データを活用した設計

第6章. 分析段階（実験から答えを得る）

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

あなたのデザインがユーザにどのように役立ち、彼らのニーズを満たすかについて、ユーザと大規模な会話をする最初のタイムアウトである！テストを開始し、そこから学ぶこのプロセスが、この章の焦点となる。A/Bテストの原則の1つは、常にユーザベースのごく一部で最初にテストするのが良いということだ。実験から得られるデータは、全てのユーザにデザインを提供するために時間を投資する前に、あなたの目標に対してあなたのデザインがどの程度うまくいっているかを教えてくれる。そのデザインは、あなたが期待していた振る舞いにつながっただろうか？人々があなたのビジネス・メトリックによりマッピングされた方法で行動したことがわかったか？狙っていたメトリックをうまく改善できたか？例えば、ユーザがより多くの好きな映画を見ることが目標である場合、選択された映画が増加し、最後まで見られたか？これは、あなたのレコメンデーション・アルゴリズムやセレクションのプレゼンテーションが、以前のデザインよりも効果的であることを示している。

初期テストのデータが戻ってきたら、次に何をするかを決める必要がある。そのユーザ体験を活かして、より多くのユーザに展開するのか？結果は、あなたが間違った方向に進んでいること、アイデアを完全に放棄すべきことを示唆したのか？それとも、もう一度テストする前に、仮説を改善し続けるのか？この章では、このようなタイプの質問にも取り組んでいく。第3章で紹介したフレームワークに戻り、この章では図6-1（点線で囲んだ部分）に示した活動に焦点を当てる。

図6-1. 実験フレームワークの "分析フェーズ "は、ユーザに対してテストを開始し、データを収集し、その結果を分析するところである。

本書を通じて、私たちはデータを意識した戦略を提唱してきた。その戦略の一環として、部分的な結果に即座に反応するのではなく、会社や製品全体の目標の文脈の中で、結果が何を意味するのかを考え、熟考することが重要である。

第4章と 第5章では、A/Bテストをどのように開始するかを考えることの重要性と、それがどのような結果を得るか、またどのようなことを学ぶことができるかに、最初からどのように影響するかを強調してきた。この章では、A/Bテストを開始し、結果を分析し、次のステップを決定することについて、より深く話をしよう。A/Bテストに基づいて、データに基づいた実行可能な意思決定を行う方法を紹介するので、すべてがまとまるのを楽しみにしていてほしい。

発売前にデザインを吟味する

本書ではA/Bテストに焦点を当てているが、デザインプロセス全体を通して、どのようにエクスペリエンスを作り上げるかを知るために、他の形式のデータを使うかもしれないことを覚えておいてほしい。また、これらのメソッドやツールを使って、A/Bテストを実施するかなり前にデザインを評価することもできる。我々は、あなたが使用を検討するかもしれないツールのいくつかの簡単な調査（ダジャレではありません！）を提供する。ここでリストアップするツールの多くは、仮説を定義するために最初に作業するときや、プロセスの後半で経験のさまざまな要素（例えば、特定の変数）を微調整するときに尋ねるかもしれない、より広範な質問に答えるために等しく有用である。 ...