スキル自身の言葉で
シニアUXデザイナーまたはリサーチャーのためのUXリサーチ・デザインツールキットです。データドリブンなペルソナの生成、ジャーニーマップの作成、ユーザビリティテストの計画、リサーチの統合という4つのワークフローを実行し、トリガー用語によって各リクエストを適切なワークフローに振り分けます。
付属のpersona_generator.pyスクリプトは、ユーザーレコードのJSON配列を受け取り、アーキタイプ、デモグラフィック、目標、フラストレーション、デザインへの示唆、確信度レベルを含むペルソナを、プレーンテキストまたはjson形式で返します。クイックリファレンステーブルには、リサーチ手法の選定、サンプルサイズ別のペルソナ確信度、ユーザビリティ問題の深刻度、インタビュー質問の種類が収録されており、検証チェックリストが各成果物の基準を定めています。
生成されるもの
- デモグラフィック、サイコグラフィック、行動、ニーズと目標、根拠を伴うフラストレーション、シナリオ、デザインへの示唆、データポイントを網羅したペルソナ。
- 渡された引数に応じて、人間が読みやすいペルソナブロック、または統合用のJSONのいずれか。
- 各ステージについて、アクション、タッチポイント、感情、ペインポイント、機会を記入したジャーニーマップ。
- 根拠、事業への影響、推奨事項とともに、Y人中X人という形で頻度を示した統合された調査結果。
仕組み
- 01適切なワークフローを選ぶ
このスキルは4つのワークフローに分かれています：ペルソナ生成、ジャーニーマッピング、ユーザビリティテスト計画、リサーチ統合です。
- 02ペルソナジェネレーターを実行する
ペルソナ生成はスクリプト呼び出しです。引数なしで実行すると人が読みやすい出力が得られ、jsonを渡すと統合用の機械可読な出力が得られます。
- 03生成されたコンポーネントを確認する
このワークフローはレビューテーブルを提供するため、アーキタイプがデータパターンと合っているか、目標が実行可能かどうか、フラストレーションが頻度カウントを反映しているか、そしてデザインへの示唆をデザイナーが実際に行動に移せるかどうかを確認できます。
- 04ペルソナを検証する
生成されたペルソナは、実際のユーザー3〜5人に見せて、それが本人たちの実態を反映しているかを確認するまでは完成していません。
- 05ジャーニーをマッピングする
ジャーニーマッピングでは、典型的なB2B SaaSのステージを使用し、各ステージにアクション、タッチポイント、感情、ペインポイント、機会を書き込んでいきます。
- 06リサーチをコーディングしてクラスタリングする
生データはGOAL、PAIN、BEHAVIOR、CONTEXT、QUOTEでタグ付けされ、類似のパターンはサイズ付きのセグメントにクラスタリングされてから、知見が抽出されます。