안녕하세요.

오늘은 UX 리서치 방법론 행동 & 정성적 방법론 (사용성 테스트)에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.

사용성 테스트(Usability Testing)는 제품, 서비스, 또는 시스템의 사용자가 실제로 이를 어떻게 사용하는지를 관찰하고 평가하는 과정입니다.

이 과정은 사용자가 제품을 사용하는 동안 발생하는 문제점을 발견하고, 사용자 경험(UX)을 개선하는 데 초점을 맞춥니다.

설문조사 실행과정과 유의사항 에 대해 알아보도록 하겠습니다.

사용성 테스트란?

사용성 테스트(UT)

사용성 테스트의 목적

• 사용자 관점에서 제품의 직관성과 효율성을 평가

• 사용자의 불편한 경험(페인포인트, Pain Point)을 찾아 개선

• 제품을 시장에 출시하기 전에 사용성 문제를 발견하고 수정

• 사용자가 기대하는 목표를 쉽게 달성할 수 있도록 설계 보완

• 개발팀, 디자이너, 이해관계자에게 사용자 중심의 개선 방향제시

사용성 테스트 주요 구성 요소

• 테스트 대상 제품 : 평가할 웹사이트, 모바일앱, 소프트웨어, 물리적제품
• 사용자(테스터 ): 실제사용자를대표하는대상(페르소나 기반 선정)
• 테스트 시나리오 : 사용자가 수행해야 할 과업정의
• 측정 지표: 성공률, 수행 시간, 오류율, 사용자 만족도
• 관찰 및 기록: 사용자 행동, 발언, 감정 등을 기록 (녹화및 메모)
• 결과 분석 및 개선안 도출: 문제점 정리 및 해결 방안 제안

사용성 테스트의 과정

1.목표설정→시나리오 및 과제 개발 → 테스트 환경 준비 → 테스트 실행 → 결과 분석→결과 보고 및 개선

전자상거래 사이트: 사용자가 원하는 상품을 검색하고 결제하는 과정을 테스트

사용자가 앱에서 예약을 완료하는 시나리오 테스트

사용성 테스트 도구

hotjar, fullstory, crazy egg, mouseflow, usertesting, lookback , imotions, affectiva

설문 조사

• 사용자 특성및 니즈 파악: 연령, 성별, 사용패턴 등사용자 프로파일링
• 제품 사용 경험 조사: 만족도, 불편사항, 개선요구사항 파악
• 기능선호도분석: 어떤기능이 중요한지, 사용빈도는 어떠한지 확인
• UX/UI 평가 : 현재 제품의 사용성에 대한 피드백 수집
• 시장 트렌드 분석 경쟁제품과 비교하여 사용자 요구 분석

설문 조사 실행과정

1. 목표설정: 설문의 목적을 명확히 정의해야합니다. (예: "사용자의만족도를평가"하거나"기능 선호도를조사”)
2. 질문설계  (닫힌질문:예/아니오, 척도형(1~5점), 다중선택등. 개방형질문:예"이기능을개선하기위해어떤점을제안하시겠습니까?")
3. 표본 설계: 조사 대상자(응답자그룹)를정의합니다.(예: "20~30대여성소비자", "현재앱사용자”)
4. 설문배포 : 설문도구를 활용 하여 설문을 배포합니다. (온라인도구 :Google Forms, Typeform, SurveyMonkey. 오프라인 :인쇄된설문지배포)
5. 데이터 분석 : 응답 데이터를 수집하여 분석합니다. (정량데이터: 응답의빈도, 평균, 분산, 상관관계분석. 정성데이터: 텍스트마이닝, 주제분류)
6. 인사이트도출 : 분석 결과를 기반으로 결론을 도출하고, 전략적 의사 결정에 활용합니다. (예: "90%의 사용자가새로운기능에관심이있음→ 기능개발우선순위상향.”)

설문지 작성 시 유의 사항

설문 목적과 대상 명확히 정의하기

1. 설문 조사를 통해 얻고자 하는 목표를 구체적으로 설정
2. 조사 대상(연령, 성별, 직업, 서비스 이용 경험 등)을 명확히 규정
3. 불필요한 질문을 최소화하여 응답자의 피로도를 줄이기

명확하고 간결한 질문

1. 응답자가 쉽게 이해할 수 있도록 간결하고 명확한 언어 사용
2. 이중 질문 지양
3. 부정문보다 긍정문 사용

다양한 질문 유형 활용

1. 객관식, 주관식, Likert 척도 증 적절한 질문 유형을 선택
2. 응답자가 선택할 수 있는 다양한 옵션 제공
3. 중립적인 응답 선택지 포함

응답자의 편향을 최소화하기

1. 유도 질문 피하기
2. 중립적인 표현 사용하여 객관성 유지
3. 설문지 문항 순서를 고려하여 특정 응답이 영향을 미치지 않도록 조정

필수질문과 선택 질문 구분

1. 반드시 필요한 질문만
2. 선택응답이 가능하도록 하여 응답자의 부담 완화

설문시간 최적화

1. 이상적인 설문시간 5~10분 이내
2. 문항 수는 10~15개 정도가 적당
3. 긴 설문은 진행률 표시 (Progress bar)

설문조사 도구

마치며

설문조사와 사용성테스트를 진행시 설문문항을 어떻게 세울 수있는지 알 수 있었습니다.

