#TIL_31 💻 강의 집중 DAY!!

내배캠 TIL

#TIL_31 💻 강의 집중 DAY!!

Euijung 2025. 3. 10. 16:16

강의를 다 들어버리겠다!

1. 강의 시청

오늘은 지난주 금요일에 이어 UX 기획 및 리서치 강의를 4주차까지 시청하고 과제를 진행하였다.

강의 내용 정리, 과제에 시간 분배를 더 잘 해봐야겠다😅

2. 강의 내용 정리

🌠 2주차 - 유저 리서치 방법론

↪ 유저 리서치

🔍 유저 리서치의 목적
유저 리서치는 상호 보완적이기 때문에 함께 진행하면 시너지를 낼 수 있다.

정성적 리서치
소수 유저를 대상으로 하기 때문에 모든 유저를 대표하기는 어려워요.

유저의 생각, 의견, 감정을 이해하여 "왜(Why)"에 대한 심층적인 인사이트를 얻는 것이 목적
대표적인 활동 : 심층 인터뷰, 포커스 그룹, VoC 분석

정량적 리서치
“왜(Why)”에 대한 근본적인 원인을 파악하기는 어려워요.

유저 행동 기반 통계 데이터를 분석하여 "무엇(What)"과 “얼마나(How)”에 대한 답을 얻는 것이 목적
대표적인 활동 : 설문조사, A/B 테스트, 애널리틱스

🔍 유저 리서치의 종류

+ 비즈니스 관점에서 자사 서비스의 포지셔닝 전략을 수립하기 위한 데스크 리서치 - 마켓 리서치, 경쟁사 분석

↪ 데스크 리서치

🔍 마켓 리서치

거시적 관점에서 자사 서비스의 시장 현황을 파악하는 것은 비즈니스 이해를 높이는 핵심 과정이다.

시장 규모 및 성장 동향

특정 시장의 유저 수요와 성장 가능성을 예측하며,
성장 경로와 미래 가능성을 평가할 수 있음

수익 구조

유저가 가치를 느끼고 지불할 의사가 있는 부분을 파악하고,
결제 및 구매 관련 유저 경험을 평가하여 개선하는 데 도움이 됨

법적 제약

소비자 권리와 보호 사항을 고려하여 디자인에 반영하며,
국제 시장 진입 시 발생 가능한 법적 문제를 예측하고 대비할 수 있음

🔍 경쟁사 분석

경쟁사 선정

직접 경쟁사 : 자사 서비스와 동일한 산업군에서 유사한 가격대로 형성되어 있는 서비스
간접 경쟁사 : 자사 서비스를 대체하여 사용될 가능성이 있는 모든 서비스

자사 서비스의 상대적인 강점과 약점을 파악해볼 수 있는 두 가지 분석 도구

SWOT 분석 : 서비스의 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunity), 위험(Threat)을 파악하는 분석 도구
포지셔닝 맵핑 : 경쟁사와 자사 서비스가 유저 인식 속에서 차지하는 고유한 위치를 시각적으로 나타내는 분석 도구

↪ 정성적 리서치

🔍 심층 인터뷰

1:1로 유저에게 질문하고 답변을 들으면서, 특정 주제에 대한 깊이 있는 인사이트를 얻는 리서치 방법

유저로부터 대중 앞에서 털어놓기 어려운 개인적인 이야기를 들을 수 있음
인터뷰 목적, 인터뷰 대상의 특성, 질문 리스트, 유의사항 등을 포함한 인터뷰 가이드를 미리 작성해두는 것을 추천
실제 인터뷰 전에 준비 과정에서 최소 한 번의 파일럿 인터뷰를 해보는 것을 추천
집중도를 고려하여 소요 시간은 보통 1시간 내외 기준으로 진행되며, 상황에 따라 유연하게 조절하는 것이 좋음
닫힌 질문, 구체적인 해결책에 대해 묻거나, 유도하는 질문을 하지 말아야 함

인터뷰 목적 설정

인터뷰를 통해 어떤 문제를 이해하거나 발견하고 싶은지 정하기
어떤 정보를 수집하고자 하는 지 정하기
인터뷰 목적이 모호하면 인터뷰를 진행하면서 방향성이 흔들릴 수 있기 때문에 명확하게 정의하는 것이 중요

