データを活用した設計

第8章 結論 おわりに

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]

この本で我々は多くの分野をカバーした。私たちが執筆を楽しんだのと同じように、あなたにも読書を楽しんでいただけたら幸いである。

本書を通して、デザイナーはA/Bテストのデザインから価値を得ることができ、また、A/Bテストのデザインに大きな価値を与えることができると主張してきた。A/Bテストの基本、A/Bテストによってデザインされたサービス体験の1つまたは複数のバージョンを比較する方法、A/Bテストがユーザのニーズについてより深く理解するのに役立つ方法について理解していただけたと思う。A/B実験を実施する利点は、実世界のコンテクストで一度に多くのユーザにアクセスできることと、デザインの多くの異なるバージョンを同時に比較できることである。A/Bテストは、異なるコホートのユーザに対して製品のパフォーマンスを向上させることができ、新規ユーザを惹きつけ、維持する方法を見つけ出すのに役立つ。A/Bテストの目的は、事前に定義された関連するメトリック（どのリンクやボタンがクリックされたか、サイトにどれくらいの時間滞在したかなど）に従って、どの体験がユーザにとって、またあなたのビジネスにとってより良いパフォーマンスをするかを評価することである。

特定の機能、製品、ビジネスモデルを超えて、A/Bテストは、より一般化された人間の振る舞いに対する理解を深めるのに役立つ。A/Bテストは、インタフェースや情報設計、サービス設計において、ユーザにとって何が最も効果的かに関するスキルを磨くのに役立つ。これがA/Bテストの力であり、本書の冒頭でアナログとデジタルの写真の例で指摘したように、この種の調査を実施できるようになったのはインターネットの出現以降である。

しかし、古い言葉にあるように、大きな力には大きな責任が伴う。この章では、この本からいくつかの重要な概念を見直し、実験の倫理についての考察を紹介する。

私たちが強調してきた重要なポイントは、実験やデータ分析は常に、ユーザをより深く理解し、ユーザのニーズや行動の動機をより深く認識するために役立つものでなければならないということである。

ユーザを全体的にとらえることに集中できるように、実験的作業の最も重要な側面の1つは、他のソースやタイプのデータと三角関係を作ること、つまり、調査、インタビュー、実験室での実験、その他の方法論から得られた結果を活用することであることを強調した。実験ではすべての疑問に答えることはできない。個々の実験から収集したデータを、他の実験結果との照合に基づき、デザイン評価とユーザ体験のプログラムの中で常に文脈化する必要がある。また、社内にある他のデータから解釈のヒントを得たり、結果をクロスチェックすることも必要だ。このような行き来は、さらなる実験のインスピレーションにもなるだろう。

序文と第1章で指摘したように、ユーザ体験研究者、デザイナー、データサイエンティスト、市場アナリスト、フロントエンド開発者、システムエンジニア、ビジネスストラテジストが対話し、データ収集の設計や洞察の共有に取り組むことで、企業は大きな利点を得ることができる。このような全体像に関心を持つデザイナーにとって、彼らの仕事の範囲は、テクノロジーやサービスの特定の機能のデザインにとどまらない。私たちは、企業の草の根レベルでの提携が、より全体的でユーザ中心主義を促進し、企業をより成功に導くことを指摘し、こうした会話やコラボレーションの価値を強調した。私たちは、データだけでなくビジネスリテラシーをさらに向上させるために「データ友達」を作ることについて話した。これは、あなたの洞察を共有し、あなたが設計している製品のユーザ中心の側面について他の人を教育する手段である。データ共有を通じて、あなたとあなたの仕事は、特定の機能が1つのビジネス・メトリックを動かすことに成功するか失敗するかだけでなく、会社の価値により大きな影響を与えることができる。このようなデータを友達にすることで、会社をボトムアップで変革し、ユーザに声を与えることができる。実験データは、ビジネスにおける境界を越えた資産となりうる。 ...