定量データ vs 定性データ - 違いは何？

今日のデータドリブンな世界では、数字はどこでも見られるがすべてのデータは同じ物語を語るわけではない。ダッシュボードのメトリクスを眺めながら、「なぜこれが起こっているのか？」と疑問に思ったことはありませんか。

その鍵は、定量データと定性データの両方を理解することにあります。これら2種類のデータは、明確性、文脈、実行可能な洞察を提供するために、どちらも合わせて使ってはじめ意味があります。両方をマスターすることで、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、製品戦略を改善し、よりスマートなマーケティング決定を下すことができます。

では、どちらが異なるのか、どのように互いに補完してスマートな結果を生み出すのかを見てみましょう。

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定量データとは何か？

定量データは 数値であり、 測定可能、 そして大規模な傾向やパターンを特定 するのに適しています。 例えばい可能ような疑問に答えられます：

• 私のウェブサイトに何人のユーザーが訪問したか
• カスタマーエクスペリエンスを最適化するために、どのCTAに何パーセントのユーザーがクリックした？
• ユーザーがどのくらいの時間をウェブサイト上に滞在した？
• 購買率が平均値は？

このタイプのデータは、Googleアナリティクス、ヒートマップ、または デジタルエクスペリエンス最適化プラットフォーム などのツールを使用して、構造化されたユーザー行動を追跡することで収集されます。

定量データの例：

• 日々の新規登録数
• チェックアウト中のドロップオフ率
• セッションの平均時間
• メールキャンペーンからの購入率

なぜそれが重要か？

定量データは 「何が起こっているのか」 の理解のためのデータを提供します。ユーザー行動を測定し、傾向や異常を特定し、目標とのベンチマークを実行し、統計的に有意な実験を実行するのに役立ちます。

しかし、 数字だけでは文脈が不足している というのは事実です。ユーザーがサイトを放棄していることがわかっても、より深い洞察がなければ、ユーザーがなぜ放棄したのかを理解することはできません。そのためには、定性データが必要です。

定性データとは何か？

定性データは 記述的、 オープンエンド、 人間の文脈が豊富 なデータです。ユーザーの動機、不満、感情的な反応を調査して、ユーザーの行動の背後にある なぜ を明らかにします。

たとえば、定量データがフォームの完了率が 30% 下がった場合、定性データはユーザーがレイアウトが混乱しているか、支払いプロセスに信頼が持てなかったことを明らかにするかもしれません。

定性データの例：

• オープンエンドのアンケート回答
• セッション再生ビデオでユーザーの行動を表示
• ヒートマップでクリックやスクロールを強調
• ユーザビリティテストや顧客インタビューからのフィードバック

なぜそれが重要か？

定性データは 「なぜ」 の背後にある数字を明らかにします。ユーザーの感情や痛点を理解し、製品改善のための直接的なフィードバックを収集し、定量データの発見を検証するのに役立ちます。

これは、UXリサーチ、顧客ジャーニーマッピング、機能設計などの分野で、感情や動機を理解することが重要な場合に役立ちます。

なぜ両方の定量データと定性データが必要か？

定量データだけに頼ると、不完全な結論につながります。

• 定量データ は 「何が起こっているのか」 を示す
• 定性データ は 「なぜ起こっているのか」 を明らかにし、深さと微妙さを提供する

両方を組み合わせると、より包括的な視点を提供し、より深い理解を得ることができます。

実際の例

アナリティクスの結果、80%のユーザーが質問#3でフォームを放棄しているとします。一見したところ、質問自体に問題があると思うかもしれません。しかし、セッションのリプレイ（定性的なもの）を見直すと、入力フォーマットが電話番号を拒否し続けるため、ユーザーがためらっていることに気づきます。

両方のデータセットを組み合わせることで、生の数字では説明しきれなかった特定のユーザビリティの問題を特定することができます。

この相乗効果は、次のような点で非常に貴重です：

• ユーザーエクスペリエンス（UX）の最適化
• コンバージョン率の向上
• 製品ロードマップへの情報提供
• カスタマージャーニーのパーソナライズ

結論

定量データ vs 定性データの論争では、どちらも勝者はいません。両方が必要です。

• 定量データ を使用して、パフォーマンスを測定し、傾向や異常を特定します。
• 定性データ を活用して、人間の要素を調査し、ユーザーの行動の背後にある理由を明らかにします。

最も成功したチームは、定量データだけに頼るのではなく、両方の洞察を組み合わせて、より深い理解、ユーザー中心の戦略、持続可能な成長を実現します。

次にデータボードを分析したり、ユーザージャーニーを評価したりするときは、ユーザーの行動の背後にある全体像を視覚化するために、自分自身に質問してみてください。

定量データと定性データを組み合わせると、データは最も力を発揮します。両方のデータを組み合わせて、ユーザーの行動の背後にある理由を理解するために Air360 のようなデジタル体験の分析ツールを活用してみてください。

Air360には、パフォーマンスを測定するためのファネル (定量データ) と、ユーザーの行動を調査するためのセッションリプレイやオンページ分析 (定性データ) など、両方のデータを組み合わせてユーザーエクスペリエンスを最適化するためのすべての機能が含まれています。