대상자 선정

어떤 그룹의 유저를 인터뷰하는 것이 인터뷰의 목적에 부합할 지 고려
인터뷰 목적과 관련된 유저의 행동 패턴 및 이용 습관을 고려

리크루팅

인터뷰 목적, 방식, 일정, 보상 등에 대한 정보가 포함된 공지를 함
필요한 경우 지원자의 적합 여부를 사전 질문 등을 통해 스크리닝 함

질문지 작성

주요 질문 리스트업, 질문할 순서 조정

❗ 👀 [ 아이스 브레이킹 질문 → 답을 바로 떠올릴 수 있는 질문 → 고민이 필요한 질문 → 마무리 ]
순으로 배치하여 자연스러운 흐름을 만들기!

🔍 포커스 그룹

6~9명의 유저를 모더레이터가 동시에 인터뷰하는 리서치 방법, 온라인에서의 시간 효율 Good

유사한 경험을 가진 참가자들이 서로의 답변을 발전시키거나 경험을 더 자세히 떠올릴 수 있음
참여자들이 한 가지 의견에 앵커링되는 것을 경계해야 함
참가자의 의견에 중립적으로 대하고, 참가자들의 대화 균형을 맞춰야 함
제한된 시간 안에 질문별로 적절한 시간을 할애하는 것이 중요함
참가자들의 비언어적 신호를 주의깊게 관찰해야 함

🔍 VoC 분석

고객센터로 인입된 불만 / 건의 / 문의 사항, 앱스토어 리뷰 등을 수집하여 분석하는 리서치 방법

다양한 고객 채널로 유입되는 유저 보이스 원문을 검토하며 유저를 깊이 이해할 수 있음
수집한 유저 보이스에 태그를 부여하고 주간 또는 월간 단위로 통계를 확인하는 과정에서 정량적 리서치로 확장될 수 있음

↪ 정량적 리서치

🔍 설문 조사

구조화된 질문과 답변 옵션을 통해 유저의 전반적인 경향을 파악하는 리서치 방법

설문 문항을 어떻게 설계하느냐에 따라 설문조사의 질이 결정됨
가벼운 의견 수집 용도의 설문 조사는 5분 이내 분량으로 조절하는 것이 적절함
선택지가 많은 경우 순서를 무작위를 설정하여 ‘순서 효과’를 줄일 수 있음
기술어나 전문용어 사용을 피하되, 불가피한 경우 정의나 예시를 함께 표시해주면 좋음
질문자의 의도가 드러나거나 한쪽으로 유도하는 질문은 피해야 함
한 질문에서는 하나만 물어보는 것이 바람직함

🔍 A/B 테스트

하나의 웹 페이지를 2개 이상의 옵션으로 나누어 유저에게 동시에 보여주며 어느 쪽이 더 효과적인지 비교하는 리서치 방법

한 번으로 끝내는 것이 아니라 지속적으로 진행하여 디벨롭하는 것이 중요함

🔍 애널리틱스

웹이나 앱에서 얻은 페이지뷰, 바운스율, 전환율 등의 데이터를 통합하여 분석하는 리서치 방법

애널리틱스 도구를 통해 데이터를 수집, 분석, 시각화하여 유저의 행동을 이해할 수 있음
특정 이벤트, 계절, 휴가 기간 등의 외부적인 이슈를 고려하여 분석해야 함
상관 관계를 발견했다고 해서 반드시 인과관계가 성립하는 것은 아님
조직 내에서 중요하게 고려하는 지표들과 해당 용어에 대한 얼라인이 필요함

🧷 함께 읽으면 좋은 자료

정성적 리서치 & 정량적 리서치, https://tldv.io/ko/blog/qualitative-vs-quantitative-data-in-ux-research/

UX 리서치의 정성적 데이터와 정량적 데이터 비교

우수한 사용자 경험을 보장하고 고객 만족도를 향상시키기 위해서는 정성적, 정량적 UX 조사를 수행하는 것이 중요합니다. 방법은 다음과 같습니다.

tldv.io

🌠 3주차 - 리서치 결과 정리 방법

↪ 리서치 결과 정리

🔍 사용 맥락 관점에서 정리

사용 상황
어떤 상황에서 유저들이 제품을 사용했나요?

