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Proforto: データの背後にある理由を理解する
Profortoはすでに、ユーザーがどこで離脱しているかを把握していました。チームに必要だったのは、変更をより速く優先づけるための、数値の背後にある行動的な説明でした。
"「ユーザーが何をしているかは分かるのに、なぜ苦労しているのかが分からないのです。」"
よりスムーズ
カスタマージャーニー
フォローアップ分析によって検証済み
より少ない
離脱
行動の大幅な改善
高い
UXの信頼性
二重検証に基づく
より強い
内部の調整
データ駆動型の優先順位付け
課題
Hotjarと分析は何が起きているかは示しましたが、なぜかは示しませんでした。そのためチームは、ナビゲーションやカテゴリ発見のどこに本当の摩擦があるのかを推測するしかありませんでした。
何が変わったか
Userfeelは、ユーザーの混乱についてProfortoに明確な説明を与え、チームが慣れすぎて自分たちでは気づけなかった盲点を発見する手助けをしました。
重要なポイント
定性的テストは、曖昧な分析シグナルを、より広いチームが素早く足並みを揃えられる説明可能で実行可能なUX優先事項へと変えました。
なぜユーザーフィールなのか?
テストプロセス
Profortoはユーザーテストを追加の入力として使用して、定量分析によってフラグが立てられた潜在的な問題を発見および説明します。彼らはこれらの結果をセッション記録とサポート信号と組み合わせて、変更を優先順位付けします。
一般的なテストタイプ:
重要な発見と成果
Userfeel は複雑なナビゲーション周辺のユーザーの混乱について明確な説明を提供しました。これにより、チームは気付くほど熟知していなかった盲点を見ることができ、より賢く、よりフレンドリーなナビゲーション構造につながりました。
最後に
“Listen to your users as an extra input. Real customer feedback shows you problems you didn’t even know existed and helps you explain the friction you are already seeing in your metrics.”
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