顧客行動を理解するための定性データ分析の5つのステップ

人々が何をどのように感じるかは、あらゆる経験の一部であり、人々があなたの製品に感情的なつながりを感じれば感じるほど、その製品を購入し、使用し、他の人に勧める可能性が高くなる。

しかし、ブランドや製品に対するユーザーの感情的なつながりを測定するにはどうすればいいのでしょうか？そこで、定性データ分析の出番となる。

定性データ分析では、顧客の声（VoC）のフィードバック、アイデア、意見、価値観、行動を整理して評価することで、ユーザー体験（UX）をより深く理解し、ブランドや製品に対する人々の感情的なつながりを発見します。

それを通じて、彼らがあなたの製品に何を求めているのか、そして彼らがいつ、どのようにそれを使うのかを知ることができ、楽しいユーザー体験を提供することができる。

このガイドでは、定性分析を読み解き、ステップバイステップのプロセスをご紹介します。

質的データ分析がユーザーを理解するのに役立つ方法

質的データ分析（QDA）とは、自由形式の質問によるフォーカス・グループやインタビュー、個人的な観察、音声や動画、テキスト形式で保存された二次調査データなどを通じて収集されたフォーカスグループ、自由形式の質問によるインタビュー、個人的な観察、音声、ビデオ、テキスト、その他の形式で保存されている二次調査データを通じて収集された質的データを分析するプロセス。

QDAは解釈的な哲学に基づいており、記述的（表面的）なレベルと解釈的（より深い）レベルの両方でデータを分析し、テーマや傾向に基づいてデータポイント間の関係を結びつけ、確立することによって、首尾一貫したストーリーを語ります。

ここでのデータは、一般的にテキストベースで、記述的で、構造化されていない。これを分析することで 顧客の考え方や行動を理解し、最終的にチームがより良い製品を開発するのに役立ちます。

全ては『なぜ』を説明することだ。数字を見せようと思えばいくらでも見せられるが、なぜその数字が良いのか、悪いのかを説明できなければ、我々の主張の役には立たない。

- インターグローズ、グロース・プロジェクト・マネージャー、ローレン・ホワイト

定性的な顧客データの収集方法

定性データを分析する前に、顧客の行動の背後にある感情や意味を洞察するために必要なデータを収集する必要があります。これには複数の方法があります。例えば、次のような方法で定性データを収集することができます。

• ユーザーの行動を観察する

• インタビューの実施

• ユーザー・フォーカス・グループの作成

• 顧客アンケートの配布

それだけではありません。 QDAツールを使うことができる。例えば 調査ツールや フィードバックウィジェットのようなツールは、顧客が自分の考えを自由に表現できるようにします。 セッション記録ソフトウェアセッション記録ソフトウェアのようなツールは、ユーザーがあなたのウェブサイトとどのように相互作用しているかをよりよく理解するのに役立ちます。(続きを読む 定性データ収集について詳しく説明します)。

質的データ分析の利点

「定性データ分析は、ある消費者の行動がなぜ起こっているのかを深く掘り下げるのに役立ちます」とVoxpopmeのリサーチ担当バイスプレジデント、ブライアン・モンシャインは言う。

我々は同意する。✋

QDAの最大の利点のひとつは、次のことができることである。 特定のユーザー行動の動機-例えば、誰かがカートを放棄したり、製品導入のステップを踏み損ねたり、定期購入を更新しなかったりする理由などです。

質的データ分析のその他の利点は以下の通りである。

• より洞察に満ちた回答： 定性調査では、特定の「はい」「いいえ」で答えるような質問をユーザーにする代わりに、事前に設定された制約を受けることなく、ユーザーが自由に考えや意見を述べることができます。回答する前に、時間をかけて考え、慎重に質問に取り組むことができます。さらに、この情報は彼らの個人的な考えやアイデア、過去の経験に基づいているため、信頼できる回答を得られる可能性が高くなります。

• 柔軟性が高い： QDAは、比較的少ないサンプル数からできるだけ多くの洞察を得ることに重点を置いている。そのため、定量的な調査分析よりも柔軟性が高く、より自発的に行うことができます。質的な手法では、各顧客に対して正確に同じ言い回しではない自由形式の質問をすることがほとんどであるため、インサイトを得るためにインタラクションを適当に調整することができます。

これらの利点の結果、分析プロセスはより自然に展開され、製品の方向性とメッセージングをよりよく伝えるための豊富で文脈的なデータを提供します。

質的データ分析の課題

定性データは主観的である可能性があり、顧客調査や1対1インタビューなどの情報源から収集されるため、サンプルサイズの制限や観測バイアスなどの課題に直面する可能性があり、定性データの有用性が制限される可能性があります。

その他、より具体的な QDAの課題は

• サンプルに関する問題：サンプル数が限られていることは、質的データの重要な課題であり、数百人の参加者を集めて大規模な質的調査を実施することは、コストが高くつくため問題外かもしれません。また、調査研究への参加は選択であり、ユーザーの中には、単に質問に答えないという選択をする人もいるかもしれません。

• 観察バイアス：質的データの分析から収集した洞察は、誤った解釈や観察者バイアスの影響を受ける可能性があります。例えば、ユーザーは観察されることで行動やパフォーマンスを変える可能性があります。 ホーソン効果).実際、あなたは自分の信念や期待によって無意識のうちに参加者に影響を与えることもできます（観察者-期待効果として知られています）。 観察者期待効果).

