ユーザー分析：多肢選択式質問を用いた情報注目度調査の事例分析

特定のページを閲覧しているユーザーが何を見ているのかを知りたい場合、通常は以下の方法があります。1. CTR（クリックスルー率）やクリックヒートマップ（さまざまなレイアウト方法、配色などが全体的な効果に与える影響をテストするために使用できるヒートマップ）などのクリックストリームデータを確認する。2. ユーザーの視線の軌跡、特定のブロックの注視時間、注視ポイントの数、リトレースメントの数、視線ヒートマップなどを取得できる眼球運動テスト。 3. ユーザーの閲覧行動とその理由を定性的に理解するためのユーザーインタビューとユーザーテスト。

方法 1 は定量分析であり、方法 2 と 3 は定性研究です。ページ情報に対するユーザーの注目度を調査する場合、ページクリックデータがすべてではありません。効果的なクリックを生み出さない閲覧行動を正確に分析することはできません。定性調査では、ユーザーが注目する情報とその理由を明らかにすることはできますが、定量化できず説得力に欠けます。したがって、研究では定量的手法と定性的手法の組み合わせが一般的に使用されます。

この記事では、アンケートで複数選択の質問を使用して、ページ情報に対するユーザーの注目を調査および分析するという、定量分析と定性分析の中間のグレーソリューションについて説明します。アンケート調査は、ユーザーの行動や態度を理解するのに役立つだけでなく、収集される情報量が多いため、ある程度の説得力があります。アンケートでは、クリック行動を伴う指標についてはクリックデータを組み合わせて検証分析を行うことができます。クリック行動を伴わない指標については、まず定性調査（ユーザーインタビューなど）を使用して調査内容や設計オプションを決定し、その後アンケートを使用してデータを収集してユーザーの意見を定量化することができます。

複数選択問題を設計する際に注意すべき点:

1. 質問タイプの選択。

質問タイプには、複数選択質問、単一選択質問、採点質問が含まれます。調査内容に応じて質問の種類を決定します。ユーザーがどの情報セクションにもっと関心を持っているかを知りたい場合、既存の情報セクションの数が多く、5 つ以上ある場合（データ参照：Dujie 調査質問票における選択問題の分析方法に関する考察（2））、図 1 に示すように、選択問題を使用します。5 つ未満の場合は、たとえば、既存の人気店の製品セクションの分類が 4 つの一般的な方法に基づいている場合は、図 2 に示すように、スコアリング質問を使用できます。評価型の質問と複数選択型の質問の違いは、評価型の質問ではユーザーがより慎重に評価できる一方で、質問に入力するコストが高くなるため、選択肢が少ない質問（通常は 5 つ以下）に適していることです。調査内容で、最も関心の高い情報、最も頻繁に使用される情報などを明確にする必要がある場合は、問題を明確にするために複数選択の質問を使用する必要があります。

図1 複数選択問題の例

図2 採点問題の例

図3: 単一選択質問の例

2. オプション設計

オプションの設計は定性的な調査結果に基づいており、研究者はユーザーの可能性のある行動について主観的な推測を避ける必要があります。選択肢は可能な限りすべての可能性のある状況をカバーする必要があり、選択肢の細分化の程度は研究結論の推論に直接影響します。

以下は、この事例に基づいた分析です。

事例名：衣料品購入者の人気店ホームページ情報への注目度調査

1. 研究目的

販売者が購入者を理解し、高品質のストアホームページを作成できるように支援します。

2. 研究のアイデア

1. 研究対象者をどのように選定するか

王埔ホームページの装飾における業界の違いを考慮して、パイロット研究の業界を選択することにしました。アパレル業界のオンライン取引量は比較的高いため、王埔ホームページのコンバージョン率の変化を後でテストするのに有利です。そのため、今回の調査対象はアパレル業界のバイヤーに選ばれました。

2. 研究方法をどのように選択するか?

この調査は、ユーザーの目的や意見を定量的に検証するためのものであるため、アンケート調査を採用し、配信チャネルは IM です。アンケートの質問の種類は次のとおりです。

1) 複数選択式の質問：下の図に示す製品情報のうち、私が特に関心があるのはどれですか（図1）

2) スケールに関する質問: 次の製品カテゴリに対する懸念のレベルを評価してください (図 2)

この質問では注目度指数の計算が必要です。注目度指数は、ユーザーが情報にどれだけ注目しているかを 0 から 1 の範囲で示します。注目度指数が 1 に近いほど、注目度が高くなります。注目度指数 = (1 × 重み a + 2 × 重み b + ... + 5 × 重み e) / 5、ここで重みは特定のスコアを選択した人の割合です。

3) 単一選択の質問: 次の製品カテゴリのうち、どの製品が最も簡単に見つかりますか? (図 3)

3. 研究内容

1) 購入者が最も注目する情報セクションはどれですか?

