Adoption)
アドプションによって、製品または機能の新規ユーザ数を測定できます。例えば、Inappticsでは、我々は既存のユーザフローから視覚ファンネルを作成する新しい機能を追加したときに、開始から2週間以内にその機能を使用したユーザの数を測定し始めました。
リテンション(Retention)
ユーザが戻ってくる割合を測定します。例えば、特定の時間枠にいるアクティブユーザの数が、後で何人存在するかを測定したり、チャーン(退会率)という継続しなかった人の割合を測定します。
アドプションと同様に、リテンションは、新しい機能を用意したり、新しいリリースを展開するときに非常に役立ちます。
タスク成功 (Task success)
タスク完了までの時間や特定のタスクのエラー率の指標などを指します。例えばInstagramの場合、プロフィールを作成する時間や写真をアップロードする時間などです。
これらのカテゴリから、あなたの製品に基づいて1つまたは2つを選択してください。どのメトリクスを測定し、どれをスキップするのかを決めるには、まず目標を設定しましょう。これは、GSM(目標、信号、メトリクス)プロセスの1つです。
例えば、多くのモバイルアプリユーザを獲得したいのであれば、対象となるメトリクス(エンゲージメントや新規ユーザなど)を決める必要があります。
GSMプロセスの次のステップは、目標を信号にマッピングすることです。信号はユーザの行動に同調する必要があります。たとえば、Instagramの[タスクの成功]カテゴリにある失敗信号は、デバイスから写真を選び、加工までしたが、それを投稿しないというものです。
最後に、信号をメトリクスにすることができます。Instagramのタスクの成功例では、「ユーザがイメージをアップロードし、加工したが、イメージを投稿しない」を「ユーザがイメージをアップロードし、加工したが、Instagramにイメージを投稿しない場合の平均数」とすることができます。
データの収集と分析でユーザーの行動パターンを得る
大規模なデータを使用して製品のデザインをバックアップしたい場合は、Google HEARTフレームワークを使用しましょう。必要なデータをどのように収集するのかについては、 Inappticsなどの優れたアプリ内解析ツールを使用すると、関連するデータを収集するだけでなく、分析して貴重なユーザ行動パターンを得ることもできます。
▼Googleの動向について、こちらもおすすめです。知らないワードがあれば、読んでおきましょう!
・Googleが開発中!EspressoでAndroidのUIテストを楽に行う方法
・Googleの新しいフォントSpectralについて知っていますか?【ニュートラルで使いやすい】
・「デザインシンキング」の次はこれ!Googleも提唱する「Design Sprint」とは…
※本記事はHow to Effectively Measure UX with Google HEART Frameworkを翻訳・再構成したものです。