안녕하세요.

오늘은 빅쿼리와 루커 스튜디오 연동에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.

정적인 보고서가 아닌, 사용자가 직접 데이터를 탐색할 수 있는 '살아있는' 대시보드를 만듭니다.

빅쿼리의 원본 데이터를 분석하려면 SQL이라는 언어를 사용해야 합니다.

빅쿼리 구조를 이해하고 데이터를 업로드하고 구글 스프레드 시트를 연결하는 법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

빅쿼리 x 루커 스튜디오

데이터 통합과 관련하여, 특히 고객 데이터 통합(Customer Data Platform, CDP) 시에 주로 다루는 핵심 데이터 유형들을 정리하고 데이터 마케팅에서 고객을 종합적으로 이해하기 위한 필수 상식입니다.

원본 데이터의 힘

빅쿼리는 비용이 들고, 90일간 쓸 수 있고 나중에 쿼리문을 작성해서 날리면 db에서 추출할 수 있습니다.

패턴화 시켜서 분류하고 구분화 값 가지고 gemini한테 물어봐서 내부적인 패턴을 짭니다.

우리가 빅쿼리를 써야 하는 이유는 GA4 기본 보고서가 가진 샘플링(Sampling)과 데이터 보관 기간이라는 두가지 한계 때문입니다.

GA4와 빅쿼리 연동하기 (클릭 몇 번으로 시작하기)

[GA4 관리] > [속성] > [BigQuery연결] 메뉴에서 간단한 설정만 마치면, 매일 GA4의 모든 원본 데이터가 자동으로 빅쿼리에 쌓이기 시작합니다.

기본 보고서의 한계로 빅쿼리에 쌓아놓은 정보를 가져오고 완벽학 유저의 데이터를 가지고 커뮤니케이션을 합니다.

빅쿼리로 넘어온 GA4 데이터의 구조 이해하기 (events_ 테이블)

연동이 완료되면, 빅쿼리에는 매일 events_YYYYMMDD 라는이름의 테이블이 자동으로 생성됩니다.

이 테이블의 구조는 GA4의 모든 이벤트 데이터가로우(Raw) 형태로 저장 되어 있습니다.

한줄 한줄이 모두 개별 '이벤트'이며, 이벤트 매개 변수(Parameters)와 사용자 속성(User Properties)은 중첩된(Nested) 구조로 복잡하게 담겨있습니다.

이 구조를 이해하는 것이 빅쿼리 분석의 첫걸음입니다.

• SELECT, FROM, WHERE: 원하는 테이블에서, 특정 조건에 맞는, 특정 컬럼의 데이터를 꺼내오는 가장 기본적인 문법입니다. 

• GROUP BY, COUNT, SUM: 데이터를 특정 기준으로 묶어, 그룹별 개수나 합계를 계산하는 집계 문법입니다. 

• JOIN: 빅쿼리에 있는 GA4 데이터와, 우리가 가진 다른 비즈니스 데이터(예: CRM의 고객 정보, 광고비 데이터)를 하나의 테이블처럼 연결하여 더 풍부한 분석을 가능하게 합니다. 

• UNNEST: GA4 데이터 분석의 핵심입니다. 이벤트 매개변수처럼 중첩된(Nested) 구조 안에 있는 데이터를 '펼쳐서' 일반적인 테이블처럼 분석할 수 있게 해주는 필수적인 함수입니다.

https://lookerstudio.google.com/reporting/a91da244-c5f9-46a0-a473-8d5564fb5ff5

마치며 

빅쿼리와 루커스튜디오를 연동해서 시각화를 진행해보면서  핵심 데이터 유형들을 정리하고 데이터 마케팅에서 고객을 종합적으로 이해할 수 있었습니다.

안녕하세요.
오늘은 Hooked, PSST에 대해 스터디한 내용을 적어보려고 합니다.

머릿속에 가장 먼저 떠오르는 상품(해결책)이 성공하는 hooked의 원칙에 대해 알아보고

왜 ‘훅’ 에 사로잡히게 되었는지 성공적인 상품들은 고액의 광고 활동이나 공격적인 메시지에 의존하지 않고도

사용자들의 재구매와 자발적 참여라는 궁극적 목표를 달성하게 되는 이 4단계 과정의 연속적 반복을 알아보도록 하겠습니다.

Hookd

훅 모델의 4요소

• 계기 Trigger –엔진의 점화 플러그와 같은 역할
• 행동 Action –보상을 기대하고 하는 행위
• 가변적 보상 Variable Reward
• 투자I nvestment

새로운 슈퍼 파워와 윤리적 측면 (중독 변질 우려e.g. 좀비 열광)

기술 진보+데이터 수집 / 조사 / 처리의 결합= 잠재적 습관 형성

1.습관의 영역

• 습관 형성 가능성의 판단 2요소(빈도와 유용성 인지)
• 습관 전환의 보편적 기간은 정의 불가(차이큼)

요점

• 습관은 의식적인 사고가 거의 또는 전혀 이루어지지 않는 상태에서 하게 되는 행동이다.
• 접근성, 데이터, 속도, 이 세가지가 습관 형성을 보다 용이하게 해준다. 
• 사용자 습관 형성에 성공한 회사는 엄청난 경쟁 우위를 확보하게 된다. 
• 훅모델은 사용자의 문제와 해결책을 빈번하게 연결시켜 하나의 습관으로 자리잡을 수 있게 해주는 프로세스다.
• 훅모델은계기, 행동, 가변적보상, 투자, 네단계로 이루어져 있다.

