[독서기록] <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다> Part 3 & 4

Part 1 

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[독서기록] <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다> Part 1

Part 2

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[독서기록] <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다> Part 2

 

1. 있는 데이터 찾기

 

데이터를 활용하려면 데이터가 있어야 한다. 데이터는 의외의 곳에 전보라는 모습으로 숨어 있다. 영업팀에는 고객 니즈 정보가 있고, CS 팀은 고객 불만 정보를 가지고 있다. 프론트앤드 게발자는 특정 페이지에 방문한 사용자에 관한 수치 정보를 가지고 있다. 다른 직군의 사람들에 정보를 요청할 때 단순히 데이터 좀 주세요 라고 요청해서는 안된다. 서로 다른 직군은 다른 관점으로 데이터를 수집하고 정리하기 때문에, 내가 어떤 목적으로 무슨 데이터가 필요한지 정확히 요청해야 한다. 

 

1. 내가 궁금한 사용자 데이터가 무엇인지 정리하기. 

2. 누구에게서 얻을 수 있는지 확인하기. 

3. 활용 목적을 설명하고 내 의도를 정확히 전달해 원하는 데이터 요청하기. 

 

데이터를 요청했으면 데이터를 읽을 줄 알아야 한다. 관리자페이지 같은 곳에 숨어있는 데이터가 많다. 많이 팔리는 상품을 볼 수 있으면 사용자들은 어떤 상품을 주로 구매하는가를 파악할 수 있다. 어드민 페이지에 담긴 정보는 단순한 리스트처럼 보이지만 그 안에 사용자 선택 패턴이 함께 들어있다. 어드민 구조는 서비스마다 다르고 문서화 되어 있지 않은 경우가 많아서 일관성이 부족하고 사용성이 고려되지 않은 경우가 대부분이다. 이럴 때는 혼자 찾아 헤매기 보다 어드민을 자주 사용하는 팀원에게 물어보는 것이 빠르다. 

 

자주 묻는 질문에도 데이터가 많이 숨겨져 있다. 반복해서 들어온 질문에는 사용자가 헷갈렸거나, 불편했거나, 불안했거나, 확인하고 싶었던 지점이 모두 포함되어 있다. 이러한 질문들은 단순 질문이 아니라 사용자의 행동을 멈추게 하는 장애물이다. 자주 묻는 질문이 보물 상자인 이유는 서비스 정책과 사용자 경험이 충돌하는 지점을 확인 할 수 있다는 점이다. 자주 묻는 질문은 사용자가 내부의 어떤 제약 조건때문에 막히고 있는지를 알려주는 힌트가 된다. 유저 인터뷰나 설문조사를 하지 않아도 경험의 장애물을 찾을 수 있다. 

 

GA(Google Analytics)는 "이벤트"라는 것을 기준으로 사용자 행동을 추적한다. 사용자가 하는 모든 행동이 "이벤트"로 기록되는 것이다. 디자이너가 의도한대로 버튼이 사용되었는지 해당 버튼에 대한 이벤트를 확인하면 알 수 있다. 하지만 GA는 설정이 필요하다. 사용자 세부 행동을 추적하려면 어떤 행동을 추적할지 정하고, 이벤트를 설정해야 한다. GA에서 원하는 데이터를 잘 뽑아내려면, GA 데이터를 수집하는 목적을 먼저 정의하고 그 목적을 달성하기 위해서 어떤 데이터를 봐야 하는지 생각하고 설정해야 한다. 

 

2. 없는 자료 사냥하기 

시장조사란 기업이 재화나 용역에 관련된 문제에 관한 자료를 통계적으로 수집, 기록, 분석하는 일이다. UX/UI 디자이너에게 시장조사란 사용자가 자신의 목적을 이루기까지 거치는 모든 선택지의 총합이다. 사람마다 목적을 이루기위해 떠올리는 선택의 종류와 시도, 기준도 모두 다르기 때문에 사용자의 목적 달성을 만족시키는 일은 쉽지 않다. 이 목적을 달성시키기 위해 해야 하는 것이 시장데이터를 얻는 일이다. 하지만 시장 조사가 쉽지는 않다. 시장은 눈에 보이지 않고, 직군마다 바라보는 관점도 다 다르기 때문이다. 시장 조사를 할 때 다음과 같은 과정을 거쳐야 한다. 

 

1. 우리 프로덕트의 배경, 목적, 타깃 사용자 명확히 하기 

2. 프로젝트의 배경, 목적, 목표, 다깃 사용자 명확히 하기 

3. 현재 상황을 말이 아닌 내부 데이터 확인하기

4. 사용자의 목적과 그 목적을 이루기까지 거쳐야 하는 단계 정의(시장 데이터) 

5. 사용자의 의사결정 데이터 수집하기(내부+시장데이터) 

6. 사용자의 단계별 행동과 그 행동을 방해하는 문제 유추하기 (내부+시장데이터)

7. 지금까지 데이터로 인사이트 도출하기 

8. 내부 사용자 데이터 추가 수집하고 해석하기(내부 데이터) 

9. 사용자의 다른 선택지(경쟁사) 확인 및 비교

10. 솔루션 도출 

 

3. 데이터를 얻는 추가 방법: 설문조사와 사용자 인터뷰  

사용자의 목소리를 수집하는 방법은 다양하다. 내부 정성 데이터도 있고, 데스크리서치 방법도 있다. 하지만 설문조사와 사용자 인터뷰는 대상이 되는 사용자에게 직접 질문을 하기 때문에 그 어떤 방법보다 확실한 응답을 얻을 수 있다. 내부 데이터는 사용자가 이미 서비스를 이용한 후에 남긴 흔적이기 때문에 우리가 원하는 사용자만 골라서 파악하기 어렵다. 왜 그런 행동을 했는지도 알 수 없다. 설문과 사용자 인터뷰는 우리가 원하는 맥락에서 원하는 질문을 직접 던질 수 있다. 

