大企業はどのようにユーザー調査を実施しているのでしょうか?

現在、多くの大企業は業界をリードする技術と人材を有しており、ユーザー調査チームも比較的充実した設備を備えている場合がほとんどです。では、大企業におけるユーザーリサーチのワークフロー、ユーザーリサーチの組織構築、マネジメントはどのようなものなのでしょうか？大企業はどのようにユーザー調査を実施しているのでしょうか?著者の記事を見てみましょう。

大手A社のユーザーリサーチチームは、業界をリードする地位と高い収益性により、一般的に非常に豪華であると言わざるを得ません。新卒者は985校または海外の有名大学出身で、社会採用は基本的に有名な乙市場調査会社と大手甲企業によって承認されています。

多額の資金を投じて構築されたこのような専門的なユーザーリサーチチームは、当然ながらユーザーリサーチ能力の面でも一流です。長い間設立されてきた多くのユーザーリサーチチームは、Tencent や NetEase Games のユーザーリサーチ方法論など、特定の業界における成熟した高度なユーザーリサーチ方法論システムを蓄積してきました。

今日は、これらの大企業がどのようにユーザー調査を実施しているかを明らかにします。

1. 大企業のユーザーリサーチワークフロー

大企業のユーザー リサーチ チームには、ユーザー リサーチ プロジェクトのための非常に標準的なワークフローがあり、これには通常、要求の伝達と理解、リサーチの設計、プロジェクトの実行と管理、データの収集と処理、レポートの作成、レポートの実装という 6 つのステップが含まれます。

コミュニケーションと理解が必要です。一般的に、ビジネス側が最初にニーズを伝え、その後、ビジネス モジュールのサポートを担当するユーザー リサーチの学生がビジネス側とニーズ コミュニケーション ミーティングを開催し、ニーズの原因と結果を理解します。

このリンクで最も重要なことは、2 つの目標を把握することです。1 つはビジネス目標 (商業目標とも呼ばれます) で、これは、製品の再配置、ユーザーの増加の達成、ユーザー離脱の削減など、プロジェクト完了後にどのようなビジネス上の問題を解決し、どのような商業的価値をもたらすことができるかということです。もう 1 つは研究目標であり、これは、ユーザーのポートレート、ユーザーの購入および使用行動、ユーザー エクスペリエンスの評判など、商業目標を達成するためにどのようなコンテンツを研究する必要があるかというものです。これら 2 つの目標を混同してはなりません。

ニーズを伝え理解することは、実は非常に難しい作業です。ユーザー研究者の業界に対する理解、ビジネスに対する精通度、商業的感受性をテストします。研究のためだけに研究を行うことはできません。

要望の伝達が完了したら、大企業のユーザー研究者が、その要望が妥当かつ価値があるか、またスケジュールに余裕があるかを評価します。問題がなければ、ビジネス側から正式に要望メールが送られ、ユーザーリサーチチームのリーダーとビジネスチームの最高責任者が確認し、承認します。承認されると、プロジェクトを開始できます。

研究デザイン。研究者たちは、ニーズを正しく解釈した上で、2 つの目標を中心に研究計画を設計し始めました。

これには、定量的なアンケート調査、定性的な詳細なインタビュー、フォーカス グループ セミナーなど、どのような調査方法を使用するかが含まれます。一部のプロジェクトでは、ビッグデータやサードパーティのデータと組み合わせたデスクリサーチも必要です。研究の枠組みと内容はどのようなものか。たとえば、製品を発売する前の実現可能性調査には、製品の価値判断（市場スペースやサブカテゴリの開発動向など）とユーザー需要の調査という、少なくとも 2 つの主要モジュールが含まれている必要があります。明確な出力、合理的な時間ノード、必要なリソースのサポート、サプライヤーの選択などを含むプロジェクト実行計画。

この段階では、調査計画に加えて、アンケートとインタビュー概要という 2 つの重要な出力があります。研究計画がトップレベルの設計だとすると、アンケートやインタビュー概要は実践的なマニュアルです。

さまざまなニーズに応えて、今日の大企業はすでに成熟した研究計画を開発しています。これらの多くは日常的なプロジェクトであり、研究計画、アンケート、インタビューの概要にはすべて過去のデータへの参照が含まれています。これが標準化の利点です。

調査計画書、アンケート、インタビュー概要を出力した後、大企業のユーザーリサーチャーは再度ビジネス側とコミュニケーションを取り、ビジネス側のニーズや目標との乖離がないか確認します。確認後、要望メールに基づいて返信し、ユーザーリサーチチームとビジネスチームリーダーが2回目のレビューを実施します。

プロジェクトの実行と管理。ここでは 2 つの状況があります。1 つは外部サプライヤーが存在せず、プロジェクト全体が社内のユーザー研究者によって実行される場合です。通常、ほとんどのプロジェクトは純粋に定量的な調査プロジェクトであり、社内のユーザー調査に限定されています。もう 1 つは、外部サプライヤーのリソースが使用されることです。この場合、通常、ユーザー パネル ライブラリの使用、またはオフライン ユーザーを募集するためのリソースと機能が必要になります。