2.계기

습관은 저절로 생기는 것이 아니라 무언가에 의해 만들어집니다.

- 지속적 행동변화의토대를제공해주는것이계기

- 계기는 우리의 인식 여부와는 상관 없이 우리를 움직여 행동하게 만드는 것

- 외부 계기와 내부 계기 2가지유형

어떻게 계기를 만들 것인가

-  사용자의 고통을 부드럽게 어루만져 주는 습관 형성 상품

-   자신이 해결해 주려고 하는 고통이 무엇 인지를 이해 해야함

-   습관 형성 상품의 궁극적인 목표는 연결 고리를 만들어 사용자의 고통을 해결해 주는것

3.행동

가장 먼저 키워야 할 것은 동기인가 능력인가? 

-  사용자 행동을 유도하는 계기를 파악하고 습관으로 전환시킬 행동을 결정했다면

-   사용자의 바람직한 행동을 촉발시켜 줄 동기와 능력을 증대 시킬 수 있음

-   그렇다면 동기와 능력 중 어느 쪽에 먼저 투자를 해야 할까?

4.가변적 보상

어떤보상을제공해야하는가

-   계기→ 행동→ 가변적 보상을 거쳐 피드백 회로가 완성되는데 중요한 한 단계가 더 필요합니다.

-  사용자들이 각자의 시간이나 노력, 사회적 자본을 특정 상품에 투자하도록 유도해야만 반복적 사용이 일어날 수 있다는 점을 살펴봅니다.

5.투자

가치저장

-  습관 형성 첨단 기술은 사용할 수록 점점 개선될 수 있도록 사용자들이 해당 상품에 쏟는 투자 활동을 이용해 사용 경험을 더욱 강화→ 사용자들이 상품에 대한 가치를 추가 저장할수록 향후 재사용 가능성이 높아지고 그렇게 저장된 가치는 다양한 형태로 나타나기 때문입니다.

콘텐츠

-  아이튠즈 - 콘텐츠를 추가 할수록 음악 보관함의 가치가 더욱 높아짐 + 개인별 맞춤 추천화

-  소셜미디어 – 사용자의 콘텐츠간의 공유와 상호 작용을 통해, 기억과 경험이 한데 모이면 시간이 흐를수록 그 가치는 계속 올라가고 해당 사이트에 사용자들이 쏟아붓는 투자 활동이 증가할수록 다른 서비스로 옮기는 것이 그만큼 더 힘들어집니다.

-  사용자들이 제작 또는 수집, 탄생시킨 정보(노래나사진, 새로운소식등)들은 콘텐츠 형태로 저장된 가치

PSST

PROBLEM,SOLUTION, SCALE UP, TEAM

마치며

훅 모델은 상품 설계자들이 습관 형성 첨단 기술을 목표로 시제품을 만들 수 있게 도와줍니다.

또한 기존 상품의 습관 형성 가능성 속에 숨은 잠재적 약점을 밝혀내는데도 효과적입니다. 

훅 모델을 보며 오래가는 제품은 사용자들에게 없어서는 안될 제품이며 이를 위해서는 사용자들의 페인포인트를 알고 고민을 토로할 수 있는 공간이어야 한다는 것을 알게 되었습니다.

안녕하세요.

오늘은  UX 리서치 방법론에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.

잘못된 방법론을 선택하면 목표를 달성하지 못하거나 잘못된 결론을 도출할 가능성이 있습니다.

UX 리서치는 사용자 경험에 관한 정량적, 정성적 데이터를 수집하고 이 두 가지 접근법은 서로 보완적이며, 프로젝트 목표와

상황에 따라 선택됩니다.

UX 리서치 방법론으로 행동 & 정량적 방법론으로 A/B 테스트와 클릭스트림을 알아보도록 하겠습니다. 

정량적, 정성적 데이터 수집방법

1. 행동 & 정량적방법론

(1) A/B 테스트 (A/B Test) 

• 정의 : 두 가지 이상의 디자인, 콘텐츠, 혹은 기능을 사용자 그룹에 각각 제공하고, 성과를 비교 분석하는 방법. 

• 활용 사례 : 버튼 색상 변경, 광고 캠페인 효과 분석, 페이지 레이아웃 비교.

 • 장점 : 객관적인 데이터로 최적의 대안을 선택가능. 빠르게 실행가능. 

• 단점 : 단순 비교에 그칠수 있으며, 맥락이나 사용자의 감정등은 고려되지 않음. 

(2) 클릭스트림 분석 (Clickstream Analysis) 

• 정의 : 사용자가 웹사이트나 앱에서 클릭한경로를 추적하고, 행동패턴을분석하는방법. 

