データと上手に付き合ってデザインする方法

1. MTDDC Meetup TOKYO 2015 2015年11月28日長谷川恭久

3. コンテンツの追加・更新見た目の調整

4. データが答えを教えてくれる？

5. データでデザインを決めれば良い

6. データでデザインを決めれば良い

7. 嘘や混乱を招く場合がある

13. 登録数ニュースレター申込数予約

14. 正しい目標が設定されているか優先度の高い課題を見極める

15. コンバージョン率

18. マーケティングを止める！？

21. 数値が目標になる危険性作り方・見せ方で数字は操作できる

22. 良い結果を得たい都合の良いストーリー

24. データはデザインするための強力なツール都合の良い道具にするか問題解決のために活用するか

25. データはデザインするための強力なツールデータの見方を少し変える

27. ページビュー平均滞在時間直帰率離脱率コンバージョン率点ユーザー行動

28. アクセスしたページビュー外へ移動した離脱率購入したコンバージョン率

29. 動機行動結果

31. 利用者がどこから来て、どの画面で離脱したのか？その間にどの画面を辿ったのか？どのデバイスやソフトウェアでアクセスしたのか？

32. 記事がひとつのコンテンツとして満足できるものである関連記事への誘導が弱い、もしくは選択肢が多過ぎトップページで掲載されている見たい記事を順に見ているニュースの全体像を見渡す画面として機能している仮説

33. トップページ

34. トップページ遷移画面 1 遷移画面 2

38. 新規とリピータータブレットとパソコン検索した人ソーシャル経由

39. 何がキッカケで訪れたのかなぜそのような行動をしているのかステップごとに見えている情報は何かビジネスゴールに基づいた改善があるとしたら何か質問

40. 点データから取得できる線データから導き出される Web解析ユーザーインタビュー市場調査

41. カスタマージャーニーマップ

42. 点データから取得できる線データから導き出される Web解析ユーザーインタビュー市場調査動機・感情

43. 行動動機・考え感情利用前利用中利用後感情曲線

44. 作業・JOB なぜ必要とされているのか

45. クレイトン・クリステンセン教授

47. どのような状況か何がしたいのか何を得ることができるのか

48. 今読みたいけど忙しくて読めないとき手軽に記事を保存しておきたい忘れずに空き時間があるときに記事が読める

49. 点データから取得できる線データから導き出される

50. 線データから導き出されるカスタマージャーニーマップ時系列 Job to be done フレームワーク文脈・動機

53. 点ユーザー行動

54. 点ユーザー行動線行動や動機

55. クリエイティブデータ

56. データを翻訳する視覚化することによる共有問題解決のための土台デザインツールで視覚化

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