 

설문조사를 먼저 하고 인터뷰를 하거나 인터뷰를 하고 설문조사를 할 수도 있다. 또한 설문으로 인터뷰 대상자를 모집하는 방법도 있다. 프로젝트와 조사의 목적에 따라 유연적으로 사용하면 된다. 

 

설문조사는 빠르게 많은 데이터를 모으는 방법이다. 직접 대화하는 방식이 아니라 사용자가 진실된 응답을 하리라 기대하고 진행하기 때문에 무엇보다 사용자가 귀찮아 하지 않고 진실된 응답을 하게 만들어야 하는게 관건이다. 설문 질문의 앞뒤 맥락이 일관되어야 사용자는 자신이 왜 답하고 있는지를 인식하고 그에 맞는 경험을 떠올려 응답할 수 있다. 그래야 의미있는 설문 결과물이 도출된다. 그러므로 설문조사를 할때 가장 먼저 대답해야 할 것은 이 설문으로 무엇을 알고싶은지이다. 목적 하나에만 집중해야 짧고 정확한 결과를 얻을 수 있다. 

 

인지 심리학적으로 사람이 집중 상태를 유지하며 정보를 처리할 수 있는 시간은 약 7분 전후이다. 질문 하나 15초 정도 걸린다고 생각하면 15개 이상의 질문은 피로감을 가지고 온다. 해석이 필요 없는 표현을 사용해야 한다. 추상적인 질문과 추상적인 답변이 만나면 데이터는 정확도를 잃고 해석도 어려워 진다. 되도록이면 사용자가 머릿속에서 정보를 꺼내지 않아도 바로 선택할 수 있는 형태로 질문을 바꾸는 것이 좋다. 설문조사를 만드는 단계에서 어느정도 해석 기준을 설계해두는 것이 좋다. 

 

인터뷰는 사용자도 모르는 사용자 속마음을 알 수 있는 중요한 조사 수집 행위이다. 인터뷰 역시 목적을 명확히 정하고 어떤 정보를 얻고 싶은지 설정해야 한다. 사용자 인터뷰든 설문조사든 모든 것의 핵심은 질문 설계이다. 질문이 제대로 준비되어야 진짜 인사이트를 얻을 수 있다. 좋은 질문의 사용자의 "왜"를 끄집어내는 질문이다. 상황과 프로젝트에 따라 달라진다. 인터뷰를 의미있게 만들려면 "왜"를 자연스럽게 물어보아야 한다. 상대가 위축되지 않게, 취조받는 다는 느낌이 들지 않게 잘 완급조절을 해야 한다. 질문보다는 대화를 한다는 느낌으로 물어보고 상대방의 말에 추임새를 던지며 상호 대화가 이어지도록 해야 한다. 그리고 기록은 요약하지 말고 있는 그대로 기록해야 나중에 인사이트를 얻을 때 변질된 데이터를 마주하지 않을 수 있다. 녹음을 할 때는 인터뷰 대상자의 동의를 반드시 얻어야 한다. 그리고 인터뷰(대화)를 통해 데이터가 수집되면 인사이트를 도출한다. 대화 기록에는 필요없는 내용이 많이 포함되어 있는 경우가 많기 때문에, 진짜 필요한 말만 걸러내는 작업이 필요하다. 인용구를 잘췌하고나서는 속성정보(패턴)를 입력해야 한다. 이 작업은 귀찮지만 나중에 데이터 분석을 위해 꼭 필요한 작업이다.  그리고 패턴을 발견했다면 그 패턴 속에서 인사이트를 발견해 내면 된다. 사용자의 행동을 해석하고, "왜 그랬을까"를 묻는다. 그리고 모두가 이해할 수 있는 간략하고 명확한 문장으로 인사이트를 도출해낸다.  

 

4. 나의 첫 데이터 책 

나는 UX/UI 디자이너가 아니고, 이쪽에 꿈을 두고 있지도 않지만 이 책을 읽겠다고 다짐한건 데이터가 어떻게 쓰이는지, 실무에 왜 필요한지, 복잡한 데이터를 왜 알아야 하고 이해해야 하는지 인사이트를 얻고 싶었기 때문이다. 그런 목적을 달성하기에 이 책은 더할나위 없이 좋은 선택이었다. 데이터를 수집하는 방법, SQL 등, 이론만 잔뜩 있는 책을 보다가 처음으로 데이터가 실무에 어떻게 적용되는지 간접 체험한 기분이다. UX/UI 디자이너가 아니어도, 모두에게 적용되는 알짜 꿀정보가 많은 책이다. 직군 상관 없이 "도대체 데이터가 뭔데?"라는 궁금증을 해소하고 싶은 사람이라면 이 책을 추천하고 싶다. 데이터 수집 전단계 부터 데이터의 수집, 그리고 사용까지 데이터라는 녀석이 실무에서 왜 필요하고 어떻게 활용되는지에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있다.