모든 제품 사용 경험은 특정 상황과 관련 있음
사용 상황은 잠재적인 내적 동기로 이어질 수 있음
유저가 사용 상황을 어떻게 인지하는지가 중요함

사용 장소 - 어떤 장소에서 유저들이 제품을 사용했나요?

모든 제품은 장소에 따라 어느 정도 영향을 받음
장소에 대한 유저의 태도가 제품 사용 경험에 영향을 미침

사용 시간 - 언제 유저들이 제품을 사용했나요?

수업 시간, 이동 시간과 같이 특정 유저 그룹의 경험을 반영하기도 함
사용 시간대에 따라 유저들이 다른 특성을 가질 수 있음
사용 지속 시간이 사용자 경험의 척도가 되기도 함

🔍 유저 관점에서 정리

인구 통계학적 특성
나이, 성별, 소득 수준, 거주지, 가구 구성 등

라이프스타일
소비 습관, 취미 생활, 사회문화적 관계 등

업무 수행 능력
기술 수준, 인터페이스에 대한 이해 등

🔍 유저 경험에서 정리

동기
유저들은 왜 이 제품을 사용하나요?

유저들이 왜 이 제품을 사용하고, 왜 이탈하는지 정리
유저들이 이 제품을 사용하게 된 내적 동기와 외적 동기 정리
- 내적 동기 : 내재적인 욕구, 흥미, 만족으로 인한 동기
- 외적 동기 : 외부적인 보상, 리워드, 제약으로 인한 동기

태도
유저들은 제품에 대해 어떤 태도를 가지고 있나요?

제품에 대한 선호도 정리
제품에 대해 어떤 것을 기대하는지 정리
제품 사용 중 발생한 태도 변화 정리

니즈
유저들은 어떤 니즈를 가지고 있나요?

다양한 이해관계자 관점에서의 니즈 정리

↪ 어피니티 다이어그램

데이터를 밑에서부터 점진적으로 그룹핑해서 구조화해나가는 방식
연관성에 따라 그룹핑하고 헤더를 붙이는 과정에서 데이터 사이에 숨어 있던 새로운 의미가 나타남

👍🏻 장점

방대한 데이터 사이의 규칙과 연관성을 발견하고, 발견한 내용을 토대로 인사이트를 도출
제품의 핵심 문제를 찾고 유저를 정의하는 단계에서 활용

💡 준비하기

오프라인

온라인

💡 수행하기

❗ 👀 정보를 단순 분류하는 데서 그치지 않고, 그 과정에서 인사이트를 찾아내는 것이 핵심임을 잊지 말아야 함

함께 논의하면서 진행해야 하므로 3명 이상 참여하는 것을 추천
미리 정해놓은 카테고리에 끼워맞추지 않도록 함
한 번 같은 그룹으로 묶었다고 해서 끝난 것이 아니라, 계속 수정
그룹핑이 애매한 노트는 무리하게 끼워넣지 말고 한 쪽에 제쳐두기

어피니티 다이어그램 노트

리서치를 통해 발견한 사실, 정보, 인사이트 등을 노트에 한 문장 단위로 적기
중복된 정보가 있거나 잘못된 정보가 포함되어 있을 경우에는 제외

그룹핑하고 헤더 이름 붙이기

연관성, 유사성에 따라 그룹핑하면서 헤더 이름을 붙이기
헤더에는 사실을 기반으로 한 구체적인 내용이 담겨야 함

토론을 통해 우선순위 논의

적은 리소스 대비 큰 유저 임팩트를 낼 수 있는 문제에 우선순위를 높게 매기기

❗ 👀 우선 순위 논의 TIP

ICE Framework 활용
- Impact, Confidence, Ease 3가지 관점에서 각각 점수를 매긴 뒤, 합산하여 점수가 높은 순으로 우선순위를 정함

Impact : 성공하면 임팩트가 얼마나 큰가요?
Confidence : 성공할 확신을 얼마나 가지고 있나요?
Ease : 구현하는 데까지 얼마나 걸리나요?