• 활용 사례: 사용자흐름(Flow) 파악, 인기페이지식별. 

• 장점 : 실제 사용자 행동 데이터를 통해 제품 사용 맥락을 분석가능. 

• 단점 : 왜 사용자가 특정 행동을 했는지에 대한 배경 정보는 알수없음.

2. 행동 & 정성적방법론

(3) 사용성 테스트 (Usability Testing) 

• 정의 : 과업을 통해 사용자가 제품을 사용하는 과정을 관찰하고, 문제가 발생하는 지점을 식별하는방법. 

• 활용 사례:웹사이트 네비게이션 테스트, 모바일 앱 기능 사용성 점검. 

• 장점 : 실제 사용 상황에서 발생하는 문제를 발견 가능. 

• 단점 : 소규모 샘플로 인해 일반화에 한계가 있을 수 있음. 

(4) 현장 관찰 (Field observation) 

• 정의 : 사용자의 작업 환경을 직접 관찰하며, 행동과 맥락을 이해하는 방법. 

• 활용 사례:사무실에서 소프트웨어 사용관찰, 매장에서 고객의 쇼핑 행동 분석. 

• 장점 : 실제 환경에서 사용자의 행동과 맥락을 심층적으로 이해 가능. 

• 단점 : 관찰자의 존재로 인해 사용자의 행동이 영향을 받을 수 있음(관찰효과).

3. 태도 & 정량적방법론

(5) 설문조사 (Survey) 

• 정의 : 구조화된 질문지를 통해 대규모 사용자로부터 데이터를 수집하는방법. 

• 활용 사례:만족도 조사, 선호도 조사, 제품 사용 빈도 조사. 

• 장점 : 대규모 데이터를 빠르게 수집가능. 통계 분석이 용이.

 • 단점 : 질문지 작성 방식에 따라 응답의 질이 크게 좌우됨. 표면적인 의견만 확인 가능. 

(6) NPS 조사 (Net Promoter Score) 

• 정의 : 사용자가 제품이나 서비스를 추천할 가능성을 0~10점으로 평가하는 방식. 

• 활용 사례:브랜드 충성도 평가, 서비스 만족도 분석. 

• 장점 : 간단한 방식으로 사용자 충성도를 파악 가능. 

• 단점 : 구체적인 개선 방안 도출에는 한계가 있음.

4. 태도 & 정성적방법론

(7) 심층 인터뷰 (In-depth Interview) 

• 정의 : 사용자의경험, 감정, 태도등을 깊이 탐구하기 위해 1:1로 진행하는 대화방식. 

• 활용 사례: 신규 서비스에 대한 초기 피드백, 사용자의 요구와 문제 파악. 

• 장점 : 사용자의 내면적 동기와 숨겨진 니즈를 발견 가능. 

• 단점 : 시간과 비용이 많이 들며, 소규모 데이터로 일반화하기 어려움.

(8) 포커스 그룹 인터뷰 (Focus group interview)

• 정의 : 소규모 그룹의 사용자들과 함께 특정 주제를 논의하며, 다양한 관점을 수집하는 방법.

• 활용 사례: 새로운 제품 컨셉 테스트, 광고 메시지 반응 분석.

• 장점 : 사용자간의 상호 작용을 통해 다양한 의견 도출 가능.

• 단점 : 그룹내 동조 효과로 인해 개인의 솔직한 의견이 묻힐 가능성.

행동& 정량적방법론 (A/B 테스트)

AB테스트 사례

Optimizely

Optimizely는 기업용 A/B 테스트 및 실험 플랫폼으로, 시각적 편집 기능과 강력한 데이터 분석 도구를 제공하여 개발자가 아닌

마케팅, UX 팀도 쉽게 실험을 수행할 수 있도록 지원합니다.

행동& 정량적방법론 (클릭스트림)

클릭스트림 분석의 방법

• 로그 분석(Log Analysis) 

✓ 서버 로그 데이터를 활용하여 사용자의 클릭데이터를수집. 

✓ 장점:많은 데이터를 분석가능. ✓ 단점:실시간 데이터 부족. 

• 태그기반추적(Tag-Based Tracking) 

✓ 웹페이지에 추적코드(예: Google Analytics)를 삽입하여 데이터를수집. 

✓ 장점:실시간데이터제공, 시각화가능. ✓ 단점:코드삽입이 필요하고, 태그관리가필요.

 • 히트맵도구활용(Heatmap Tools) 

✓ 페이지내 클릭 및 스크롤 집중도를 시각적으로 보여줌. 

✓ 예:Hotjar, Crazy Egg. • A/B 테스트와연계

✓ 클릭스트림 데이터를 기반으로 두가지 버전의 페이지를 테스트하여 더나은 결과를 도출.

