Data-Driven UX

データ分析の重要性は理解しているけれど、
何から始めたら良いか分からない人のための入門書!

  • 書籍名
    Data-Driven UX(データドリブンUX)
  • 著名/出版社
    (株)4Grit
  • 価格
    ¥2,400
  • ISBN
    979-11-963428-0-7
  • ページ
    296
  • サイズ
    150 * 211 * 28 mm / 442g

書籍の紹介

データドリブンUX:データが苦手な人のための入門書

経験や推測ではなく、データに基づいた意思決定をし、成果を創出するUXを’データドリブンUX’といいます。
この本はデータ分析が必要な方々の最初の一歩をサポートする入門書です。

データ分析をしたいけれど、何から始めたら良いか分からない方のために、UXデータを正しく理解し、解析できるよう、実質的な方法論を紹介します。
単純な数値の指標だけではなく、Webページ内の具体的なユーザーの行動データを分析するための全般的なガイドを提供します。
また、データに基づいてUX成果を追跡し、企業にその情報を共有する手法についても紹介します。

著者紹介



「FOUR GRIT」はデータドリブン(Data-Driven)UX分野の裾野を広げるために最善を尽くしています。

フォーグリットは「ビューザブル」や「ビューザブル・アナリティクス」の開発会社として、マシンラーニング基盤のUXビッグデータソルーションの分野を主導しています。

ユーザー特性という曖昧さと主観性を基にUXをビッグデータを通じて具体化し、これを直観的に解析して扱えるようにデータドリブンUXの裾野を広げています。

出版社の書評

この本は、あなたの期待にお応えできるでしょうか。

当社の「ビューザブルサービス」の広報ではないのかと、感じるかもしれません。

なぜならば、この本の中で例として挙げているのは、主に当社が開発・運営している「ビューザブル」だからです。



ここでの内容は、限られたデータ分析のみです。

特にCXという、顧客経験に限られたデータ分析についてのみ述べています。
このようにユーザー経験を基としているため、既存ユーザー層の事例を中心に構成せざるを得ませんでした。



弊社は駆け出しの出版社です。

弊社が出版業に登録し、出版に関するすべての業務を直接行っています。
未熟な部分も多くあるかと思いますが、UXデータ分析を扱う実務者のガイドとして不足がないよう最善を尽くしました。



なぜ、直接出版に至ったのでしょうか。

UXは依然として難しく、ビッグデータは未だに手に負えない存在だと思います。そんな中で、この本では、これら2つを連携させて説明しているので、無謀だと考えらるかもしれません。しかしユニークな点は、実はその逆であるということです。ユーザーの個性という曖昧さと主観性をもとにするUXは、ビッグデータと結び付けて具体化できます。このように具体化したUXが簡単に扱えることによって、より実質的で実現可能な領域に進むことができるのでです。

データを分析するということは、決して簡単ではありません。データを収集し、収集したデータを計算し、その中で意味を探す一連の作業は、データに関する事前学習が必要だからです。そこでこの本はデータ分析の初期段階をサポートするために、直観的に理解できる可視化を可能にしたヒートマップを使っています。そしてこのような顧客動向のヒートマップは「ビューザブル」だけではなく、この類のツールは全部同じ形となっているために、 一度身につけてしまえば、別の学習をしなくても持続的に活用することができます。

フォーグリットはビッグデータソリューションを開発し、かつUXビッグデータにかかわるコンサルティングも同時並行しています。ヒートマップを通じて「データ分析」という実際の営利事業を行いながら、データ分析についての方法論も成果につながっています。またデータ分析という分野の裾野を広げるために、弊社における試行錯誤と技術資産を共有しています。こうして理論に留まらず、ビジネスに活用する方法論を共有することにより、具体的な成果と効果を通してUXが一般的な常識になるように努めるのが弊社の使命であり、最大目標です。

