データドリブンUX改善ガイド
30秒で要点
データドリブンUX改善＝数字で「どこがつまずきか」を見て、1つ直して、また数字で確かめること。
目的を決める → データでボトルネック → 仮説1つ → 改善 → 同じ指標で見るよくある失敗 — データを集めるだけ、同時に何でも直す、指標を途中で変える。
使うデータ（2種類）
| 種類 | 例 | 向くこと |
|---|---|---|
| 定量 | PV、離脱、完了率、クリック | どこで止まるか |
| 定性 | インタビュー、操作テスト | なぜ止まるか |
数字だけでは理由が分からないことが多いので、小さな定性を足すと改善の当たりが良くなります。
実践の流れ（5ステップ）
- 指標を1つ — 例：問い合わせフォーム完了率
- 現状を記録 — 期間（例：直近4週）と分母を書く
- ボトルネック — 離脱が多いステップ、エラー
- 仮説を1文 — 「〇〇の文言が不安で離脱しているのでは」
- 直して再計測 — 同じ期間・同じ定義で比較
A/Bテストは影響が大きい変更やトラフィックがあるとき向き。小さなサイトは前後比較でも十分なことがあります。
チェック（はい／いいえ）
- [ ] 見ている指標の定義（分子・分母）を説明できるか
- [ ] 今月の改善は仮説が1つに絞れているか
- [ ] 改善前の数字を残しているか