HOT JAR

1) 히트맵 분석 (Heatmaps) 

• 사용자가 페이지에서 많이 클릭하는 영역을 시각화

• 클릭, 이동, 스크롤 히트맵을 통해 UX 개선 포인트 발견

2) 세션 리플레이(Session Recordings) 

• 개별 사용자의 웹사이트 탐색 과정을 녹화하여 재생

• 실제 사용자의클릭, 스크롤, 마우스 움직임을 분석 가능

• 이탈률이 높은 페이지에서 어떤 문제가 있는지 파악

3) 설문조사 및피드백위젯(Surveys & Feedback Widgets) 

• 웹사이트에서 방문자에게 즉각적인 피드백 수집

• 버튼 클릭 한번으로 사용자 만족도 조사 가능

4) 퍼널 분석 (Conversion Funnel Analysis) 

• 사용자가 어떤 단계에서 이탈하는지 분석

• 전환율(Conversion Rate) 최적화에 활용5) 폼 분석 (Form Analytics)

• 입력폼에서 사용자가 어디에서 이탈하는지 분석

• 입력시간이 길거나, 많이 포기하는 필드 파악가능

마치며

사용자 경험에 관한 정량적, 정성적 데이터를 수집은 프로젝트의 성격에 달라지며 A/B 테스트와 클릭스트림을 알아보면서 사용자 경험 수집을 위해 시너지를 낼 수 있는 부분을 알 수 있었습니다.

안녕하세요.

오늘은 제품이나 서비스의 사용자와 시장 환경 등을 고려해 자료를 수집하고 분석하는 활동인 UX 리서치(UX Research) 에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.

UX 리서치는 사용자의 행동, 니즈, 동기, 문제점 등을 이해하는 것을 목표로 하며, 제품을 사용자에게 가장 적합한 형태로 만드는 데 도움을 줍니다. 제품을 사용하는 유저의 행동, 동기, 니즈를 이해하고 특정 맥락 안에서 연구하는 것으로 제품은 과정이나 추측이 아닌 리서치 결과, 사실에 근거해 디자인 되어야 합니다.

객관적인 리서치 결과를 도출하기 위한 5가지 원칙을 알아보도록 하겠습니다.

UX리서치란?

기본적인 소양으로서의 UX

사용성 측면에 대해 충분한 고려가 없다면 비즈니스적으로 손실이 될 수 밖에 없어서 가설을가지고 만들면 안됩니다.

맥락에 따라 달라지고 1.사용자 중심 접근법 2.환경과 맥락분석 3.지속적인 피드백 수집 4.협업과 커뮤니케이션 5.효과적인 질문

설계하기 등 사용자들이 불만을 들을수있는 창구를 같이 런칭 해야 합니다.

성공적인 리서치 핵심 질문

1.무엇을 알아내고 싶은가 ( “사용자가 특정 기능을 어떻게 활용하고 있는가?” , “제품 사용 중 겪는 주요 어려움은 무엇인가?”)

2.어떤 사용자 그룹을 대상으로 할 것인가 ( 인구통계학적 요소 : 연령, 성별, 직업, 거주지 등, 사용자 페르소나 : 특정 유형의 사용자를 대표하는 가상의 모델 ,기술 숙련도 : 사용자가 제품을 얼마나 익숙하게 사용할 수 있는지)

3.리서치 결과를 어떻게 활용할 것인가 ( 제품 디자인 개선, 새로운 기능 개발, 사용자 경험 향상 )

어떻게 활용할 것인가를 생각하고 그에 맞는 데이터를 모아야 하고, 리서치 목표는무엇을 알아내고자 하는지를 명확히 정의하는 것

이 이루어져야 합니다.

리서치 목적이 명확해야 리서치 설계와 결과 분석이 효과적으로 이루어집니다.

1.리서치 목표 설정

• 무엇을알고싶은가? ( 예: 사용자가특정기능을사용하지않는이유는무엇인가? )

• 어떤문제를해결해야하는가? ( 예: 고객이구매과정을복잡하다고느끼는가? )

• 어떤행동을유도할것인가? ( 예: 사용자의전환율을높이기위한디자인개선방안은무엇인가?)

• 목표설정의중요성: 리서치목표는이후의질문설계, 리서치방법선택, 데이터분석의기준이됩니다. 

   명확한 목표가없으면, 수집된 데이터가 산만해지고 실행가능한 인사이트를 얻기어렵습니다.

• 목표와 비즈니스 전략의연계: 리서치목표는비즈니스목표와도연결되어야합니다.

  ✓사용자의구매경험개선→ 매출증대

  ✓“사용자가장바구니에서구매로전환되지않는이유를파악한다.”

  ✓“모바일앱의초기설정화면이복잡하다는사용자피드백을분석한다.”

2.타겟 사용자를 정의

사용자 그룹 선정 과정

• 프로젝트목표에맞는사용자정의

   ✓ 제품의목적과해결하려는문제에적합한사용자를결정합니다. 

• 리서치참여자조건설정

   ✓ 예: 모바일사용이익숙한20~30대, 특정지역거주자.

3.리서치 스코프 정하기

1) 핵심 질문정의 : 리서치로해결해야할주요질문을명확히설정. ( 예: “사용자들이왜결제페이지에서이탈하는가?” )

2) 우선순위정하기 : 해결해야할문제와탐구영역의우선순위를매김. (사용자의니즈와비즈니스목표에가장중요한영역부터시작) 

3) 범위제한하기: 조사범위를좁혀실질적으로실행가능한영역에집중. (예: 특정사용자그룹(예: 모바일 사용자)만대상으로설정)

4.참여자 리쿠르팅하기

타겟사용자정의하기

• 필요성:리서치결과의신뢰성을높이기위해적합한사용자군을정확히정의해야합니다. 

