「正確なサービス
改善点」を発見できる
実際のデータ·ドリブンUXセミナー
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「高関与製品だから、
ユーザーは商品の詳細説明を含むイメージを
詳しく読んた後に、
購入するか否か判断するのではないか？
ユーザーにアピールできる情報を画像で表現したら、
ニーズを満たすことができそうだ。」
「ヒートマップで確認した結果、
ユーザーは商品の詳細説明が含む
イメージ見ないで、ページの一番下の
商品レビューをユーザーが熟読していた！
商品の詳細説明の部分をイメージ中心的に
簡略に改善し、商品レビューの
位置をもっと上に配置した方が良さそうだ。」
ファネルの設定により商品の詳細リスト
でユーザーが一番多く離脱することは把握
できました。しかし、
なぜ離脱した
のか具体的な理由と、どのようにUIを
改善すればいいかをはっきり分かりません。
「ヒートマップで分析をしてみたが、
ユーザーは商品一覧のページ内でほしい商品を
見つけるまで時間がかかってました。
フィルター機能を挿入すると、
ユーザビリティを高めてることで、
ユーザーがほしい商品をすぐみつ出せる様になり、
離脱を軽減できると思います。」
「離脱率」、それ自体はなぜユーザーが離脱したの理由までは把握できません。
欲しいものリストのページで離脱率がこのように高い理由は何でしょうか？
なぜ顧客がお支払い方法に関してよくお問い合わせしたのでしょうか？
今回のセミナーを通じてユーザーがなぜその行動をしたか実際の原因や解決方法をご紹介します。
ビユーザブルならではのデータ・ドリブンUXセミナーで「正確なサービス改善点」を発見できます。
なぜヒートマップ分析が重要なのか、全般的な市場環境について説明します。
また、ヒートマップの概念や原理を紹介します。
1回目では、クリックヒートマップとムーブヒートマップをクロス集計し分析する手法を集中的に伝えます。
2回目ではクリックヒートマップとムーブヒートマップ、スクロールヒートマップ、アテンショングラフ、
アクティビティーストリームについての概念や原理をが学習しながら、
クロス集計し分析をする時間もあります。
1～2回目ではUXデータ分析のための基礎知識をまなびましたが、
3回目からは実習を繰り返して実際の分析に備える時間を持ちます。
4回目では、実際に分析したUXデータの結果をどのように直接的に実務に活用し、
レポートできるかについてノウハウを伝えます。
