感情/信頼に基づいてエントリーポイントを設計するための最良の方法は何ですか

Question

私たちはユーザーに_____（お金の節約、投資、その他の銀行商品）についてどのように感じているかを尋ねる機能を試しており、ユーザーは悲しそうな顔または幸せそうな顔をタップするように求められます。笑顔でも眉をひそめても、ユーザーは同じページに移動しますが（当部門の場合、節約ツールに移動します）、ユーザーの回答に応じてコピーが変わります。

私は、ハッピー/サッドの代替案を検討しています。なぜなら、デザインが成功するかどうかは不明だからです。（色とトーンがブランドと一致していません）

幸せ/悲しいの代わり

A）1-10スケール
B）リッカートテスト
C）高く評価/低く評価
C）その他
D）これらはすべて不良であり、エントリポイントとして使用しないでください。

私は個人的にDに傾いていますこれらはすべて悪いので、エントリーポイントとして使用するべきではありません一部のユーザーは調査を受けることを期待していましたが、代わりに製品に誘導されました。

アンケートとして偽装された製品のエントリーポイントは最良の選択肢ではないと思いますが、私はdoを使用して、ユーザーの感情/信頼に基づいて製品を推奨しているので、みんなを説得したいと思いますここでは、ユーザーの財務状況に基づいていても、ユーザーの気持ちを推測することはできません。

それで何がうまくいくのですか？どのようにすれば、ユーザーから失われることなく正確な感情的な選択を得ることができますか？

Adrian Long · Answer

気持ちは難しい！

幸せそうな顔や悲しい顔のあるトピックについての気持ちを理解しようとすることは常に困難な作業であり、コンテンツの複雑さのため、おそらくこの場合はそれほど価値のあるものではありません。したがって、UXを改善するために感情を理解し、それに基づいて行動するという考えは良いものですが、私はまず、さらに詳細な調査を行う必要があると思います。

これは主に、知っている質問への回答しか得られないためであり、あなたができないユーザーが表現したいすべての感情を知っているからです。また、ユーザーがトピックについて複雑な感情（たとえば、このビットは良いが、それはひどい）を単純な「幸せ/悲しい」で表現することは非常に困難です。

代わりに、まずユーザー調査を行って、製品に対する顧客の気持ちを理解することをお勧めします。次に、その結果を使用して、UIで要求するユーザー入力と、そのユーザー入力に応じて動作する方法をより適切に設計できます。

研究アプローチ

私のアプローチは、まずは、さまざまな背景や状況から、比較的少数の被験者の定性的なメトリックを調べて、対応しようとすることです。これをオンラインで監視なしで行うことは実際的ではない可能性があるため、これらのユーザーを何らかの方法で補償し、それらにアクセスするか、この調査をリモートで行う必要があると思います。

私が始めようとするフォーマットは次のようなものです：

募集-あなたが目指しているペルソナに合う多くのテスト参加者を募集します。
各ユーザーのキャプチャfeelings-感情的な反応に一致させようとしているコンテンツを使用またはレビューするように各ユーザーに依頼し、コンテンツの各セクションに関するユーザーの気持ちを簡単に説明します。最初の消化管反応を与えるように彼らを励ますが、もう少し詳細に迫ってください。
*マスター感情リストを生成する-参加者がコンテンツについて表現したすべての感情を特定します。これにより、完全なリストfeelingsを体験できます。悲しい。いくつかの正規化作業を行う必要があるかもしれませんが、これを行うときは注意してください。調査によって多少のニュアンスが失われる可能性があります。したがって、応答を正規化する場合は、元のデータも保持して、期待どおりに機能しない場合にチェックできるようにします。
見たい感情があれば追加します-あなたが体験したい感情がある場合want言及されていないが、言及されていないユーザーをリストに追加します。前向きな感情や、プロンプトが表示されない限りユーザーが考えていないと思われる感情のために、これを行う必要がある場合があります。
コンテンツ/製品に対する感情の一致-各製品またはコンテンツの一部について、各参加者にマスター感情リストを、それらがどの程度一致するかでソートするよう依頼します彼らの感情-最高の試合を最初に、2番目に最高の試合を2番目にして、リストに載せます。すべての感情を配置する必要はありませんが、配置する場合は、さらに作業する必要があります。
Commmonプレースメントを検索それぞれを配置した参加者の割合を計算しますfeeling最初に配置し、2番目、3番目に配置した割合などで、「ユーザーの50％がこれを混乱させた、30％が安心した、20％が怖かった、他の感情とはあまり一致しなかった」と記録している。

これを完了すると、ユーザーの感情がさまざまな銀行商品とどのように一致するか、およびそれらに関する情報について、いくつかの統計が機能するようになります。

研究に取り組む

これらの統計を使用して、幸せそうな顔や悲しそうな顔よりも優れたオプションを決定し、おそらくオプションをもう少し意味のある、ニュアンスがあり、ユーザーが実際に感じることに関連するものにすることができます。

テスト参加者の60％が感じたと言った製品がある場合nervous、およびテスト参加者の70％が感じたと言ったそれを説明するコンテンツreassured 「この種の商品で緊張する」というオプションを選択したユーザーは、安心できるコンテンツを提示するのに適しています。

それでも、「快適」か「不快」か、または「明確」と「混乱」に要約されるかもしれませんが、少なくとも、感情について尋ねる質問がコンテンツにどのように関連しているかを確認する方法をよりよく理解できます。または銀行商品が知覚されています！