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정성적 데이터는 관찰이나 인터뷰와 같은 방법론을 통해 수집된다. 인터페이스를 이용하는 사용자들의 동기, 정서와 같은 영역을 파악하는데 용이하다. 수집된 데이터는 구조화 및 조직화해 분석되는데 연구자의 경험과 숙련도에 의해 많은 영향을 받는다.
UX 디자인 유형별 가이드 ① 정성적 데이터를 중심으로 – DIGITAL iNSIGHT 디지털 인사이트
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데이터 기반의 UX 디자인
02 UX 디자인 유형별 가이드
① 정성적 데이터를 중심으로
데이터의 이해 _정성적 데이터와 정량적 데이터
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정성적, 정량적 데이터
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사용자 조사는 왜 중요할까
사용자 조사를 위한 계획을 세우세요
다양한 조사 방법을 적절하게 사용하세요
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정량적 데이터와 정성적 데이터 : 네이버 블로그
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 정량적 데이터와 정성적 데이터 : 네이버 블로그 정량적 데이터는 일반적으로 다소 정확하게 크기를 보여주는 숫자로 표현되기 때문에 측정되어질수 있다. 수리적 데이터를 분석하기 위해서 수리적 절차를 …
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정성적 연구 대 정량적 연구의 이해 | SurveyMonkey
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 정성적 연구 대 정량적 연구의 이해 | SurveyMonkey 정성적 데이터는 이러한 점이 의미하는 바를 자세하고 심도 있게 나타냅니다. 설문조사에서 이러한 방법들을 사용해 최상의 결과를 확보하려면 둘이 가진 차이를 이해해야 … 이러한 두 가지 유형의 데이터의 차이점과 언제 이 두 가지를 사용해야 하는지 알아보세요. 정량적 연구는 확증적인 엄연한 사실만은 수집하도록 고안되었습니다. 정성적 연구는 어떤 주제를 측정하기 보다는 묘사하는 정보를 수집합니다.설문지, 설문지들, 설문, 설문들, 무료 온라인 설문조사, 무료 온라인 설문
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정량적 연구와 정성적 연구의 차이
정성적 연구 및 정량적 연구의 적절한 사용
정성적 연구 및 정량적 연구의 균형 유지 방법
정성적 데이터를 얻는 방법
정량적 데이터 수집 이유
정성적 질문 및 정량적 질문 사용 방법에 대한 예
[1과목] 빅데이터 이해 – 정량적 데이터 vs 정성적 데이터
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[Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석
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- Summary of article content: Articles about [Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석 정성적 분석의 예는, 문서나 이메일 등과 같은 텍스트에 대한 것, 디지털 이미지나 디지털 사운드 등과 같은 청각 및 시각 데이터 등이다. 차후 트위터 … …
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Scientific Computing & Data Science
[Data Analysis] 개요 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석 본문![[Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석](https://img1.daumcdn.net/thumb/R800x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F271A8744535A7DA023)
[Data Analysis] 개요 / 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석
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Scientific Computing & Data Science
[Data Analysis] 개요 정량적 데이터 분석 VS 정성적 데이터 분석 본문UX 연구를 위해 사용되는 주요 데이터
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- Summary of article content: Articles about UX 연구를 위해 사용되는 주요 데이터 바로 정성적 데이터(Qualitative Data), 정량적 데이터(Quantitative Data)입니다. 그러면 구분 지어진 데이터의 개념을 살펴보고 우리가 주로 사용하는 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for UX 연구를 위해 사용되는 주요 데이터 바로 정성적 데이터(Qualitative Data), 정량적 데이터(Quantitative Data)입니다. 그러면 구분 지어진 데이터의 개념을 살펴보고 우리가 주로 사용하는 … 안녕하세요. LABBIT UX팀입니다. Data-Driven이라는 용어 많이 들어보셨나요? 아마 이 시대는 데이터에 의해 움직이는 시대라고 해도 과언이 아닌 것 같습니다. UX에 대한 연구도 데이터를 기반으로 진행한다면 시행착오를 줄이고, 타인을 설득하기에도 좋은 방법론들을 도출할 수 있답니다. 그러면 이번 포스팅에서 UX 연구를 위해 고민하면 좋은 데
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정성적 데이터란
정량적 데이터란
각 페이지의 인기도를 측정하는 PV(page view)
사용자 분석을 위해 사용하는 UV(Unique Visitor)
UX 개선의 페이지 검증을 위한 세션당 페이지수
사이트의 관심도를 보여주는 평균 세션 시간
도움이 되는 지표 보기
정성적(Qualitative) 분석과 정량적(Quantitative) 분석 제대로 알고 하자
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 정성적(Qualitative) 분석과 정량적(Quantitative) 분석 제대로 알고 하자 정성적 분석 (Qualitative Analysis). 특성(성질, 성분)을 분석하는 기법. 비정형데이터를 사용하기 때문에 주관적인 의견이 반영되며 탐색적 데이터 … 1. 정성적 분석 (Qualitative Analysis) 특성(성질, 성분)을 분석하는 기법. 비정형데이터를 사용하기 때문에 주관적인 의견이 반영되며 탐색적 데이터 분석이라고도 부른다. 공식을 사용하지 않은 간단한 사칙연..