残念ながら、このような避けられない課題があるため、質的サンプルはすべての人を代表するような概観を持つことはありません。 すべてのこれは、テスト結果を解釈する際に重要なことです。

質的データ分析は量的データ分析とどう違うのか？

では 質的ユーザー調査と量的ユーザー調査のという議論は一体何なのでしょうか？というご質問をいただきました。

質的データか量的データか」ではなく、「質的データと量的データ」だ。その両方が必要なのです。ユーザーを完全に理解し、より良いカスタマー・エクスペリエンスを提供するためには、その両方が必要なのです。その理由は以下の通りです。

• 定性データは、なぜ、どのようにして、顧客の意見、動機、観察を活用し、ユーザーや顧客の体験、メッセージング、ブランディングを改善するためのより深いアイデアを探るのに役立ちます。

• その一方で 定量データは、「いつ、どこで、何を」しているのかを答え、測定可能な数値データポイントに基づいたユーザー行動に関する確かな事実を示します。

例えば、Googleアナリティクスのような定量的なツールで ヒートマップヒートマップ付きのGoogle Analyticsのような定量的なツールを使って、何人のユーザーがウェブサイトを訪れたか、リードや売上につながった割合はどれくらいか、商品ページの折り返しより下にスクロールした人数はどれくらいか（すべて定量的なデータです）を確認することができます。

しかし、アンケート、フィードバックウィジェット、インタビューなどの定性的なツールや方法を使い、コンバージョンに至ったビジターと至らなかったビジターがいる理由や、ビジターが共通して抱えている問題点、どの製品機能が最も役に立つかを理解する必要があります（すべて定性的なデータです）。

効果的な質的データ分析プロセスへの5ステップガイド

定性データを分析するためのステップバイステップガイドです。

1.定性データの調査方法を選択する

質的データ分析の方法には、それぞれ独自の切り口と、結果を整理し理解する方法への影響がありますので、チーム、リソース、目的に最も適した方法を選択してください。質的調査の方法には次のようなものがあります。

• 内容分析

• テーマ別分析

• 物語分析

• グラウンデッド・セオリー分析

• 談話分析

どのように適切な方法を選択するのか？ 顧客第一のアプローチを使用する：顧客について何を学ぼうとしているのか、なぜそれを学びたいのか、明らかになったインサイトをどのように使用するのかを検討し、目標達成に役立つタイプの方法を選択する。

例えば、量的データに「根ざした」理論を構築するためにデータを分析するのであれば、グラウンデッド・セオリー分析を選ぶかもしれない。しかし、ある現象や出来事に関連する人々の生きた語りを探求したいのであれば、ナラティブ分析の手法を使う方が適しているでしょう。

注質的データ分析の様々な方法については QDA手法の章を参照してください。

2.定性的なユーザーデータの収集と整理

次のステップは、定性データを収集し、分析の準備を整えることです。以下に、使用できるツールと方法をいくつか紹介します。

• 観察： ユーザーの自然な行動を観察し、監視する。 Contentsquareのエクスペリエンスアナリティクス機能-ユーザーの行動傾向について詳細なメモやハイライトを作成します。

• インタビュー： ユーザーと1対1の非公式・非構造化インタビューを行い、彼らの選択や行動の背景にある理由、意見、動機について自由形式の質問をする。(例：この製品はどのように役立つと思いますか？この製品をどのように使うと思いますか？）重要なヒント ユーザーインタビューをマスターするための重要なヒントスペースを与える。相手の経験や意見をもっと聞きたいと思っていることを相手に伝えるために、じっくりと長い間をとりましょう。

• アンケート調査：ウェブサイト訪問者から自由形式またはクローズドエンドの回答を収集するために、オンサイトまたはオフサイトの投票やアンケートを配布します。 コンテンツスクエアのVoC機能により、組織的かつ効果的な方法で、多様で実用的な定性的フィードバックを収集できます。

• フォーカス・グループ：生産的な会話につながる質問をするために、グループディスカッションを行う。フォーカスグループは、通常の ユーザビリティ・テストの一環として使用することができます。

質的データを収集したら、種類別、形式別、テーマ別など、一貫性を持たせるために整理します。これは、後で分析しやすくするために、文章以外の文書を書き写すことも意味します。データの関連付けと整理に使用できるツールや方法には、次のようなものがあります。

