マインドマップシリーズのテスト：CROプロのように考える方法（パート12）

アビハフへのインタビュー

このアビとのインタビューはブックマークするものです。

最適化に20年を費やした彼女は、特定のアイデアに対する偏見や偏見なしに、科学的にどのように行うべきかについての深い洞察を提供します。

彼女は、質の高いデータ収集方法を使用することの重要性と、チームの全員が何をしているのかを正確に理解することの重要性について説明します。 彼女は、悪い習慣を打ち破る方法についてアドバイスを提供し、新しいものすべてを最適化するものとは考えていません。 焦点は、ユーザーインターフェイス、ユーザージャーニー、およびユーザーエクスペリエンスの最適化にある必要があります。

あなたのウェブサイトを最高のものにすることに関心があるなら、このインタビューを最初から最後まで読みたいと思うでしょう。

アビ、あなた自身について教えてください。 テストと最適化を始めたきっかけは何ですか？

テストと最適化への私の旅は、私がフロントエンドの開発者/設計者であった2000年代初頭に始まり、私が構築したものを使用しようとしている人々を見て最初のユーザビリティラボセッションに参加したとき、私は恐怖を感じました。 どうして彼らはX、Y、Zを見ることができなかったのでしょうか？ なぜ彼らはA、B、Cを理解できないのですか？ これらの人々の何が問題になっていますか！？

「あなたじゃない、私だ」ということわざをご存知ですか？

まあそれは間違いなく私でした、そしてこれは私が今まで耐えなければならなかった最も壊滅的な分裂でした。 私自身のエゴと、人々が実際に何を必要とし、何を望んでいるかを理解することとの関係。 ユーザー調査とそれがもたらす可能性のある利点と洞察への私の興味をそそったのは、この根本的な変化でした。

テストは、科学的に、バイアスなしでアイデアを証明、反論、または拡張するための自然な進歩であり、これにより、ユーザーと会社に有利な、より最適化された作業方法への道が開かれました。

最適化して何年になりますか？ 意欲的なテスターとオプティマイザーに推奨するリソースはどれですか。

ひっかけ質問？

信頼できるリソースは1つではありません。

データを収集して仮説を立ててテストを実行したり、そのテストの結果を呼び出したりする場合は、1つのデータポイントに依存することはありません。同じことがここでも当てはまります。

この仕事を上手にやりたいのであれば、複数のデータソースを調べて調査し、それを抽出する習慣を理解し、習得する必要があります。 私が最適化してきた20年以上の間に、これは私が誰にでも与えることができる最高のアドバイスです。 みんなの好奇心、調査、分析のスキルに帽子をかぶせる以外に、特に名前を付けるつもりはありません。

5語以内で答えてください：あなたにとって最適化の規律は何ですか？

改善に向けた系統的な進歩。

最適化を開始する前に人々が理解しなければならない上位3つのことは何ですか？

1. 人々（聴衆、利害関係者、チーム）
2. データ（分析、統計、分析、ユーザー調査）
3. Tech（何が可能で何が不可能かを理解するのに十分です）

偏りのないストーリーを伝えるために、定性的および定量的データをどのように扱いますか？

それぞれを同等の懐疑論で扱います。

使用するデータは、それが収集された方法と同じくらい良いものです。 あなたが持っているデータが、それが質的であるか量的であるかを問わず、公正かつ正確な方法で収集されているかどうかを評価します。

何度も私はデータを提示されてきましたが、それを掘り下げ始めると、何らかの形で欠陥があることがわかりました。 危険な分析の設定、偏った調査の質問、リストは続きます。

したがって、偏りのないストーリーが本当に必要な場合は、まず、ストーリーに適切な基盤があることを確認する必要があります。

それができたら、相関関係と因果関係を実際に調べ始めることができます。

仕事のピアレビューも大いに役立ちます。 このように考えると、その特定の分野の他の専門家によって研究が批判されていなければ、画期的な医学的発見に賞賛を与えることはありません。 最適化とテストに関しても同じことが言えます。 オプティマイザーが自分たちの仕事に対する科学的アプローチを表現したい場合は、リップサービス以上のものが提供されていることを確認する必要があります。

最適化チームのためにどのような学習プログラムを設定しましたか？ そして、なぜこの特定のアプローチを採用したのですか？

暴露。 多くの場合、最適化では「サイロ」について話しますが、真に最適化するには、鏡を見て、他の人を非難するのと同じ犯罪で有罪かどうかを判断する必要があると思います。

最適化チームを率いるとき、そのチームの全員がお互いの行動とその方法を理解していることが非常に重要だと思います。 私は、UIデザイナーが突然JavaScriptコーディングの奥深くに投げ込まれたり、分析の第一人者が突然FigmaやSketchを彼らの前に捨てて、チェックアウトプロセスのプロトタイプを作成するように求めたりすることを求めていません。 私が望んでいるのは、お互いの仕事への感謝、それがどのようにアプローチされているか、そしてそのチームのすべてのメンバーが何に関係しているのかを知るための基本的な理解です。

この基本的な知識スタックを取得することは非常に貴重であり、実際にはオプティマイザーを最適化する方法に関する洞察につながる可能性があります。

私は経験を通して学ぶことを大いに信じています。 それは素晴らしい先生です…私のチームの全員に、デスクトップの訪問者が最適化されている特定のWebサイトを閲覧する最も一般的な解像度でモニターを使用させたときのように。 それは、ユーザーエクスペリエンスを改善するためのいくつかの議論、多くのフラストレーション、およびいくつかの素晴らしいアイデアを引き起こしました！ データを解釈してそれについての言葉を読むだけでなく、それがどのようなものかを「感じる」必要がある場合があります。

あなたが望む最も厄介な最適化の神話は何ですか？

それはすべて光沢のあるものについてです！ 新機能、新しい気晴らし、愚かなカウントダウンタイマー、そしてあちこちでばかげた微調整。 基本的に、確かなデータとそれを裏付ける研究のない意見から生まれたアイデア。

私が見ているように、これは最適化ではありません。 しかし、それは時間とリソースの完全な浪費です。

私が行った最高の最適化のいくつかには、UI、ユーザージャーニー、ユーザーエクスペリエンスの改善が含まれます。 寿命のある最適化を見たい場合は、ここから始めてください。

うまくいけば、Abiとのインタビューが、実験戦略を正しい方向に導くのに役立つことを願っています。

どのアドバイスがあなたに最も共感しましたか？

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