今日の問い
数字が下がった理由を、数字だけで決めつけていませんか。
30秒でつかむ
定量データは、何が、どれくらい、どこで起きたかを捉えます。定性データは、なぜ起きたのか、利用者がどう受け止めたのかを掘り下げます。
どちらかで結論を出すのではなく、一方の発見を次の問いへ変え、もう一方で確かめます。
30秒図解 · LESSON 33
循環図
数字で場所を知り、観察で理由を知る
定量と定性を往復して、改善仮説を絞ります。
- 01定量の異常
- 02対象を絞る
- 03定性で理由
- 04再計測
CLUE · 見抜く手掛かり
何が起きたかと、なぜを分けたか
TRAP · ありがちな罠
少数の声を全体傾向にする
原則
ファネルで予約確認から完了への移行率が下がったとします。分かるのは、該当区間に変化があることです。「説明が分かりにくい」「入力が多い」といった原因は、まだ仮説にすぎません。
そこで、該当区間の画面録画、エラー分類、ユーザビリティテスト、インタビューを使います。定性調査では、迷った箇所、期待した結果、実際に選んだ代替を観察します。
逆の流れもあります。3人のテストで、確認画面の用語が分からないという所見が出たなら、全利用者にどの程度広がるかをイベントや短い調査で確かめます。
所見をつなぐときは、同じ対象、同じ期間、同じタスクかを確認します。新規利用者のインタビューと、全利用者の年間データを直接比べると、違いを方法のせいと誤解します。
一致しない結果は、捨てるべき雑音ではありません。 対象者、状況、計測定義に隠れた違いがないかを調べる入口になります。
定量は何が起きたかと規模を、定性はなぜ起きたかと体験を捉え、研究質問に応じて両方を往復する実務を支える。
良い例と惜しい例
所見から次の調査へ進む
良い例では、定量の変化と原因仮説を分けています。観察から得た理由を、再び測定できる問いへ戻しています。
AIへの指示例
目的: 定量変化と定性所見を結び、次に確かめる改善仮説を作る
制約: 相関を原因と断定せず、対象者、期間、タスクの違いを明示する
参照: measurement-plan.md、observations.md、直近4週間の集計結果
受入条件: 定量事実、定性所見、考えられる理由、反対証拠、不足データ、次の検証を分けた表を作る
確認問題
セルフチェック
1. ファネルの特定区間で離脱率が上がったとき、次の一手として最も適切なのはどれですか。
最終制作へ反映する
定性と定量を結ぶ改善仮説
improvement-backlog.mdに、定量事実、対応する定性所見、原因仮説、反対証拠、次の検証を一組追加する。
Acceptance criteria
- 観測した事実と、解釈した原因が別の欄に書かれている
- 仮説を支持しない結果が出た場合の見直し方が書かれている
今日のまとめ
- 定量は何が起きたか、定性はなぜ起きたかを探る
- 一方の発見を、もう一方で確かめる問いへ変える
- 次は、A/Bテストで因果を扱うための条件を学ぶ