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# コンピューターサイエンス# ヒューマンコンピュータインタラクション

モバイルアプリのエンゲージメント戦略:パーソナリティの視点

ユーザーの性格がモバイルアプリのエンゲージメント戦略にどう影響するかを探る。

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目次

モバイルアプリは成功するためにはユーザーのエンゲージメントが必要だよね。最近、いろんなアプリがユーザーの注意を引くためにいろんな戦略を使ってるんだ。これらの戦略は、ユーザーがアプリともっとインタラクトすることを促す報酬やチャレンジが含まれてることが多い。たとえば、いくつかのアプリではバッジやポイントがもらえて、体験がもっと楽しくなるんだ。でも、ほとんどの戦略はみんなに同じように適用されるから、すべての人にうまくいくわけじゃないんだよね。

この記事では、パーソナリティが人がモバイルアプリのさまざまなエンゲージメントテクニックにどう反応するかを変える方法について見ていくよ。もっと知るために、HarrySpotterという新しいアプリが作られた。これは拡張現実に基づいていて、いろんなエンゲージメント戦略が入ってるんだ。この研究は、これらの戦略がどのように異なる人々に効果をもたらしたか、そしてパーソナリティの特性が彼らの好みに影響を与えるかを調べるのが目的だったんだ。

一律アプローチの問題

多くのモバイルアプリは、リーダーボードや達成感などのエンゲージメントテクニックを使ってるけど、これらの方法は、みんなが違うパーソナリティを持ってるってことをあんまり考慮してないんだ。誰かにうまくいく方法が、他の誰かにも必ずしも合うわけじゃない。研究では、ユーザーのパーソナリティを理解することがアプリでのエンゲージメント改善の鍵になることが示されてるよ。

例えば、アプリが競争を使ってユーザーを引きつけようとしても、競争を楽しむ人にはうまくいくけど、他の人には逆効果かもしれない。パーソナリティがユーザーのエンゲージメントにどう影響するかを理解するために、HarrySpotterアプリをいろんな人でテストして、彼らの性格に基づいてどのテクニックが彼らにアピールするかを見てみたんだ。

HarrySpotterアプリ

HarrySpotterアプリは、位置情報ベースの拡張現実アプリだよ。ユーザーは周りを探検して、実際のオブジェクトを特定して、それに注釈をつけることができるんだ。このアプリには、ユーザーが環境やお互いとインタラクトすることを促すさまざまなエンゲージメントテクニックが組み込まれてる。

HarrySpotterでは、主に6つのエンゲージメントテクニックが使われてる:

  1. ポイント報酬:ユーザーはオブジェクトを見つけて注釈をつけるとポイントをもらえる。
  2. 場所報酬:ユーザーはさまざまな場所の市長になってポイントを得られる。
  3. 自分とのゲーム:ユーザーはオブジェクトの注釈をつけるタスクをこなして一人で遊ぶことができる。
  4. 社会的つながり:リーダーボードでユーザーは仲間の中でのランクを見ることができる。
  5. オブジェクト発見:ユーザーは新しくて面白いオブジェクトを見つけることにモチベーションを感じる。
  6. 場所発見:ユーザーは新しいスポットを探索して、その場所の市長になってポイントを稼ぐ。

これらの戦略を取り入れることで、アプリは楽しくインタラクティブな方法でユーザーのエンゲージメントを高めることを目指してるんだ。

パーソナリティの役割

パーソナリティは、人がアプリとどうインタラクトするかに大きく影響するんだ。ビッグファイブのパーソナリティ特性-開放性、誠実性外向性協調性、神経症-は個人差を測るために使われることが多い。

  • 開放性は、新しい体験を試そうとする意欲を示す。
  • 誠実性は、どれだけ整理整頓されて責任感があるかを表す。
  • 外向性は、どれだけ社交的であるかを示す。
  • 協調性は、どれだけ協力的で思いやりのあるかを表す。
  • 神経症は、感情の不安定さや不安のレベルを反映する。

この研究は、これらの特性がHarrySpotterにおけるユーザーのエンゲージメントテクニックへの好みにどう影響するかを調べることを目指してたんだ。

方法論と参加者

HarrySpotterアプリは、18歳から49歳の29人の参加者を対象にした2週間の研究でテストされた。参加者はAndroidかiOSのスマートフォンを持っていて、ロンドンに住んでいる必要があった。研究の前に、参加者はビッグファイブモデルに基づいてパーソナリティ特性を評価するためのアンケートを記入した。

研究中、参加者はアプリを使用してさまざまな機能に関わった。彼らはオブジェクトに注釈をつけたり、さまざまな場所で市長になったりした。研究後、参加者はアプリでのエンゲージメントテクニックについての経験や考えを共有するためのアンケートを記入したんだ。