2) サプライヤー情報、製品情報、企業情報の詳細の中で、バイヤーが最も気にするものは何ですか?

3) 購入者にとって最も魅力的で、見つけやすい製品カテゴリーは何ですか?

アンケートに含まれるユーザーの背景情報は、次のように分類されます。

1) 購買行動別：典型的な購入者（Alibabaで購入したことがあるが、買うだけで売っていない）、買い手と売り手の両方（Alibabaで購入したことがあるが、買うことも売ることも両方）、放浪購入者（Alibabaで購入したことはないが、購入の意思はある）。

2) 性別：男性、女性

3) 年齢別：18～25歳、26～35歳、36歳以上（注：18歳未満の方は出店できません）

背景情報は、アンケートの統計分析においてグループの意見を比較するための重要な側面です。

4. 研究内容

合計332件のアンケートが有効に収集されました。サンプル内の買い手と売り手の比率は、実際の母集団とわずかに異なります (表 1 を参照)。これは、オンライン調査でよく発生するサンプル構造の偏りの問題です。解決策は、比例重み付けを使用して、サンプルのキー構造を母集団のキー構造と一致するように調整することです。重み = 特定のグループが全人口に占める割合 / サンプルに占めるこのグループの割合。比例重み付けは、この調査の全体的なサンプル統計にのみ使用され、ユーザーの背景による分類後のグループ統計には使用されません。

表1 比例加重の重みの計算

分類が全体の母集団に占める割合とサンプルの割合の重み（全体の母集団の割合/サンプルの割合）

購入者 24% 32%

0.73

売買 76% 68%

1.13

3. 研究成果（一部）

1. 衣料品購入者は、人気店のホームページに到着するとすぐにポイントに向かい、サプライ商品セクションに最も注目します（80％）。商品を閲覧する際には、販売者が提供している商品のカテゴリーでも検索します（61%）。もちろん、サプライヤー情報（73％）も確認する必要があり、連絡先情報（55％）もバイヤーの注目点です。

2. 商品を宣伝する際、販売者は商品をいくつかの主要なカテゴリーに分けることが多いです。一般的な名称には、店主推奨商品、売れ筋商品、販促商品、最新商品などがあります。この調査によると、購入者は実は売れ筋商品と最新商品を最も気にしているそうです。

3. アパレルの購入者は、商品情報を閲覧するために商品カテゴリーをクリックすることを好みます (59%)。多くの煩雑な商品分類方法の中で、彼らは商品タイプ (トップス、スカート、ボトムスなど) で商品を検索することに最も慣れています (44%)。

（一部省略）

IV. 研究概要

この調査は、アンケートに多肢選択式質問と評価式質問を用いた情報注目度のケーススタディです。統計手法は複雑な数学的モデリングを伴わないため、統計初心者でも簡単に使用できます。さらに、研究コストが低く、研究サイクルが短いため、すべての人にお勧めする価値があります。

調査に関する注記:

1. アンケート項目の設計は、調査内容の定性的な理解に基づいて行う必要があります。この調査の選択肢は、Alibaba Chinaのウェブサイト上の既存の人気ストアのホームページコンテンツの定性的な要約と分類に基づいて設計されました。他に使用できる方法としては、歴史的研究資料の参照、ユーザーインタビューなどがあります。

2. サンプルサイズが 1000 未満の場合、回復されたサンプル内のキー構造に偏りがある場合は、加重補正を実行することをお勧めします。

3. 研究手順のまとめ:

最初のステップは、過去の調査データを確認し、ユーザーにインタビューし、アンケートのオプションを設計し、ユーザーの背景情報の内容を決定することです。

ステップ2: アンケートを送信する

3番目のステップはアンケートデータを収集して集計することです

ステップ 4: レポートを準備します。レポートでは、クリック行動を伴う指標についてはクリックデータを組み合わせて検証分析し、クリック行動を伴わない指標についてはアンケートを用いてデータを収集し、ユーザーの意見を定量化して分析します。

記事の最後に、読んでくださった皆様への感謝と、批判や訂正を歓迎します:)

出典: http://www.aliued.cn

原題: ユーザー分析: 多肢選択式質問を用いた情報注目度調査の事例分析

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