サイトの問題点を「UX分析」により見つけ出す方法【データは嘘をつかないから…】

デジタル世界は急速に進歩しているため、UX分析を従来の手法で行っていたのでは、とても時代に追い付けません。新しい技術がユーザの行動をこれまでにない形で解き明かしてくれており、その成果をデザインに取り込むのはもはや必須となっています。時代に合わせたUX分析を行うことでエンゲージメントを高め、効果的なUXを作ることができるのです。

ユーザは嘘をつくが、データは嘘をつかない

従来のKPIはコンバージョン率やページビュー、バウンスレートなどの基本的な数字を利用してきました。しかしUX分析では、より現代的なKPIを使用すべきです。以下はその一例です。

• ・ホバーからクリックまでにユーザーが躊躇した時間
• ・ページのどこまでスクロールし、閲覧されたかの割合
• ・タイポグラフィーによるコンバージョンと購入率の変化

ユーザーに直接話を聞くのも効果的ですが、話の内容がデータとは異なることもよくあります。UX分析はUX研究者やユーザー環境とは独立しているため、より現実的なデータを収集できます。

UX分析のテクニック

以下のような分析を行うことで、役立つデータを得ることができます。

• ・セッションプレイバック……ユーザーセッションを記録し、ユーザーがとった行動と問題を理解する
• ・タッチヒートマップ……ユーザーがタッチする場所を可視化することで、どこに焦点が合っているのかを見つけ出す
• ・アイトラッキング……視線を合わせている場所や移動を追跡する
• ・クラッシュレコーディング……問題が起こったセッションを記録し、クラッシュの原因を見つける
• ・クリックマップ……ページの中で最も注目を集めている場所を見つけ、異なるバナーによるコンバージョンの違いを調べる

AIはUX分析をどう変える？

ユーザーがページにアクセスするたびに、私たちはデータを集めるチャンスを得られます。

ユーザーの求めているものを知るだけでなく、コンバージョンが発生するきっかけを探る手助けにもなるでしょう。AIによってユーザーの振る舞いをより深く知ることができるようになり、あらゆる細部までこだわったデザインを作成できるようになります。デザイナーがユーザーの行動を予測し、カスタマージャーニーを詳細に描くことができるでしょう。エンゲージメントやコンバージョン、ブランドロイヤリティの向上に大きく役立てることができるでしょう。

※本記事は、How UX Analytics Can Help You Find Flaws in Your Businessを翻訳・再構成したものです。