• 방법

✓ 제품/서비스의주요사용자페르소나를기반으로연령, 성별, 지역, 직업, 기술수준등을구체화합니다. 

✓ 예: 모바일앱리서치→ 기술친화적인사용자와일반사용자로그룹화.

5.효과적인 질문 설계하기

사용자 경험을 반영한 질문을 설계합니다.

1. 사용자 관점에서 질문하기

기술용어대신사용자친화적표현사용. (예: “이 기능이 유용하다고느꼈나요?” (O) )

2. 실제 사용 맥락반영 ( 예: “출퇴근길에이앱을사용하는데어려움이있었나요?”)

리서치 주의사항

질문유형을 1.명확성 2.구체성 3.목표연계하여 설계합니다.

편향 방지방법

✓ 질문설계:중립적이고열린질문을사용하기. 

✓ 참여자모집:다양한배경을가진참여자를포함하여대표성을확보하기. 

✓ 진행방식:모더레이터는중립적태도를유지하며, 응답자에게솔직한의견을유도하기. 

✓ 데이터확인:결과분석시샘플크기와환경적요소를함께고려하기.

리서치 결과정리

1. 데이터 정리방법

2. 리서치 결과 패턴 도출

3. 리서치 결과로인사이트 도출

4. 실행 가능한 리포트 작성

5. 데이터 분석 사례

6. 피드백 수집및지속적개선

실제 프로젝트에서 분석된 데이터와 결과

• 사례 1: 모바일 앱 사용성테스트

✓ 목적: 앱의네비게이션구조와주요기능의사용편의성평가. 

✓ 방법: 10명의사용자를대상으로태스크수행과정녹화및관찰. 

✓ 결과: 사용자가가장많이혼란을느낀지점(로그인과정, 메뉴구조) 도출. 

✓ 조치:메뉴구조단순화및로그인프로세스개선으로이탈률20% 감소. 

• 사례 2: 설문조사를 통한 사용자만족도평가

✓ 목적: 특정서비스기능(예: 검색필터)의유용성평가. 

✓ 방법:설문조사로500명의사용자의견수집, NPS(Net Promoter Score) 분석. 

✓ 결과: 사용자가검색필터의세분화부족으로불편함을느낀다는피드백확인. ✓ 조치: 검색필터옵션확대후, 사용자만족도15% 상승. 

• 교훈

✓ 데이터분석은사용자의실제문제를파악하고, 이를해결하기위한구체적인방향성을제시한다. 

✓ 작은개선도사용자경험과비즈니스성과에큰영향을미칠수있다.

설문조사 예시

마치며

성공적인 리서치 결과를 위해서는 목표를 먼저 정해야 하고 그 목표에 따라 우선순위로 질문의 위계를 만들어 설계해야 

리서치 결과를 내가 원하는 결과를 볼 수 있게 만들 수 있습니다. 

안녕하세요.

오늘은 풀어야 하는 문제에서 찾아야 하는 문제로 정의하는 문제 해결 및 방법론에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.
문제 해결은 사용자 경험 개선과 비즈니스 목표 달성이 핵심이고, 사용자 만족과 비즈니스 성공의 연결고리이고, 지속적인 개선의 시작점이 됩니다. 이를 위해서 문제 해결 및 방법론으로 브레인 스토밍과 TRIZ 기법에 대해 알아보겠습니다.

문제 해결의 핵심 요소

해결 방법이 문제 해결만 국한되지 않고 혁신적으로 해결해야 합니다.

나혼자 문제 해결할 수 없기에 협업이 중요하고, 지속가능성이 중요합니다.

AS-IS / TO-BE 분석

AS-IS / TO-BE 분석은 현재 상태(AS-IS)를 명확히 파악하고, 목표로 하는 미래 상태(TO-BE)를 정의한 뒤, 두 상태 간의 차이를

분석하여 개선 과제를 도출하는 방법론입니다.

주로 서비스 기획, 프로세스 개선, 문제 정의 단계에서 사용되며, 변화가 필요한 이유와 방향을 구체적으로 정리하는 데 유용합니다.

1. 문제 인식

• 현재 서비스나 제품에서 발생하는 문제를 발견하고 정의하는 단계입니다.

• 데이터, 사용자 피드백, 현상 분석 등을 통해 개선이 필요한 지점을 식별합니다.

• 명확한 문제 정의가 이후 분석의 출발점이 됩니다.

2. AS-IS 상태 분석

• 현재의 서비스 흐름, 사용자 경험, 기능, 시스템 등을 있는 그대로 분석합니다.

• 사용자의 행동, 불편 요소, 병목 지점을 정리하며 문제의 근본 원인을 파악합니다.

• 고객 여정, 플로우차트, 데이터 분석 등이 활용됩니다.

3. TO-BE 상태 설계

• 이상적인 미래 상태를 설정하고, 사용자와 비즈니스 관점에서 더 나은 방향을 설계합니다.