外部サプライヤーを使用しない社内ユーザー調査プロジェクトの場合、アンケート調査を実行するプロセスは、ユーザー研究者がアンケート プラットフォーム (このアンケート プラットフォームは特殊であり、ユーザー データの漏洩を防ぐためにローカルに展開する必要があります) でアンケートをプログラムし、社内ユーザー管理システムを通じてユーザー タグを選択し、社内マーケティング システムを通じてテキスト メッセージを使用して自社のユーザーに連絡します。定性的な詳細なインタビューとフォーカス グループ セミナーのプロセスは、採用アンケートを送信し、オンラインまたはオフラインでユーザーにインタビューすることです (たとえば、ユーザーを会社に招待したり、ユーザーを訪問したりします)。

外部サプライヤーからユーザー調査プロジェクトを採用する場合、サプライヤーはプロジェクトの時間やサンプルの品質などの管理を支援します。これにより、社内のユーザー研究者にとっては作業が大幅に容易になりますが、サプライヤーによる不正を防ぐためにサンプルとデータを検証する必要もあります。

データの回復と処理。定量的なアンケート調査から得られたデータであっても、定性的な詳細なインタビューやセミナーから得られたユーザーフィードバックであっても、まず不適格なサンプルを特定し、極端な値を除去するクリーニングプロセスが行われ、その後、データ テーブル、詳細なインタビューの要約、セミナーの要約が作成されます。

現在、外部サプライヤーを利用せずに、ユーザー研究者自身がデータテーブルを作成していますが、そのほとんどはサードパーティの市場調査会社のデータDPと比較できません。これは、少数の大企業のユーザー研究者の欠点でもあります。高度なモデリングや分析となると、さらに限界がきます。

深層インタビュー要約やシンポジウム要約は、当初は要約や意見を記載していましたが、現在は情報要約にするのが一般的です。以前のチームでは、最初は要約に Word を使用していましたが、後に Excel に切り替えて、さまざまなユーザーとのインタビューの主要なコンテンツ情報をまとめ、それを情報クエリおよび検索ツールに変えました。

レポート作成。大企業のユーザー調査チームは、一般的に中小企業よりも最終レポートを作成する時間が長くなります。中小企業ではできないことですが、レポートの作成と修正、継続的なブラッシュアップに 1 ～ 2 週間、場合によっては 1 ～ 2 か月を費やすことができます。

もちろん、ちょっとした一時的なニーズにも迅速に対応いたします。

大企業のユーザー調査レポートは、一般的に長く、包括的かつ詳細です。一方では、これは長い時間と何度もの細かい磨きの成果です。一方で、購入したサードパーティのプラットフォームデータ、社内のビッグデータ、戦略チーム/ビジネス分析チームからのサポートなど、さまざまなリソースを統合することができます。レポートの内容、レイアウトともに申し分なく、外部の専門市場調査会社を圧倒する傾向さえあります。

実装を報告します。報告書の初版が出たあとは、まずは現場との事前のコミュニケーションと報告を行い、意見を踏まえて修正を加えていきます。すべてが正しいことを確認するための2回目の通信の後、上位に報告されます。

レポート レベルが上がると、各レポートでレポートの調整や、レポート フレームワークの完全な再構築の可能性が生まれます。

最終レポートが完了すると、プロジェクトのループを閉じるための正式な電子メールも送信されます。

ちなみに、10 の提案のうち最終的にいくつが採用されたのか、採用されたものが最終的に製品にどのように反映されたのかなど、プロジェクトの実施状況も追跡します。

2. 大企業のユーザーリサーチ方法論

大企業のユーザーリサーチチームは、リサーチ手法の多様性と標準化に大きな注意を払っています。

研究方法の多様性という点では、従来の主流のアンケート、詳細なインタビュー、フォーカスグループディスカッションに加えて、多くの新しい研究方法も開発され、適用されるでしょう。

最先端の視線追跡と脳神経科学の研究が実際に使用されています。オンライン コミュニティ、ユーザー ログ、ユーザー クラウド テストなどの非主流の方法も頻繁に使用されます。

標準化構築には、プロジェクトプロセスの標準化、アンケートの標準化、プロジェクトの標準化が含まれます。

プロジェクト プロセスの標準化には、研究プロジェクトの確立、定量的および定性的な研究、データ処理、プロジェクト出力など、各リンクの標準化された操作マニュアルが含まれます。

アンケートの標準化は、人口統計属性の質問や購買動機の質問の標準化など、研究プロジェクトに基づいた標準化された質問ライブラリを継続的に蓄積するのに役立ちます。

プロジェクト標準化では、ユーザーポートレート調査、製品イノベーション調査、ユーザー満足度/NPS評価など、多​​くのプロジェクトの経験を蓄積し、共通点をまとめることで、日常的なユーザー調査プロジェクトの効率と標準化を向上させます。

