結論：ユーザーリサーチは「定量で傾向を掴み、定性で“なぜ”を解き明かす」両輪です。
定量だけでは仮説が浅く、定性だけでは主観的になりがち。両者を順番に組み合わせることで、迷いのない意思決定につながります。
1. 定量リサーチとは？
定量調査は「数字で傾向を掴む」方法です。アクセスログ、アンケート、利用率など大規模に収集できるのが特徴です。
例：
・オンボーディング離脱率 40%
・Aha体験到達率 62%
・D30活性率 18%
これらの数字から「どこに課題がありそうか」を見極めるのが役割です。
2. 定性リサーチとは？
定性調査は「ユーザーの言葉で“なぜ”を掘る」方法です。インタビューや観察、カスタマーサポートログなどから深掘りします。
例：
「最初は便利だと思ったけど、翌月も本当に自動化されるか不安で使わなくなった」
→ この“翌月の不安”がD30活性低下の原因である可能性が高い。
数値では掴めない「感情・安心・迷い」を定性で言語化します。
3. 両者の組み合わせ方
定量と定性はどちらか一方ではなく、必ずワンセットで回すのが基本です。
- 定量：数字で赤旗を見つける（Aha到達率が低い、D30が伸びない など）
- 定性：その理由を掘る（なぜ？どんな場面で？どう感じた？）
- How設計：施策に翻訳（通知改善／UX短縮／価格パッケージ見直し）
4. よくある落とし穴
ユーザーリサーチで最も陥りやすいのは「恣意的な設問・質問」です。事業側が「こうであってほしい」と先入観を持ったまま調査設計すると、全く意味をなさなくなります。
悪い例：
「この機能が便利だと思いましたか？」
→ 利用前提になってしまっており、客観性が失われる。
良い例：
「最後に使ったとき、不便に感じたことは何ですか？」
→ ユーザーの体験をフラットに引き出せる。
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FAQ
Q1：定量と定性、どちらを先にやるべき？
A：基本は定量で傾向を掴んでから定性で深掘りです。ただし小規模検証なら定性からでもOKです。
Q2：調査をやっても成果につながらない理由は？
A：数字だけ／声だけで止まっているからです。両方をセットにしてHowまで翻訳する必要があります。
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