• 현실적으로 구현 가능한 범위에서 개선안을 구체화합니다.

• 목표 설정과 기대 효과를 함께 고려합니다.

4. GAP 도출

• AS-IS와 TO-BE 간의 차이를 비교하여 해결해야 할 핵심 과제를 도출합니다.

• 차이점은 곧 개선의 기회이며, 이를 통해 구체적인 개선 방향을 도출할 수 있습니다.

• UX, 기능, 정책 등 다양한 관점에서 차이를 정리합니다.

5. 개선 과제 도출 및 우선순위 설정

• 도출된 GAP을 기반으로 실질적인 개선 과제를 정리합니다.

• 과제는 중요도, 시급성, 리소스 등을 기준으로 우선순위를 설정해 실행 계획으로 전환합니다.

• 백로그, 로드맵, 액션 아이템 형태로 정리하는 것이 좋습니다.

브레인스토밍

브레인스토밍 첫번째 원칙은 제안하는 주제에 집중해서 아이디어를 내는 것 글보다는 그림 에 집중합니다.

1. 명확한 목표와 주제 설정
2. 참가자에게 배경 정보 사전 제공
3. 아이디어 제안 규칙 설정

브레인스토밍 7가지 룰

1. 판단을 뒤로 미루자 아이디어를 낼 때 판단을 하게 되면 사람들이 비판에 겁을 먹고 아이디어 내는 것을 두려워 한다.

2. 거친 아이디어도 환영한다!! 모든 아이디어는 더 좋은 아이디어로 발전할 가능성이 있다. 자유롭게 아이디어를 내보자.

3. 이미 나온 아이디어를 이용하자! 다른 사람의 아이디어를 발전시킬 수 있고, 좋은 아이디어를 다른 관점으로 볼 수 있다.

4. 주제에 집중하자 지속적으로 주제에 집중할 수 있도록 노력하자. 주제에 집중할수록 깊이 있고 현실적인 아이디어가 많이 나온다. 5. 시각적으로 표현하자! 그림이나 포스트잇 등을 쓰면 생각을 시각적으로 표현하게 되어 참여자의 아이디어를 더 명확하게 전달할 수 있다.

6. 다른 사람의 대화에 귀를 기울이자 다른 사람이 이야기할 때 집중해서 듣자. 서로의 아이디어에 영감을 얻기도 하며 놓치고 있던 관점을 포착할 수도 있다.

7. 가능한 아이디어를 많이 내자! 아이디어를 많이 내면 아이디어가 더욱 다양해지며 좋은 아이디어가 나올 가능성이 높다.

TRIZ 

모순(Contradiction)은 트리즈에서 모순은 두가지 서로 상반되는 요구사항이나 조건이 한 시스템 내에서 동시에 존재할 때 발생합니다.

트리즈는 이러한 모순을 해결하기위해 표준적인 해결책을 찾는 대신 창의적인 해결책을 제시하고자 합니다.

다이아몬드 모델

TC1 : 만약 자석의 세기이(가) 강함이면 강한 밀폐특성은 개선되나 쉬운 개방특성은 악화된다.

TC2 : 만약 자석의 세기이(가) 약함이면 쉬운 개방특성은 개선되나 강한 밀폐특성은 악화된다.

PC : 자석의 세기는 강한 밀폐특성을 위해서는 강함이기도 하고 쉬운 개방을 위해서는약함이기도 해야 한다.

이상적 질문1 : 어떻게 하면 자석의 세기이(가) 강함에도 불구하고 쉬운 개방 특성이 개선될 수 있을까?

이상적 질문2 : 어떻게 하면 자석의 세기이(가) 약함에도 불구하고 강한 밀폐특성이 개선될 수 있을까?

마치며

풀어야 하는 문제에서 찾아야 하는 문제로 정의하는 문제 해결 및 방법론을 알아보았는데, AS-IS TO-BE 분석, 브레인 스토밍, TRIZ, 다이아몬드 모델 등 문제를 찾고 해결하는 과정이  매우 구체적임을 알 수 있었습니다.

안녕하세요.
오늘은 Flywheel에 대해 스터디한 내용을 적어보려고 합니다.

위기의 기업들이 연구중이던 ‘플라이휠효과＇를 전수하고 공격적인 변화를 통해서 위대한 기업으로 변신했듯이

전략적 조합 능력과 훌륭한 결정, 탁월한 실행이 거듭되면서 플라이휠에 타력을 붙이면서 위기를 돌파한 기업들이 있습니다.

지속가능한 성장 전략 방향성을 직관적으로 이해하고 플라이휠을 돌리기 위한 '시작점'을 설정하고, 이후 단계를 정의해 나간후

궁극적으로 다시 시작점으로 돌아와서 전체 단계의 사이클이 반복될 수 있는 선순환 구조에 대해 알아보도록 하겠습니다.