ユーザーの好みとパーソナリティに関する発見

研究の結果、異なる人々が自分のパーソナリティに基づいてエンゲージメントテクニックに対して異なる好みを持っていることが分かった。

  • 誠実なユーザー:このタイプの人は競争にモチベーションを感じる。彼らはチャレンジを通じてポイントを得たり、他のユーザーと競い合うのを楽しんだ。ただ、達成感を共有するような社会的な面にはあまり参加しなかった。

  • 協調的なユーザー:高い協調性を持つ人は、競争的なテクニックに気が引けていた。彼らはチャレンジではなく、協力的または社会的なエンゲージメントを好んだ。

  • 外向的なユーザー:外向性が高い人は、探索や発見を好む傾向があった。新しいオブジェクトを見つけたり、市長になったりするのを楽しんで、他の人と社会的にインタラクトするのに役立った。

  • 開放的なユーザー:開放性のスコアが高い人は新しいことを発見するのが好きだった。彼らはアプリの探索の側面に惹かれ、遊び心を持ってエンゲージすることに熱心だった。

  • 神経質なユーザー:神経症が高いと、個人的な達成に向かう傾向が見られた。これらの参加者は、アプリ内での達成に誇りを持っていたけど、新しい場所を探検するモチベーションはあまりなかった。

全体的に、ユーザーのエンゲージメントテクニックに対する感情的および認知的な反応は、彼らのパーソナリティ特性によって大きく異なることが示されたんだ。

アプリ開発への影響

この研究の結果は、モバイルアプリ開発に重要な意味を持ってる。みんなに合ったアプローチを使うのではなく、開発者はユーザーのパーソナリティ特性を考慮に入れたパーソナライズされたエンゲージメント戦略を作ることができる。

たとえば、アプリの初期設定でショートパーソナリティクイズを組み入れて、ユーザーを分類することができる。この情報を使って、アプリの機能やエンゲージメントテクニックを個人の好みに合わせて調整できるんだ。

社会的なインタラクションを目的としたアプリは、外向的なユーザーのためにフレンドリーな競争を刺激することで恩恵を受ける一方で、協調的な経験を重視すべきだね。誠実なユーザーには、明確な目標と報酬のある構造的なアプローチが彼らの体験を高めるかもしれない。

制限事項と今後の研究

この研究にはいくつかの制限がある。結果はHarrySpotterとその研究に参加した特定のグループに特有だってこと。今後の研究では、他の種類のモバイルアプリに同様の方法論を適用して、結果が他の文脈でも当てはまるかどうかを調べることができるかもしれない。

さらに、サンプルサイズが比較的小さいから、結果の一般性が制限されるかもしれない。より大きくて多様な人口でのテストは、パーソナリティ特性がユーザーエンゲージメントにどう影響するかについてのより深い洞察を提供することができる。

また、この研究は2週間にわたって貴重なデータを提供したけど、長期的な研究はユーザーの維持や好みの時間経過による変化を理解するのに役立つかもしれない。これが発展していくユーザー行動に適応するパーソナライズ技術の改善につながるかもしれない。

結論

モバイルアプリでユーザーを引きつけることは、その成功にとって不可欠だよね。HarrySpotterアプリは、異なるエンゲージメントテクニックがどのようにユーザーのパーソナリティ特性に基づいて異なるアピールをするかを示したんだ。この研究は、一律のアプローチに頼らず、ユーザー体験をパーソナライズする重要性を強調したんだ。

ユーザーのユニークな好みを認識することで、アプリ開発者はより効果的で楽しい体験を作ることができるよ。ユーザーのパーソナリティを理解することで、より多くのユーザーをやる気にさせるエンゲージメント戦略が生まれるかもしれない。デジタル環境が進化し続ける中で、モバイルアプリ設計にパーソナリティの洞察を組み込むことが、ユーザーの満足度と忠誠心を高める重要な役割を果たすことになるだろうね。

オリジナルソース

タイトル: Our Nudges, Our Selves: Tailoring Mobile User Engagement Using Personality

概要: To increase mobile user engagement, current apps employ a variety of behavioral nudges, but these engagement techniques are applied in a one-size-fits-all approach. Yet the very same techniques may be perceived differently by different individuals. To test this, we developed HarrySpotter, a location-based AR app that embedded six engagement techniques. We deployed it in a 2-week study involving 29 users who also took the Big-Five personality test. Preferences for specific engagement techniques are not only descriptive but also predictive of personality traits. The Adj. $R^2$ ranges from 0.16 for conscientious users (encouraged by competition) to 0.32 for neurotic users (self-centered and focused on their own achievements), and even up to 0.61 for extroverts (motivated by both exploration of objects and places). These findings suggest that these techniques need to be personalized in the future.

著者: Nima Jamalian, Marios Constantinides, Sagar Joglekar, Xueni Pan, Daniele Quercia

最終更新: 2023-07-24 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.13145

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.13145

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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