• 研究用リポジトリにアップロードし、他のデータと統合する。

• Revのようなテープ起こしサービスを利用する

利用方法 コンテンツスクエアAI顧客フィードバック分析の自動化

この第二段階が終わるまでに、あなたは以下のものを集めているはずだ。 収集したデータを 書き起こしテキスト化し 簡単にアクセスできるを一か所に集めることができます。そうすれば、一貫したデータ分析が可能になり、要約や価値ある洞察の発見が容易になります。

3.定性データをコード化する

質的データ分析の観点から コーディングとは、データにラベルを付けて整理することです。2-5語の「コード」を書くことで、テキストの段落を要約し、テーマとテーマ間の関係を特定できるようにする。

手作業でこれを行うには、質的データから少量のサンプルを取り、一連のコードまたはカテゴリーを割り当てます。そして、パターンや意味を特定するために、フィードバックの断片に体系的なラベルを付ける。

非常に基本的な）例として、データに登場するさまざまな種類の動物を探す場合、最初のコードは「犬」、「トカゲ」、「アリ」とすることができる。ラベル付けの過程で、「犬」を「哺乳類」、「トカゲ」を「爬虫類」、「アリ」を「昆虫」とラベル付けしたり分類したりすることもできる。

このようなコードカテゴリーを作成することで、データを整理し、充実させることができます。 異なるコードグループ間に新しいつながりを作る.より多くのデータのサンプルを取りたい場合は、正確さと一貫性のためにコードを修正し、改良してください。

手作業でのコーディングが面白くなさそうであれば、自動コーディングソリューションを使ってプロセスを簡略化することもできます。これらのツールは、質的データにどのようなテーマが現れるかを大まかに感じ取ることができ、詳細な分析のために資料を深く掘り下げるのに役立ちます。

データを手作業でコーディングするにしても、ツールを使うにしても、次のことを忘れないでください。 データの検証調査の正確性をチェックし、正確で一貫性のあるデータを作成するための各手法の信頼性を検討する。 正確で一貫性のあるデータ.そうすることで、データに欠陥がなくなり、最終的にはより意味のある洞察が得られるようになります。

ノートで使用できる質的データ分析ツールのいくつかをご紹介しています。 QDAツールの章で説明します。

4.データを分析し、仮説を立てる

次は、質的データを分析して意味のあるインサイトを見つける番だ（「楽しい部分」としても知られている）。

データが整理され、コード化されたら、収集したデータを徹底的に見直し、ウェブサイトの訪問者がよく使うテーマ、フレーズ、単語、珍しい表現や予想外の表現を特定します。また、分析中に出てくると思っていたけれど出てこなかったトピックも書き留めておきましょう。

次に、データから得た洞察をもとに結論を出し、次のステップについての仮説を立てる。これは次のように考える。 次のステップを検証するために、リサーチからの学びをまとめる。.

例えば、顧客から製品が使いにくいと言われた場合、彼らがユーザージャーニーで直面する具体的な課題や障害に焦点を当て、どの製品機能や体験を改善、削除、追加すべきかを特定する。 UXの改善.

別の例では、最適化されていないウェブサイトが顧客離れの主な要因であることがわかるかもしれません。質的なデータ調査から学んだことを利用して、最適化を提案し、優先順位を付けましょう。 ウェブデザインの最適化を最適化する必要があるかもしれません。

主なアイデアは 学びを明確にし、次のステップを策定すること。.

5.学びを共有し、行動に移す

定性データ分析の最後のステップは、データの報告です。ユーザーや顧客のストーリーを伝えるため-そして、発見したことやアイデアをステークホルダーと共有することです。

主要な提案と次のステップを概説し、分析に基づいて有意義な行動方針を決定する。MiroやTrelloのようなツールを使ってロードマップ案を作成することもできるし、従来の報告書をまとめることもできる。

また、TableauやMicrosoft Power BIのようなデータ可視化ツールやソフトウェアは、データを簡単に共有し、次のステップをユーザー中心のビジネス目標に合わせることで、部門横断的なコラボレーションやコミュニケーションを促進するのに役立ちます。

Contentsquareをご利用のお客様は、わかりやすいデータビジュアライゼーションを活用することで、ユーザーの行動をより正確に把握することができます。ヒートマップや ジャーニーなどの機能により、ユーザーがサイトとどのようにやりとりしているかをリアルタイムで確認できます。これにより、チームでのコラボレーションやトレンドの把握が容易になります。

さらに、Contentsquareはユーザーの行動を理解することに特化して設計されているため、次のようなインサイトが得られます。 デジタルエクスペリエンスを向上させるために必要なインサイト従来のツールのような複雑さはありません。

質的データ分析で豊かで深い洞察を得る

質的データ分析は、以下を支援する 顧客行動を理解する-数値や定量的な指標だけでなく、ユーザーの行動をよりよく理解し、より良い製品を構築するための貴重なインサイトを発見するのに役立ちます。

質的データ分析に関するFAQ