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ChatGPT
Perplexity
そして、ユーザーがいつ、なぜそれらをチェックするかを知っていることを前提としています。
しかし、それは人々の働き方ではありません。
ユーザーは、「ダッシュボードを確認しましょう」と思って目を覚ますわけではありません。
彼らは、ワークフロー内の何かがそれを必要とするときにアクションを起こします。分析がそのワークフローの一部でない場合、それらは使用されません。
製品チーム全体で、パターンは一貫しています。
彼らは、誰かが実際にそれを使用するようにすることに苦労します。
強い初期の関心
いくつかの初期セッション
そして…沈黙
Users don’t wake up thinking:
“Let me go check a dashboard.”
They act when something in their workflow requires it. If analytics aren’t part of that workflow, they don’t get used.
分析を公開します。データは正確です。視覚化は良好に見えます。
Across product teams, the pattern is consistent:
- Strong initial curiosity
- A few early sessions
- Then… silence
なぜでしょうか？
なぜなら、ダッシュボードは操作性を損なうからです。
- ダッシュボードは、コンテキストの切り替えが必要です。
- ダッシュボードは、即時のアクションに結び付けられていません。
- ダッシュボードは、意思決定が行われる瞬間にインサイトを提供しません。
優れたダッシュボードであっても、ユーザーが実際にどのように操作しているかから切り離されていると、効果を発揮できません。
しかし、1週間後には使用量が減少し、ダッシュボードは静かに棚上げされます。
実際に分析が活用されている製品は、ダッシュボードを単なる表示先として扱っていません。
分析を、製品エクスペリエンスの一部として扱っています。
つまり、
- 分析は組み込まれており、分離されていません。ユーザーは、ワークフローから離れてデータを検索する必要はありません。データはすでにそこにあります。
- インサイトは適切なタイミングで表示されます。ユーザーがダッシュボードを確認するのを待つのではなく、意思決定が必要なときにインサイトが表示されます。
- データはアクションに結び付けられています。ユーザーは、単に観察するだけでなく、表示されている内容に対してすぐにアクションを実行できます。
これは、 「これがあなたのデータです」
から 「次に何をすべきかはこちらです」
これはツールの問題ではありません。それは使用状況の問題です。ダッシュボードの採用の問題です。
目的が導入である場合、問うべきは、
「ダッシュボードはありますか？」
ではなく、
「ユーザーは実際にデータを活用して意思決定を行っていますか？」
そのためには、分析の提供方法を再考する必要があります。
- 静的 → コンテキストに基づいたものへ
- 分離されたもの → 組み込まれたものへ
- 受動的 → アクション可能なものへ
ほとんどのダッシュボードは、レポート用に設計されており、意思決定のためではありません。それらは別のタブにあり、ユーザーが現在行っている作業を停止する必要があります。
この変化は、チームが分析にAIを組み込むにつれて、さらに重要になっています。
AIは、使用されていないダッシュボードを修正するものではなく、そもそも使用がない場合は問題を増幅させる可能性があります。
ユーザーが現在データを活用していない場合、AIを追加しても状況は変わりません。
しかし、インサイトをワークフローに組み込むことで状況は変わります。
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