これは結構な幅のある信頼区間だ。人でテストすることを、定量的なユーザビリティ測定値を求めるときには勧めている。人のユーザのデータから平均値を出すことになる。これでもなお信頼区間の幅がありすぎると思うかもしれないが、これ以上信頼区間を狭めるには、膨大な費用がかかってしまうというのが現実だ。人をテストする必要がある。人もテストするのは完全に金の無駄遣いだ。つのデザインに集中させてテストしても、わずかに正確性の高いデータしか採取できないのだ。つのデザインを比べて、どちらのほうがよい計測値を出すかを見るのが目的だ。%であって、誤差の範囲よりも大きいのだ。%というのも、最悪の場合だということを覚えておきたい。%の場合は、もっと正確な結果が出るだろう。%の平均値内で収まることを示している。言い方を変えれば、半分の確率で素晴らしく正確な結果が出て、もう半分ではある程度正確な結果が出るということだ。学術的なプロジェクトでない限り、それで十分足りるのだ。人テストすることを勧める。テストユーザは、希少で、システマチックに募集して、ターゲット・ユーザを実際に代表できるような人材を集めなければいけないため、これにはとても高い費用がかかる。幸運にも、ユーザビリティの改善のためには、それを計測する必要はない。片手で数えきれる数のユーザでテストして、彼らの行動を定性分析した結果から得られた指針にしたがい、デザインを改善すればよいのだ。何人か同じデザイン要素でつまずいても、どれほどユーザたちが時間を無駄にしているかを知る必要はない。ユーザの障害になっているのであれば、変えるか、削除すればよいだけだ。倍の費用がかかることになる。定量調査で間違いを犯すことによって、間違えた結果を導き出してしまうことも、簡単だ。洞察でなく数字を集める場合、全てが正しく行われなければいけない。なければ、やらないほうがマシなのだ。高価で、正しく行うのが難しいため、普段は定量調査に警鐘を鳴らしている。ユーザビリティ調査を実施し始めて何回かは、定性調査であるべきだ。デザインの開発サイクルの中で統合されたユーザビリティを重んじるまでに、ユーザビリティが成熟し、定期的にユーザビリティ調査を実施するようになって、はじめて定量調査を何回か盛り込めるようになる。アナリティクス・測定指標ユーザビリティテスト調査・分析手法イードが提供する「ユーザビリティ評価」サービスイードは、スマートフォンアプリやサイトのUI品質をユーザー視点で評価・改善提案し、ユーザー側とビジネス側、双方の目的達成をサポートします。洞察ほんのわずかなことを過剰な精度で知ることに予算全部を使うよりは、ユーザビリティ指標の誤差範囲をより広いものとして受け入れるほうが良い。A/Bテスト、ユーザビリティエンジニアリング、抜本的革新:どれが最も有益かデザインを改善する3つのアプローチには各々使い道があるが、そのコストや効果、リスクは大きく異なる。コインを投げて、表が出る回数が多いから、コインにバイアスがあるかもしれないと、疑ったとする。10回投げ、7回表が出て、3回裏が出た。これはコイ...ペルソナを使ってアクセス解析データをセグメントしようWebサイトのアクセス解析に、ペルソナ由来のセグメントを利用すれば、データの傾向が明らかになり、UXに関する知見が導き出せる。そのほうが、全員を一括りにする、あるいは、ユーザー行動に無関係なデモグラフィック属性でセグメントする、といったやり方よりもうまくいく。