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UX 디자인 유형별 가이드 ① 정성적 데이터를 중심으로
데이터 기반의 UX 디자인
UX design with Data analysis
이번 Di Curation은 월간 Di 208~211호에 연재된 ‘데이터 기반의 UX 디자인’을 담았다. 데이터를 통해 미래를예측할 수 있다. 그리고 이는 디자인 영역에서도 예외가아니다. 사용자의 요구사항과 경험에 반하지 않는, 최적의 UX를 위한 방법을 알아본다.
01. 데이터 분석을 기반으로 하는 UX 알아보기
02. UX 디자인 유형별 가이드 ① 정성적 데이터를 중심으로
03. UX 디자인 유형별 가이드 ② 정량적 데이터를 중심으로
04. UX 디자인과 웹 접근성 이슈
02. UX 디자인 유형별 가이드
① 정성적 데이터를 중심으로
정성적 평가를 통해 나온 데이터는 결정적인 직관을 제공한다. 기나 국가, 지
역적 환경을 고려해 퍼소나를 설정하고 도구를 통해 사용자의 행동을 관찰한
다. 사용자의 행동을 에스노그라피 인터뷰, 리커드 척도를 통한 사용성 테스트
인터뷰, 카드소팅 인터뷰 포커스그룹 인터뷰 등 다양한 방식을 통해 정성적인
데이터 결과를 도출한다. 정성적인 데이터 분석을 통해 단순히 데이터 결과를
내는 데 그치는 것이 아니라 UX 디자인의 문제점이나 해결 방안을 직관적으
로 도출해낼 수 있다.
데이터 유형 알아보기
데이터를 UX 디자인에 적용하기에 앞서 어떤 데이터를 이용할 것인지 결정하는 과정이 필요하다. 이는 모든 데이터의 특성이 다르기 때문이다. 데이터를 그 성격에 따라 크게 정성적 데이터(Qualitative Data)와 정량적 데이터(Quantitative Data)로 분류할 수 있다. 일반적으로 정성적·정량적 평가의 분류가 수집되는 데이터 유형에 의해 결정된다는 점을 고려해 그 의미를 정성적·정략적 데이터의 의미와 혼용했다.
정성적 데이터는 관찰이나 인터뷰와 같은 방법론을 통해 수집된다. 인터페이스를 이용하는 사용자들의 동기, 정서와 같은 영역을 파악하는데 용이하다. 수집된 데이터는 구조화 및 조직화해 분석되는데 연구자의 경험과 숙련도에 의해 많은 영향을 받는다.
정량적 데이터는 실험이나 설문지와 같은 방법론을 통해 측정된다. 클릭 횟수, 체류 시간, 오류 횟수와 같이 숫자로 표현될 수 있고 계산을 통해 새로운 지표를 만드는 것도 가능하다. 일정한 환경만 갖춘다면 누가 측정하느냐에 의해 영향을 받지 않는다. 하지만 숫자의 의미를 추론해 내는 과정이 수반된다. 다음의 상황을 통해 두 방법론 간 차이가 UX 디자인에 어떻게 영향을 미치는지 알아보자.
웹 사이트를 만들기 전, 메뉴를 적절하게 구성했는지를 평가하려 한다. 사용자들에게 특정 내용이 담긴 페이지를 탐색하기 위해 어떤 메뉴를 클릭할 것인 지 인터뷰를 진행했다. 사용자들은 공통적으로 하위 메뉴 A에 접근하기 어렵다고 보고했다. 일반적으로 A는 대메뉴 B에 속해 있기 때문에 혼동이 된다는 것이다. 동일한 과제에서 이번에는 사용자들의 메뉴 탐색 시간을 측정했다. 사용자들은 하위 메뉴 A에 접근할 때 가장 긴 시간이 걸렸다.
