よりよいインサイトを出す分析方法が最近気になる。
（インタビューに慣れてきたからかな）
アフラック、データサイエンティストとUXリサーチのコラボ的な。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC028GR0S1A201C2000000/
適切なターゲットにリサーチかけることで自然に良いインサイトが出る？
一発でいいインサイト出そうとするより試行錯誤する？
"全社の大掛かりなデータを扱えるデータサイエンティストをチームメンバーに。
契約した際の個人情報や営業で顧客に電話した際の音声データ(!)など
過去20年分のデータを解析（how!?)
↓
年齢層
保障の持ち方、
属性
電話で問い合わせの多い質問
↓
求めている商品
案内の適切なタイミングなど
DMの封筒の色によって印象が変わる
「封筒自体気づかなくて捨ててしまった」という声
「気がつかなかったということは分からなかったのだろう」と判断
データサイエンティストは、どんどん封筒を派手にしたほうがいいという結果を出しがち？（そうなの？）
しかし！
試行錯誤をする中で、目立つ色よりも落ち着いたトーンのほうが受け取ったときの安心感が高いという結果に
封筒にアヒルのキャラクターを入れるか否かでも印象が異なり、入れたほうが信頼度の数値が高いことも分かった。
（言われてみたらそうかもって思うけど意識はしてないかも…)
★人工知能（AI）だけではなかなか分からない。データだけを見ていると、ちょっとしたきっかけで大きい食い違いを生むことがある
↑
顧客の声の分析は、電通デジタルがユーザーインターフェース（UI）/ユーザーエクスペリエンス（UX）プランニングのサポート
顧客とのコミュニケーションの手法を模索
どうやって、派手じゃなく落ち着いた色！
って分かったんだろう〜？？
ビッグデータで定量、UXリサーチで定性を見たということ？定性の分析はどんなふうに？
"DMは何回も来てウザいとクレームが来ることが多い。
その声だけを聴いていると、たくさん送らないほうがいいのかなと考える.
が、実は中には3～4回くらい来るのがちょうどよいと思っている人も。
手法ごとの適切な回数や、送るときの適切なタイミングもAIで導き出す"
声=ソリューション、でもない、のが、人間の深いところよなぁ。
細かく試すのが大切のはほんとそう、と思いつつ、システムとかで抜本的に変えるときの分析難しそう…ユーザーに迷惑かけるのが怖いなと思ってしまう。
マイナーチェンジならハードル低いけど。 ドラスティックに変えるときは、業務改善コンサルみたいになるのだろうなと思う。
大きい変化と小さい変化の使い分け、
変えずに守るべきことを見分ける賢さ…
と思ってたらこんな記事も。
ヤフーの事例
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC074K10X00C21A7000000/?unlock=1
◆ヤフーサービス統括本部PIM本部デザイン部長の渡部健氏
◆色彩コントラスト比…実際に色覚多様性をもつ人に見てもらうなど検証！
◆Yahoo!メールにはサポーターズクラブというユーザーのコミュニティーがあり、定期的にユーザーインタビューなどを行っている…いいなー！CSで声を回収するのもいいけど、別途リサーチとして分けてニュートラルにやるの大切な気がする。リサーチ目的や問もある程度共通させられるし。😌
◆従来UI…設定画面がさまざまな場所や階層に分散して見つけにくい→まとめた
◆基本的なボタンの配置やレイアウトはほとんど変えていない。「現在のユーザーの使用感を大きく変えると、ユーザーに学習コストをかけてしまう」ほんとそれ！そしてなにげに新しいレイアウト、Gメールに似ている気が…すでにユーザーが馴染んでる競合のでっかい他社のデザインに近づいているというのはなんか、いいような、微妙なような…(^_^;)
与えられますように🌛🙏