目次

  • 第1章.データ分析を始めるための基礎知識
    • データ・ドリブン(Data-Driven)UXに関する背景を理解する
    • データを扱うデザイナーの長所
    • データ分析をはじめる前の心構え
    • データに関わる誤解されやすい点
  • 第2章.データ分析のプロセスを理解する
    • データに基づいたUXデザインのプロセスを理解する
    • データ分析のプロセスを理解する
    • データ分析における目標を設定する
    • 目標を定量的数値が意味する他の言葉、KPI
    • 優先順位付けし改善案を実施する
  • 第3章.基本的なUXデータ分析に関する用語を理解する
    • データを通じてUXの情報を理解する
    • 数に関係する指標の分析で考慮する5つの事項
    • UXデザイナーのためのデータ分析ツール
    • 主要指標および用語を理解する
  • 第4章. ヒートマップのデータでユーザー行動を分析する
    • ヒートマップについて理解する
    • ユーザーのマウス動きを分析する
    • マウスクリックをより深く分析する
    • マウスのスクロールでユーザーの移動を分析する
    • マウスのスクロールで取得したデータをクロス集計し分析する
    • Average Foldを分析してサービスを改善する
    • Fold情報をUXデザインの改善に活用する
    • ストリームとしてユーザーの探索順番を分析する
  • 第5章.より深い分析をはじめる
    • 流入経路について理解する
    • CTA(Call To Action)を分析する
    • ファネルを分析する
    • 個別ユーザーの行動を分析する
  • 第6章.実戦!データ分析を応用する
    • 特定のコンテンツが消費されていない理由を把握する
    • CVRを上げるための改善ポイントを把握する
    • ページの企画意図が効果的に伝わっているかを測定する
    • ユーザーが感じる問題点を発見する
    • CVRを上げるためのGUIの改善点を探す
    • ユーザーのコンテンツの探索過程を分析して原因を把握する
    • Webサイトの目的達成に失敗する要素と原因を分析する
    • ユーザーが不便だと感じる要素と原因を分析する
    • デバイス別ユーザーの探索過程とニーズを把握する
    • データに基づいたペルソナを設定する
    • データに基づいたカスタマージャーニーマップを設定する
    • UXデータ分析と相乗効果を発揮するヒューリスティック評価
  • 第7章.改善結果を検証する
    • A/Bテストについて理解する
    • A/Bテストを進行する
    • ビューザブルのトップページからのA/Bテストの事例
    • A/Bテストの他の手法で改善の結果を検証する
  • 第8章.組織に情報共有する
    • UX分析レポートを作成する
    • Webサイトを改善するための実際のUX分析レポートの作成法
    • 実戦で活用するビジュアルアナリティクス

図書紹介

こんな方々にお勧めします!

  1. 売上につながる具体的なUXの改善ポイントを求めているサービス企画者
  2. UIの改善ポイントの発掘を通じた総合的なユーザーの経験の向上を目指しているデザイナー
  3. 定量・定性的ユーザー行動を追跡し、コンテンツマーケティング最適化をしたいマーケター
  4. 顧客獲得に影響を及ぼすコンテンツや行動の把握し、コンバージョンを高めたいCRM担当者
  5. バグの再現とデータ分析をして、コストを抑えたい開発者
  6. ユーザーが反応するメッセージ・コンテンツを把握し、資料として活用したい営業担当者
  7. ユーザーの問題点を再現することで、CSコストの削減したいCS担当者

推薦の言葉

イ・ジヒョン教授 (ソウル女子大学校 未来産業融合大学 産業デザイン学科)

『 Data-Driven UX』はデータをインターネットビジネスに活用を図る企業にとっては、基本ガイドや案内書としての役割を担う本になると思います。この本はデータの基本概念と共にデータを活用する企業とUXを勉強する学生たちのために基礎から詳しく説明しています。 また、データ分析に慣れてないの読者のために分析プロセスと目標を設定する段階を説明しているため、データ分析を通じてUXデザインの改善とデータ・ドリブン文化を定着させる革新活動にすぐ適用できる指針書になると思います。

併せて最近注目されているVisual In-page Analyticsを活用する手法を詳しく案内しています。そのため既存のページ遷移に対するデータを超え、ユーザーの行動分析やインサイト導出もできます。フォーグリットのビューザブルソリューション中心にヒートマップやスクロールデータ、ストリーム、フォールド、CTA(Call to Action)などUXデザイン分野に多様な活用性があるデータの意味と活用手法が詳しく説明されています。また、企業でデータをよく活用するために欠かせない、ペルソナやジャーニーマップ、A/Bテスト、分析報告書など具体的な手法まで紹介しています。そのため、データ分析をうまく行いたい読者をはじめUXデータ分析のガイドが必要である多くの人々に親切な指針書になることを期待しています。

留意事項

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