Flywheel

플라이휠을 포착하는 7단계

• 당신의 기업이 성취해 온 성공 리스트를 만든다.
• 실패와 실망 리스트를 만든다.
• 성공과 실망 리스트를 비교하며 물어본다. '이 성공과 실망의 목록에서 우리 플라이휠의 잠재 구성 요소에 대해 알아낼 만한 것이 있는가?'
• 당신이 식별해낸 구성 요소들을 이용하여 (4~6개 정도를 고르라) 플라이휠을 그려본다. 
• 구성 요소가 6개를 넘으면 플라이휠을 너무 복잡하게 만든 것이다. 
• 당신의 성공과 실망 리스트에 견주어 플라이휠을 검증해 본다.
• 당신의 고슴도치 콘셉트의 세 원에 견주어 플라이휠을 검증해본다. 고슴도치 콘셉트는 다음 3개의 원이 교차하는 부분에 대한깊은 이해로부터 흘러 나오는 간단 명료한 개념이다. ( 1. 당신이 깊은 열정을 가진 일  2. 당신이 세계 최고가 될 수 있는 일      3. 당신의 경제나 자원 엔진을 움직이는 것)

플라이휠 개량하기: 실행과 혁신

플라이휠이 올바르게 구상, 실행되면 지속력과 변화를 ‘동시에’  만들어냅니다.

이때 한편으로는 조합의 효과를 최대로 얻을수 있을만큼 긴 기간동안 플라이휠의 상태를 지속시키면서 다른 한편으로 플라이휠이 계속 돌아가게 하기 위해 개개의 구성 요소들을 지속적으로 개량하고 개선할 필요가 있습니다.

플라이휠 확장사례

몰락하는 위대한 기업의 운명을 피하는 방법

플라이휠 전체(서브플라이휠) 돌리기

• 큰 조직은 미묘한 차이를 보이며 다수의 서브 플라이휠을 갖게 됩니다.
• 추진력을 최대로 끌어올리려면 근저에 깔린 논리에 따라 하나로 결속돼야 합니다.
• 개개의 서브 플라이휠이 내부에서 꼭 맞물려 전체에 기여해야 합니다.

아마존 사례

1. 더 낮은 가격이 더 많은 고객의 방문을 유도한다. -> 2. 더 많은 고객이 판매량을 늘리고 ->  3. 수수료를 내는 제3의판매자를 사이트로 더 많이 유인한다. -> 4. 그럼으로써 아마존은 물류 포장센터나 웹사이트 운영서버 (AWS) 와 같은 고정비용의 압박을 덜 수 있게 된다. -> 5. 효율이 높아지면서 회사는 가격을 더 낮출수 있게 된다.  -> 6. 전자상거래 웹사이트 훨씬 너머로까지 플라이휠을 개량하고 확장하며, 인공지능이나 기계 학습 같은 신기술 가속기로 플라이휠의 성능을 향상( 플라이휠 밑바탕 구조 )시킨다.

마치며

'당신의 플라이휠을 어떻게 돌릴것 인가'

여러 기업들의 플라이휠의 사례를 보고 실습을 해보면서 우리의 인생 경로가 어떠하든, 회사가 크든 작든, 영리 조직이든 비영리 조직이든, CEO든 단위 리더든 상관없이, 질문에 답하고 우리가 책임진 단위 안에서 플라이휠 효과를 활용할 방법을 구상할 수 있는 시간을 가질 수 있었습니다.

안녕하세요.

오늘은 루커 스튜디오에 대해 스터디한 내용을 쓰려고 합니다.

Looker Studio는 Google에서 제공하는 무료 데이터 시각화 및 보고서 작성 도구입니다.

데이터를 대화형 대시보드와 보고서로 만들어 인사이트를 쉽게 얻고 공유할 수 있도록 지원합니다.

복잡한 데이터를 누구나 쉽게 이해하고 공유할 수 있는 대화형 대시보드와 보고서로 변환하는 루커 스튜디오의 주요 기능과 시각화 요소, 대시보드 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.

Looker Studio

https://lookerstudio.google.com/s/gy0-rIyTxB4

looker studio

구글에서 제공하는 무료 클라우드 기반 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리젼스 도구(bi)입니다.

데이터 시각화 프로세스 (Ben Fry의 7단계 모델)

데이터 시각화는 일련의 분석 과정을 포함합니다. 

1.수집(Acquire): 필요한 데이터를 모으고 구조를 이해

2.구문 분석(Parse): 데이터를 읽고 해석하여 필요한 형식으로 변환

3.필터(Filter): 불필요하거나 관련 없는 데이터를 제거

4.마이닝(Mine): 통계적 방법 등을 통해 데이터에서 유용한 정보나 패턴을 추출

5.표현(Represent): 데이터를 차트, 그래프 등 시각적 형태로 변환

6.정제(Refine): 색상, 레이아웃 등 미적 요소를 개선하여 명확성을 높임.

7.상호작용(Interact): 사용자가 데이터를 깊이 탐색할 수 있도록 필터, 드릴다운 등의 기능 추가

루커 스튜디오 하는 과정

측정기준 바꾸는 법

컨트롤 추가 > 기간 컨트롤

기기 카테고리 변경하는 법 

설정 / 스타일 하는 법 

마치며

데이터 시각화를 위한 루커 스튜디오의 주요 기능과 시각화 요소, 대시보드 만드는 방법에 대해 알아보는 시간이었고

보다 명확하게 데이터를 다루고 인사이트를 알아볼 수 있었습니다.