現代のビジネスにおいて、顧客を深く理解することは成功への鍵です。そのため、多くの企業がオンラインユーザー調査の手法を活用してユーザーリサーチに取り組んでいます。特に近年では、オンラインリサーチの技術が進化し、時間や場所の制約を超えて、より手軽に、そして深くユーザーを理解することが可能になってきました。この記事では、オンラインでのユーザー調査手法を活用してユーザー理解を深めるための代表的なフレームワークである「ペルソナ作成」と「カスタマージャーニーマップ（CJM）」に焦点を当てます。さらに、それぞれの作成プロセスにおいて定性調査と定量調査をどのように組み合わせ、オンラインで効果的に進めていくかについて解説します。
オンラインユーザー調査手法によるペルソナ作成
ペルソナとは、製品やサービスの典型的なユーザー像を、具体的な人物像として詳細に設定したものです。ペルソナを作成することで、チーム内でのユーザーに対する認識を統一し、ユーザー中心の意思決定を促進することができます
^1。
オンライン定性調査でペルソナの「なぜ？」を深掘り
ペルソナに深みとリアリティを与えるためには、ユーザーの行動の背景にある価値観や動機、感情といった「なぜ？」を理解することが不可欠です。そこで、オンラインインタビューやオンラインFGI（フォーカスグループインタビュー）といった定性調査が非常に有効です。例えば、ビデオ会議ツールを利用したオンラインインタビューでは、遠隔地にいるユーザーにも手軽に話を聞くことができます。また、自宅などリラックスした環境でのインタビューを通じて、より率直な意見を引き出せる可能性があります
^2。株式会社マインディアが提供する
AI Driven 調査ソリューションのようなオンラインインタビューシステムは、インタビューの実施から記録、分析までを効率化し、質の高いペルソナ情報の収集を支援します。
オンライン定量調査でペルソナの裏付けを取る
定性調査で得られたペルソナの仮説は、オンラインアンケートなどの定量調査によって検証し、その代表性や規模感を把握することが重要です。例えば、「特定の課題を抱えている」というペルソナ仮説に対して、その課題を持つ人が実際にどの程度存在するのか、どのような属性の人に多いのか、といった情報を数値で把握できます
^3。
AIを活用したペルソナ作成の効率化
近年では、AIを活用してペルソナ作成を効率化するソリューションも登場しています。マインディアの
AIペルソナは、既存の調査データや顧客データをAIに読み込ませることで、企業独自の消費者ペルソナを短時間で作成します。さらに、そのペルソナに対してAIがインタビュー形式で応答することを可能にします。これにより、ペルソナ作成の工数を削減しつつ、より動的なユーザー理解を試みることができます。
オンラインユーザー調査手法によるカスタマージャーニーマップ作成
カスタマージャーニーマップ（CJM）は、ペルソナが製品やサービスを認知し、利用し、最終的に離脱するまでの一連の顧客体験を時系列で可視化したものです。CJMを作成することで、各タッチポイントにおけるユーザーの行動、思考、感情、課題を把握し、顧客体験の改善点を発見することができます。
オンライン定性調査でジャーニーの各段階を詳細に把握
CJMの各ステージにおけるユーザーの具体的な行動や感情、ペインポイントを詳細に把握するためには、オンラインでの行動観察調査やユーザビリティテスト、日記調査などが有効です。例えば、オンラインでのユーザビリティテストでは、ユーザーが実際にウェブサイトやアプリを操作する様子を画面共有を通じて観察できます。そして、どこでつまずき、何に不満を感じるのかをリアルタイムで把握できます
^4。
オンライン定量調査でジャーニーの課題を数値化
ウェブサイトのアクセスログ分析や、各タッチポイントでの満足度アンケートといったオンライン定量調査は、CJMにおける課題の大きさや頻度を数値で把握するのに役立ちます。例えば、「特定のページで離脱率が高い」「問い合わせ後の満足度が低い」といった課題をデータで裏付けることができます。
オンラインツールを活用したCJM作成
Miro
^5 や FigJam といったオンラインホワイトボードツールを活用することで、チームメンバーとリアルタイムで共同しながら、効率的にCJMを作成・共有することができます。これらのツールにはCJM作成に役立つテンプレートも用意されていることが多いです
^6。
定性調査と定量調査の組み合わせでユーザー理解を最大化する
ペルソナ作成やCJM作成において、ユーザー理解を深めるためには、定性調査と定量調査を効果的に組み合わせることが重要です。
- 仮説構築（定性）: まず、オンラインインタビューなどの定性調査を通じて、ユーザーのニーズや課題に関する仮説を構築します。
- 検証・実態把握（定量）: 次に、オンラインアンケートなどの定量調査で、その仮説の正しさや、課題の規模・影響範囲を検証します。
- 深掘り・理由解明（定性）: 定量調査で明らかになった傾向や課題について、再度オンラインインタビューなどで深掘りし、その背景にある理由や具体的な状況を理解します。
このような定性と定量のサイクルをオンラインで回していくことで、より立体的で深いユーザー理解が可能になります。
まとめ：オンラインユーザー調査手法で進化するユーザー理解
オンラインユーザー調査の手法は日々進化しており、ペルソナ作成やカスタマージャーニーマップ作成を通じたユーザー理解を、より効率的に、より深く行うことを可能にしています。定性調査と定量調査を適切に組み合わせ、オンラインの利点を最大限に活用することで、顧客中心の製品開発やサービス改善を実現しましょう。マインディアでは、本記事でご紹介した
AI Driven 調査ソリューションや
AIペルソナをはじめ、お客様のユーザー理解を深めるための様々なリサーチサービスを提供しています。ご興味をお持ちいただけましたら、ぜひお気軽に
お問い合わせください。
参考文献