大企業が実施したユーザー調査により、製品のライフサイクル全体をカバーするソリューションが形成されました。

• 市場調査：市場参入実現可能性調査、市場動向調査、消費者洞察など。
• 製品イノベーション：カテゴリーイノベーションの機会、価格設定、製品イノベーションの組み合わせ戦略などの研究。
• マーケティング前の準備: コンセプトテスト、製品テスト、価格テスト、模擬購入調査など。
• 発売後レビュー：製品の成功と失敗の理由の分析、満足度とNPSの調査、マーケティング効果の評価など。

さらに重要なのは、大企業のユーザー リサーチ チームは一般的に設立期間が長いため、豊富なプロジェクト経験を蓄積しており、プロジェクトの継続的な反復とレビューを通じて、特定の業界の提案に対する成熟したソリューションを形成していることです。

テンセントを例に挙げましょう。ゲーム分野のユーザーリサーチに関しては、古典的な IP を人気のあるモバイル ゲームに変換する方法を提案するための一連の TTRT 方法論があります。具体的には、ターゲットユーザーのポジショニング（Target）、製品テスト（Test）、製品ポジショニングの調整（Retarget）、製品テスト（Test）が含まれます。

同様に、NetEase Games ユーザー エクスペリエンス センターは、ユーザー リサーチとゲーム開発を組み合わせて、ユーザーから競合他社、データ、インタラクションに至るまでのさまざまな問題に対する一連の標準ソリューションを開発します。

3. 大企業におけるユーザーリサーチ組織の構築と運営

大企業のユーザーリサーチチームの組織構造には、業界/ビジネス分析、ビッグデータ、ユーザーリサーチを、通常「市場およびユーザーリサーチ部門」と呼ばれる総合的な中堅シンクタンクに統合するという大きな傾向があります。

しかし、中小企業の多くは不自由です。組織的所属としては、デザイン、ブランド、ビッグデータ部門のいずれかに所属しており、ユーザーリサーチの地位は高くありません。

大企業におけるユーザーリサーチチームの構築は階層に重点が置かれます。ピラミッドの底辺は、985 の名門大学からの新入生であり、その基準は非常に高くなっています。中堅レベルのバックボーンの一部は成人した新入社員ですが、ソーシャルリクルートメントを通じて他の企業から引き抜かれた人材の方が多く、基本的に学歴と大企業からの推薦が必要です。ピラミッドの頂点にいるのはディレクターまたはシニアディレクターで、一般的には会社やチームに 5 年以上在籍し、チームのベテランです。社会公募により管理職として採用される人材は比較的稀です。

大企業のユーザーリサーチ チームのマネージャーは、通常、専門的なユーザーリサーチのバックグラウンドを持つ人が務めており、部外者や他の部門のリーダーが同時にこの役割を担うことはほとんどありません。これも中小企業との大きな違いです。

大企業のユーザーリサーチチームには、人材を評価し昇進させるための成熟した能力モデルと人材評価メカニズムがあります。以下の評価システムは多くの大企業で採用されており、参考になります。

パフォーマンス評価の点では、大企業のユーザーリサーチチームは、多くの次元の指標を提供し、さまざまな重みを割り当てているにもかかわらず、実際には客観的な定量化を達成できていません。

たとえば、仕事の結果の品質の重みは 60%、チームのコミュニケーションとコラボレーションは 20%、組織の影響力は 20% などです。職位によって重みは異なりますが、職位に関係なく、仕事の結果の品質の重みが最も高くなります。

さらに、仕事の質を評価する際には、通常、行われたプロジェクトの数ではなく、プロジェクトの質とビジネス面への影響、特にビジネス管理への影響が考慮されます。

大企業のユーザーリサーチチームの規模は数十人から数千人（本当に数千人）に及び、中小企業では考えられないような1対1、さらには多対1のサポートをビジネスに提供することができます。

Tencent と NetEase には数百のゲーム製品があり、現在は基本的に 1 つのゲーム製品に 1 人のユーザー研究者が割り当てられています。一方、携帯電話会社など、それほど多くの製品を持たない大企業では、コア製品が数個しかないため、複数の人が協力して 1 つの製品を提供しています。

人は自分の認識を超えてお金を稼ぐことはできないと言われていますが、ビジネスでも同じことが言えます。

これらの大企業がこのような高額な料金を支払うのは、ユーザーの洞察（認知）がもたらすビジネス価値を十分に認識しているからです。多くの中小企業では、依然としてビジネス上の勘やビジネス経験に基づいて意思決定を行い、試行錯誤に頼っており、そのギャップが拡大しています。

強い者はいつまでも強く、弱い者はいつまでも弱い。

著者: Liu Peilong; WeChatパブリックアカウント: ペロン