그러나 다른 메뉴와 비교했을 때 의미 있는 수준의 차이는 아니었다. 두 가지 데이터에서 공통적으로 알 수 있는 사실은 하위 메뉴 A에 접근하는 것이 어렵다는 점이다. 그러나 왜 탐색이 어려웠는지는 정성적 데이터에 기반하지 않고 판단하기 어렵다. 반대로 실제로 메뉴 탐색이 얼마나 어려웠는지, 메뉴를 변경해야 하는지를 결정하기 위해서는 정량적 데이터가 필요하다. 이처럼 두 가지 평가 방식을 통해 얻은 데이터는 상호보완적이다. 정성적 데이터를 통해 알 수 있는 사실은 정량적 방식을 활용했을 때 확인하기 어렵고 그 반대의 경우도 마찬가지다. 그러므로 기획 의도, 시간, 비용, 평가의 목적을 충분히 고려해 어떤 방식을 사용할 것인지 결정하는게 좋다.
정성적 평가와 UX 디자인
사용자 경험을 사용자, 인터페이스, 맥락으로 구성돼 있는 것으로 정의할 때, 정량적 평가는 대게 사용자와 인터페이스 간의 상호작용에 초점을 맞춘다. 반면 정성적 평가는 맥락을 함께 고려할 수 있다. 사용자들이 어떤 환경에서 인터페이스를 이용하는지를 이해하게 되면 무엇이 필요한지를 파악하기도 쉽기 때문에 정성적 평가는 정량적 평가보다 사용자 경험에 대해 더 훌륭한 직관을 제공하기도 한다. 그럼에도 불구하고 정성적 평가는 종종 데이터의 객관성과 일관성 문제로 인해 비판을 받는다. 앞서 설명한 것처럼 정성적 데이터가 수집되는 과정에는 사람의 개입이 불가피하다. 즉, 동일한 현상이라도 관찰자에 따라 정반대의 결과가 도출될 수 있다는 것이다. 이러한 정성적 평가의 특성은 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지에 의문을 제기하도록 만든다.
이러한 문제를 부분적으로 해결할 수 있는 방법 중 하나가 기존의 정성적 평가 방식에 정량적 데이터를 활용하는 것이다. 물론 충분한 훈련과 원칙을 지킨다면 정성적 평가만으로도 객관성을 확보할 수 있다. 하지만 우리는 지금부터 정성적 평가 방법에 데이터를 활용함으로써 어떻게 기존 보다 더 효율적으로 좋은 UX 디자인을 수행할 수 있는지에 대해 알아볼 것이다.
퍼소나 설정하기
퍼소나는 서비스를 기획하거나 개편에 들어가기 앞서, 사용자를 먼저 이해해 무엇을 원하고 어떤 방식으로 생각하고 행동할지 예상할 수 있게 도와준다. 퍼소나는 실제 사용자들을 대표할 수 있는 인물이 된다. 따라서 기존에는 사용자의 행동을 직접 관찰해 특징을 찾아내고, 이를 퍼소나로 표현했다. 하지만 이제 우리는 사용자의 모집과 관찰이라는 별다른 시간과 비용을 들이지 않고 객관적인 근거를 뒷받침한 참된 퍼소나를 설정할 수 있다. 퍼소나 설정에 참고할 수 있는 데이터 예시는 다음과 같다.
① 시공간적 환경: 국가, 지역, 날짜, 요일, 시간 등
시공간적 환경에 의한 집단은 그 특징에 따라 공통적인 문화를 지닐 수 있다. 국가 또는 지역은 해당 지리적 위치에 놓인 사용자들은 공통적이거나 유사한 지역적 문화와 특징, 사용하는 언어의 유사성 등을 갖게 된다. 서비스를 사용하는 사용자의 지역적 특징을 파악해, 지역 문화를 퍼소나의 특징으로 활용할 수 있다. 시간적 환경으로는 계절, 이벤트와 관련된 날짜, 요일과 같은 정보가 있다. ‘직장인’이라는 직업에 따른 시간적 특징을 이해해보자면, 출근 시간이 집중된 아침 시간과 오전 근무시간, 점심시간, 오후 근무시간, 퇴근 시간, 저녁 식사 시간, 취침 전 밤 시간, 새벽 시간과 같이 범위를 구분해 다양하게 관찰하고 특징을 얻어낼 수 있다.
② 기기적 환경: 기기, 화면 사이즈 및 해상도
기기적 환경은 서비스가 사용자에게 전달되는 서비스의 화면, 그리고 사용자의 행태 방식을 결정짓는 데 중요한 역할을 한다. 데스크톱, 모바일 각 환경은 기기의 주변 상황이나, 인터랙션 수단, 화면의 사이즈와 해상도 정도에서 큰 차이를 나타낼 수 있다. 각 기기 환경 별로 대표할 수 있는 특징을 다음과 같이 정리할 수 있다.
