衣袋宏美のデータハックス

調査結果を結果論で「解釈」する解説者になってはいけない

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調査結果を結果論で「解釈」する解説者になってはいけない

実はあらゆる調査データの分析で言えることなのだが、調査結果を見て後付けで解釈を行うのは、あまりお勧めできない。仮説・検証とよく言われるが、サイトの利用データを見る前に、ユーザー像すなわち複数のペルソナを想像し、その人たちの利用シーンを考え、その姿を事前に思い描いておくことが重要だ。特に日別データを利用する場合は、属性のルーティーンな行動パターンと密接にかかわるので、仮説を立てることがいっそう大切となる。

もし仮説と違いがあれば、そこで初めて「なぜだ?」と考えることになる。これがデータを読む上で非常に大事なのだが、結果から解釈するという事が行われているのがほとんどだろう。違いがあった場合に、「なぜ」を解明するための努力の仕方が違ってくるから、この事前思考が大事なのである。結果論だということで済ます人は、「なぜ」を突き詰めることは皆無だ。これでは調査のための調査で終わることになる。

では、下記のデータから利用者のユーザー属性が想像できるだろうか。ターゲットとして想定しているペルソナの行動に合致しているだろうか。

曜日別時間帯別の訪問者数のグラフの例2
図3:曜日別時間帯別の訪問者数のグラフの例2

これは主婦向けコンテンツのサイトなのだが、なかなか複雑な利用パターンをしていると言えるだろう。この他にも、子供向けエンタメコンテンツ、若者向けエンタメコンテンツ、ビジネス向けサイトなどサイト自身に特徴を持っているサイトなどは、どのようなパターンになっているか想像してみよう。

一般の企業サイトにおいては、サイトに様々な役割がある。ニュースリリース、製品情報、人材募集、投資家向け情報など、それぞれ対象としているユーザーは違うはずだ。それぞれがどういうアクセスパターンをしているのかを考えてみる、そしてデータを見るということで、行動に繋がる分析に結びつくのではないか。

まとめ

  • テレビ視聴率の曜日別時間別アクセスのモデルに学ぶ
  • ネットの属性別利用パターンを考える
  • 一般の企業サイトでも様々なユーザー向けのコンテンツがある

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