Bliss:質的研究による定量的データこの記事はもともとSemaltのブログに掲載されており、ここでは許可なく再公開しています。あなたのウェブサイトで何が起こっているかを知ることは難しいです。世界中のすべてのユーザーデータを持つことができますが、それをどう処理すべきか、それを管理するプロセスはなく、ノイズから信号をフィルタリングする方法もありません。Semaltあなたも始めるのですか?一度始めると、どこへ行くのですか?必要なのはシステム化されたアプローチと適切なツールです。知ることに関しては、伝統的に2つのアプローチがあります。1つは定量的アプローチです。定量的分析はすべてを数量で表します。定量的な研究は、数字を細かくして高レベルで物事を見るためにきれいなきれいな方法です。定量的データの欠点は、多くの翻訳が失われることである。重要なニュアンスは失われます。(機能分析ツールは、別の日の主題ですが、選択した分析ツールがニーズや予算に適しているかどうかに関わらず、定量的なものは私たちのパターン認識脳。オブジェクトの中に顔を見る方法と同じです。Semaltの「オブジェクトの顔」の最初のいくつかの結果は失望しません。あなたのウェブサイトやWebアプリケーションで何が起こっているかを本当に知るには、そのニュアンスを得る方法が必要です。定性分析は、ユーザーの主観的な性質、つまり数字を動かす微妙な行動に焦点を当てています。それは記述的な研究です。定性的アプローチも主観的です。ユーザーがここで一時停止しました。彼らはこのUIと混同さ​​れているようです:何が起こっているのですか?定性的なデータは面倒です。それは洞察力が豊富です。質的研究方法の大きな問題は、個々のレベルで発生することである。あなたのサイトにアクセスするすべてのユーザーを調査することは不可能です。あなたは決してそれをすることはできませんし、それは有用ではありません。あなたは何をしていますか?両方を使う。最良の分析は、定量的および定性的な研究を組み合わせて、連続的な製品改善のフライホイールを創出することである。定量的な情報を使用して、最大の問題(および機会)に注意を集中させ、次に質的研究を通してユーザーのレベルを「拡大」して理解を完成させ、問題を解決します。この1つ2つの研究方法は、あなたが行動に変わることができる洞察を吐き出します。あなたのウェブサイトやアプリの継続的な改善に使用できる定量的な定性的フライホイール。それはどのように働くのか.定量的なデータは、あなたに問題を警告します。