Insight Tokyo #1 の登壇を終えて
はじめまして、Rettyでデータ分析チームのマネージャーをしている平野と申します。今回初noteですが自己紹介はまたの機会とします。
3/25(水)にInsight Tokyoでオンライン登壇をさせていただきました。その内容を同じ登壇者であるみほぞのさんが定量×定性の補完的アプローチ@ Insight Tokyo #1 を書いているのを見て便乗書きです笑
登壇資料はこちらです。
主に、定性データも活用するに至った背景と定量定性の活用プロセスについての内容です。
定性データの活用背景
僕はデータアナリストとしての歴が3年くらいなのですが、今まで定量データの活用がメインでその限界を感じてました。そこに対して目的を達成するために必要であれば定性データは使うべきだと思い実際に活用するに至ったのですがその背景について言及しました。
プロセスの紹介
そのあとに実際の活用プロセスを紹介しました。定量で課題の場所を特定し、アンケートリサーチ、インタビュー、定性データ分析、KA法×KJ法と、それぞれのプロセスごとにやり方を紹介しています。
スライドにない部分（口頭で話した部分）や、もっと詳しく書きたいので後日時間があるときに書きたいと思います。
ご質問への回答
頂いたご質問への回答を記載します。
苦労された点や、何度も往復して考えた点などありますか？
#InsightTokyo
— うさぎどん (@MasaDoN22) March 26, 2020
あと定性分析のKA法とKJ法も難しかったです。言語化力、構造化力をフルに試されます。
#InsightTokyo
— うさぎどん (@MasaDoN22) March 26, 2020
インタビューの際だと自らの仮説は持ちつつ決めつけたり誘導しないように質問するのが大変でした。
定性調査は機能よりも戦略に（これは質問ではないけど拾ったやつ）
どれだけ意思決定の不確実性を減らしたいかの観点はあるかなと思う。
— うさぎどん (@MasaDoN22) March 25, 2020
極論、戦略から機能、UIなど全部で必要ねらやった方がいいと思ってる。ただコストの観点があるので確信度が高いなら優先度落としてもいいと思う。
戦略に関してはインパクトが大きいのでリサーチすることの意味は大きいかと思う。 https://t.co/TlEuBmJKjV
ジョブ理論は必読ですか
必読かはわかりませんが個人的に好きな本で参考にしている考え方ですね。
— うさぎどん (@MasaDoN22) March 26, 2020
機能的価値の具体を抽象化していくのですが、どれくらいの数の範囲内で抽象化しなければいけないか気になる。
#InsightTokyo
— うさぎどん (@MasaDoN22) March 26, 2020
これは難しかったことの一つでした。抽象化の行く末は人間の根源欲求になってしまいそうなると意味がないので、提供価値の方向性が決められそうな粒度、最低限のボリュームがあるかを意識してました。それで今回の事例では5つくらいになりました
一番最初のステップの「価値仮説の構築」が定量調査に分類されてるの気になる。ここも定性分析の強みだと思っていた。
こちらは直接回答した質問です。回答内容は以下になります。
「最終的なアウトプットが定量なので定量にくくってました。ただたしかに価値仮説は定性といえるので、両方が正しい表現ですかね。」
感想）オンライン登壇は意外と良かった
今回登壇者はZoom、視聴者はYoutubeLiveでの形式での取り組みとなっておりオンライン登壇は初めてだったのでうまく話せるか非常に心配でした。絶対緊張するなと。
ただ実際やってみた感想として反応はない分マイペースに話せるし、人前に立つよりかは緊張しませんでした。しかもトークスクリプトも用意してそのまま読めるので初心者にはこっちのほうが向いているのでは？とも思いました。
しかしフィードバックの中に発表スピードが早すぎて追いつけないなどの声もあり。この辺はオンラインだと表情が読み取れない分、調整が難しかったです。
反省）プロセスの詳細をお伝えしきれなかった
今回プロセスをじっくりお伝えしたかったのですが、10分という発表時間の中で詳細にお伝えできなかったのが非常に申し訳なかったです。正直内容が中途半端な感じになってしまったので、また詳細についてnoteか何かでご紹介できればと思います。