デザイナーのBing Chat活用術２【海外記事メモ】
本日もこちらの記事を取り上げます。なお、画像も以下から引用しています。
前編からの続きになりますので、よければこちらから読んでみてください。前編ではBing Chatの優れている点や、注意点などが解説されています。
本日もよろしくお願いいたします。
プロダクトデザイナーにとっての使い方
SWOT分析を行う
SWOT分析は強み、弱み、機会、脅威の４つのセクションから成るマトリックスを作る分析方法です。
これはマーケティングやプロダクトデザインにおいて、そのプロダクトの強みと弱みを評価する基本となるものです。
-Uber EatsのSWOT分析をやってみよう
繰り返しになりますが、Bing Chatは主要なステートメントに関して情報元を提示してくれます。そして我々がトピックについて学習できるような情報元のリストを提供してくれます。
Uber Eatsは消費者やレストラン、配送ドライバーをモバイルアプリを通じてつなげるプラットフォームです。開発元であるUber Technologiesはカルフォルニアのサンフランシスコに本社を持つグローバルなライドシェアカンパニーです。
ここにUber EatsのSWOT分析を示します。
【強み】
１．ブランド認知
Uber EatsはUberという強力なサービスに下支えされた圧倒的な知名度を持っています。ここで生まれる消費者の信頼性が、運転者がUber Eatsのプラットフォームに登録する要因にもなっています。
２．広範なネットワーク
2021年、Uber Eatsは世界中の数千の都市をまたいで運用されています。
この広範なネットワークはユーザーがバラエティ豊かなレストランへアクセスできると同時に、レストラン側が幅広い顧客へリーチできることにも繋がります。
３．技術
Uber EatsはUberの持つ効果的なドライバールートを導くアルゴリズムや、レストランやドライバーを評価するシステムインフラを所有しています。
【弱み】
１．個人配送者への依存
会社は個人契約をベースとした配送者に依存することとなり、企業はそういったコントロールしづらい個人のサービスの品質に顧客満足度を左右されるようになります。
２．激しい競争環境
フードデリバリー市場にはGrubhubやDoorDash,Postmatesのような多くのプレイヤーが存在し、競争が激化しています。
ユーザーペルソナをつくる
ChatGPTやBing ChatのようなAIツールを活用する場合、しばしばあなたの意図を誤って認識することがあります。
-健康的な食事を求めているものの料理をする時間のない中年の会社員のペルソナを作ってみよう
健康的な食事を求めているものの料理をする時間のない中年の会社員は忙しい人でしょう。時間が限られている中でも健康と栄養の優先度を高く持っているという部分が重要です。
１．予め計画する
たまに週末や休日に１週間分の食事のプランを立ててみましょう。これによって、時間がないときでも不健康な食事をすることを防ぐことができます。
２．食事を準備する
食事を事前に準備して冷蔵庫や冷凍庫へ入れておきましょう。これによって平日の時間を節約することができ、健康的な食事の選択肢を増やすことができます。
３．健康的なおやつを選ぶ
フルーツやナッツや野菜のような健康的なおやすをデスクの上やカバンに入れておくようにしましょう。そうすれば自動販売機でジュースを買ったりするなどの不健康な行動を抑制することができます。
４．外食する際に賢い選択をする
外食する際は、サラダや焼き魚や皮のないチキンなどの健康的な食事を提供してくれるレストランを選びましょう。また量を半分にしたり、残ったものは家に持ち帰って後で食べても良いでしょう。
５．配送サービスを利用する
配送サービスを利用することで健康的な食事をすぐ手に入れることができます。サービスの中にはあなたの食事習慣やニーズを元に食事のプランをカスタマイズできるものもあります。
結果としては、目的を明確にして欲しい情報を得るためにもっと質問を投げかける必要が出てきました。
-プロダクトデザインに活用できるようなペルソナを、この情報をもとに作成してみよう
