こんにちは！shunです。私はタイミーのデータ統括部でデータ分析やLooker開発を担当しています。今回は、社内のLooker利用者へのユーザーインタビューを実施し、得られた知見についてお話しします。

背景と目的

データ統括部では、各組織がデータを元に意思決定の質やスピードを向上させビジネスインパクトを生むことを目指して、BIツールとしてLooker上のデータ探索環境を開発、提供しています。 Looker開発依頼の相談窓口の設置や利用者向けの講習会の実施、利用者数のモニタリング等をしていますが、Lookerの使い方や課題感やデータを使った意思決定へのハードルについて、実際の声を聞く機会がなかったため今回のユーザーインタビューを実施しました。

取り組みの全体の流れ

具体事例

ユーザーインタビューを通じて最も顕著な課題としてあがったのが、探索環境内のディメンジョンやメジャーがわかりづらく、意図したデータをスムーズに抽出することが難しいというものでした。あらゆるディメンジョンやメジャーを開発してニーズへの網羅性を高めることのトレードオフとして、全体のわかりやすさを阻害している現状がわかりました。データ統括部のメンバーはデータへの知見が深く、わかりづらさに気付きづらいという側面もありました。こちらの課題に対しては開発チームとして、文言を社内ユビキタスに揃え検索性を上げる、よく使うであろうディメンジョンをまとめる、ユースケースに沿ったテンプレのダッシュボードを作成するなどの解決を進めている段階です。

工夫したこと

インタビュー対象者の選定

Lookerの利用ログを活用して、平均的な利用頻度の利用者を見繕ってアポを取りました。今回の目的としてはボリュームゾーンの方の動向を知りたかったためです。バリバリ使いこなしていたり、ほとんど使っていない利用者だと想定していたインタビューができなかったはずなので、定量的な観点から意図した対象者を選定することは大切だと感じました。

実際にデータ抽出をしてもらう

画面共有してもらいながら実際に作業する様子を見せてもらうことで、利用者が詰まるボトルネックが明確になりました。まさに百聞は一見に如かずな体験でした。

個々のインタビュー結果を持ち寄り、共有知をつくる

インタビューをやって終わりではなく複数回実施した後、結果を持ち寄り課題の共通認識を作り、解決のアイデアをブレストする会を実施しました。そして、この場で出たアイデアを開発タスクとして起案し改善するというサイクルを回せました。

今後に向けて

タイミーではPMMを中心にユーザーヒアリングを行う風土があり、仕組みやナレッジが蓄積されていたおかげで、横展開を比較的スムーズにできLookerチームでもユーザーインタビューが実施できました。もっと詳しく知りたい方は下記ブログもご覧ください。今後も定期的なユーザーインタビューを実施し、利用者に寄り添ったLookerの環境の開発を進めていければと思っています。

tech.timee.co.jp