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グーグルアナリティクス(ビッグデータ)の数値の分析はニーズではないと気づいた

GoogleAnalytics

最近会社で数値分析をはじめました

GAと他のマーケティングツールを使う

半年くらいしてて思ったことをちょっと書き残します

やってることは

グーグルアナリティクスを使ってサイトのページの数値をとって何がユーザーに刺さるか考え、新しい企画を作るというものです(楽しい)

マーケティングに近い

数値分析とは論理的で、かつ、頭のいい人がやっているものだという印象を受けると思います

実は違っていて論理はだいぶ破綻してんなと思いました

結論から言うと、数値の集合は結局のところ、ユーザーのニーズではないということです

データの分析とは”ユーザーがサイトに残した足跡を追いかけている”と言い換えてもいいかもしれません。

つまりストーカーしてる

道徳上 頗るよろしくないですが女の子をストーカーしている例をあげると

自分は女の子(ユーザー)にモテたくて、何かプレゼントなりいい体験(サービス)をして欲しいなと思っているとする

そしてきになる女の子をストーカーしていたら女の子がパン屋さんに入って100円のクリームチーズパン(商品)を買ったとします

”女の子が100円のクリームチーズパンを買っている”

と言う事実から、WEBの分析者はこう考えるわけです

・チーズパンを買ったのは他と比べて安かったからに違いない(値段が原因)

・チーズパンを買ったのは売り文句が素晴らしかったからに違いない(秀逸なキャッチコピー)

・チーズパンを買ったのはそのお店がチーズが一番人気で美味しいと好評だからに違いない(ネームバリュー)

・過去買って美味しかったからまた買ったのかもしれない

こんな感じで周辺情報を加味して分析し仮説を立てます

ただ、問題なのはこれら全ては”推論”でしかないと言う事

本当の購買理由は女の子に訊かないとわかりません

例として考えられるのは

・本当はメロンパンが買いたかったけど売り切れたからクリームチーズパンにした

・雨が降ったからたまたまパン屋に入って買わずに出るのも失礼だからたまたま目についた安いパンを買った

など

原因は一つではないですし、その時の時期も加味する必要があります

売り上げデータは全て結果論でしかなく

だからユーザーの”ニーズ””選ぶ理由”にはなり得ないということです

行動が結果を生み、結果は行動原因に繋がらない

所謂、ミステリー小説などで使われる前後即因果の誤謬というやつですね

虚偽の原因の誤謬(英: false cause)と呼ばれるものです

(ラテン語では “cum hoc ergo propter hoc”、直訳すると「それとともに、そしてそれ故に」)

ミステリー小説面白いよね

今、矢吹駆シリーズを読破しようとしてる

話は逸れましたが

100円のクリームチーズパンが売れたという”事実”から

WEB分析者は

クリームチーズパンが安い  だから 売れた

なのか

売れた だから クリームチーズパンを安く設定した

なのか

クリームチーズパンが売れた しかし クリームチーズパンが安かったことと相関がない

なのか

クリームチーズパンが売れた そして クリームチーズパンが安かったことと一部相関がある

なのか

どの仮説を立てるのか決めるわけです

これは結局のところ推察の域を出なく、買った本人に訊かないとわからないことです

WEB担当者は結局因果を半ば無理やり繋げて施策を行っていると言えます

数値分析は検証に近い

数値分析もいいけどユーザーインタビューでUX,ニーズを知ろうという時代の流れ

日本人は度々PDCAという宗教に入信してるって言われてますが

数値分析、評価というのは

PDCAのCの部分であってPの部分にはならないんじゃないかなぁという

だから今はサービスを作るに当たって結局サービス使ってる本人にきこうぜと言う風潮がきてて

ユーザーインタビューという何十人というユーザーを集め、

インタビューを行い、行動を分析し、分析した行動をいくつかのパターンに分け、

ペルソナを作り、その人をターゲットにサービスを提供するというUXデザインの手法が流行っています

主観の共通項を抜き出すと言う事です

ただ、質問の仕方、問の設定がすごくデリケートで技術がいる

これもいつかIT化される日がくるのかな