今回の場合、私は私が何をやりたいのかを明確にプロンプトに入れ込んでみる必要があります。そしてBingはペルソナを作ってくれました。興味深いことに、実際のペルソナの情報は２回目の応答の最後の部分にありました。
健康的な食事を求めているものの時間のない中年の会社員のペルソナを作るには、以下のステップを行ってください。
１．リサーチを行う
居住地やライフスタイルや食事習慣など、ターゲットとなる人々の情報を集めます。
２．ゴールとユーザーの困りごとを明確化させる
ユーザーが何を求め、目標に対してどんな困難に直面しているのかについて定義します。例えば、ユーザーは健康的な食べ物を食べたいと思っていても料理をする時間が取れていないのかもしれません。
３．ペルソナをつくる
集めたデータを元に、ターゲットを表現するような架空のキャラクターを創作します。名前や年齢、仕事やその他の関連する詳細な情報まで考えましょう。
４．行動習慣や傾向を掴む
ペルソナが食事をする際にどんなものを好むのかといったことや振る舞いを定義しましょう。例えばペルソナは簡単でかつ健康的な食事を好んでいるかも知れません。
５．機会を定義する
ターゲットのニーズに合うようなプロダクトデザインを作るためにペルソナを活用します。例えば、すぐに食べられるような健康的な食事を提供する配送サービスを作ることなどができるでしょう。
６．テストと修正
実際のユーザーでテストをして、フィードバックを元に改善していきましょう。
ペルソナの例
名前：Sarah
年齢：45
職業：マーケティングのマネージャー
目的：調理に時間をかけずに健康的な食事をおこなう
困りごと：仕事のスケジュールによって時間が制限されてしまう
傾向：早さと簡単さを求めている
ユーザーの困りごとについてより理解する
プロダクトについての情報を収集するには２つの方法があります。SWOT分析のときのようにUber Eatsなどの特定のプロダクトでも、あるいは任意のプロダクトの領域を指定して行うこともできますが、困りごとについて理解しようとする際は特定のカテゴリー全体を指定したほうが良いでしょう。
-フードデリバリーアプリに対しての消費者の最も一般的な困りごとは何ですか？
First Orionの調査によると、フードデリバリーの注文に問題があった７９％のユーザーは問題の解決のために電話が欲しいと思っていたようです。
それによって９３％の問題は１０分以内に解決できると推察されます。
この調査は６２％のユーザーが、電話がくるということを忘れてしまって注文の電話を取れなかったことを明かしています。
81%が非常に重要、もしくは最高に重要と言っているのが、知らない番号からの電話でも誰がかけているのかがわかるようにしてほしい、という点でした。
配達の遅延（５０％）、注文の誤り（３７％）、冷たい、もしくは新鮮ではない食事（３６％）はユーザーが不満を漏らしがちな最も一般的な問題です。配送者を含めた問題としては行き先が分からない（３３％）、食事が届かない（２６％）、そして配送者の態度が悪い（１４％）などが含まれています。
Bingは特定の情報源からきちんとしたデータをもとにした非常に詳細な回答を返してくれました。
次回につづく→
感想：検索をしなくても具体的なデータをもとにした回答が得られるすごみ
前回の記事の内容だとまだこれまでのChatGPTと似たような性能という印象が強かったですが、今回は具体的な数字やデータをもとに情報を生成してくれるためこれまでよりもさらに一段階あがった有用性を感じることができました。
さらに情報のソースもすぐ辿れるようになっているため、これからは基本的にはAIで情報のアウトラインをさらって、必要な情報は情報元を参照しながらより深く理解していく、といったブラウザの使い方が一般的になりそうな気がしています。
早めにこのあたりの情報をキャッチアップしておくことで、仕事や日常生活の中で必要な情報を獲得して理解するスピードが格段に上がってくると感じます。また次回もこちらの記事を読んでいきますので、よければお付き合いください。
個人的に気になった海外記事を週数本メモしていますので、よければフォローおねがいします
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