데스크톱 환경: 책상의 데스크톱이나 노트북을 사용하는 비교적 고정된 환경, 랜선 또는 무선 인터넷 와이파이를 사용한 인터넷 환경, 키보드와 마우스를 이용한 정교한 인터랙션 수단, 모바일보다 큰 화면 사이즈, 높은 화면 해상도, 가로 화면
모바일 환경: 태블릿이나 휴대폰을 사용하는 이동이 자유로운 환경, 무선 인터넷 와이파이 또는 통신사에서 제공하는 3G·LTE 데이터망을 사용한 무선 인터넷 환경, 손으로 직접 터치해 인터랙션, 데스크톱에 비해 작은 화면 사이즈, 낮은 화면 해상도, 세로 화면
③ 서비스 접근 계기 및 수단: 유입 경로 등
서비스의 접근 계기 및 수단은 퍼소나에서 사용자의 목적이 무엇인지, 그리고 그 목적 달성을 위한 의지의 강도가 얼마나 되는지, 서비스에 대한 기본적인 인지도나 관심의 정도 등을 파악하는 데 참고할 수 있는 정보다. 크게 마케팅 활동에 의해 유입된 사용자인지, 검색 유입과 같이 특정 목적의 달성을 위해 의도적으로 유입된 사용자인지 분류해 사용자의 유형을 파악할 수 있다.
사용자의 행동 관찰하기
실제 사용자의 행동을 관찰하고, 그 행동 속에 담긴 의미를 찾아내는 과정에서도 데이터를 활용할 수 있다.
일반적으로 사용자의 행동을 관찰하기 위해서, 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하고 실제 사용 행동을 모니터 또는 별도 카메라로 녹화한 자료를 많이 사용한다. 이와 같은 기록물은, 관찰자가 정보 확인을 위해 각 기록물마다 다시 일일이 관찰해야 한다는 시간적 수고 비용이 따르게 된다.
사용자의 행동 관찰 단계에서 이러한 어려움을 보완하기 위해, Gaze Plot, 히트맵과 같은 데이터 기록 방식을 차용해 관찰을 보다 효율적으로 진행할 수 있다. 이러한 기록 방식은, 사용자 행동의 각 정보들을 적절한 UI(도형, 색, 선 등)로 표현해 오랫동안 관찰해야 하는 전체 행동을 한 페이지로 파악할 수 있도록 지원해준다.
① Gaze Plot Gaze Plot
으로 한 사용자의 행동 정보를 처음부터 끝까지 흐름 위주로 상세히 관찰할 수 있다. 사용자의 시선의 시작과 움직임 흐름, 그리고 각 이동한 위치에 대한 체류시간과 시선의 마지막 종료 지점 정보가 도형의 크기, 선 등과 같은 UI 정보로 담겨있다. 일반적으로 아이트래킹이라는 시선의 움직임을 추적하고 기록하는 도구를 활용해 Gaze Plot을 생성하고 분석한다. 아이트래킹 도구의 활용이 아니더라도 웹사이트에서 마우스 움직임을 추적하고 기록하여, 마우스가 어떤 위치에서 얼마나 체류했는지, 그리고 콘텐츠들을 훑어본 순서 등을 파악할 수 있다.
② 히트맵
Gaze Plot이 한 사용자의 행동 정보를 흐름에 따라 면밀히 관찰하는 방식이라면, 히트맵은 사용자의 전체 행동 정보를 흐름과 상관없이 구역별 분포 위주로 나타내는 방식이다. 사용자들이 클릭한 위치, 마우스 커서를 움직인 범위의 위치, 스크롤이 최종적으로 도달한 위치 등의 분포를 색상으로 나타낸히트맵으로 한눈에 파악할 수 있다. 숫자나 텍스트, 표, 통계 정보와 같이 어려운 방식으로 이해하지 않아도 되고 색상 정보로 직관적으로 이해할 수 있기 때문에 사용자의 행동을 관찰할 수 있는 방식으로 유용하게 쓰일 수 있다.
사용자의 행동 이해하기
가상의 사용자를 설정하고 실제 사용자의 행동을 관찰하는 방법 이외에도, 사용자의 목적이 무엇인지, 어떤 생각과 의도를 내포하고 있는지 등을 깊이 알아보고자 할 때는 인터뷰 방식을 활용할 수 있다. 인터뷰 방식에는 다양한 종류가 있다. 에스노그라피와 사용성 테스트 인터뷰와 같이, 행동을 관찰하고 평가한 이후 대화나 설문 형식으로 질문과 답변을 주고받는 진행 방법 외에도, 포커스그룹, 카드소팅인터뷰와 같은 방법으로도 사용자의 사고를 알아볼 수 있다.
① 에스노그라피 단계별 인터뷰
사용자를 이해하고 행동을 관찰한 이후 인터뷰 방식으로 이해할 수 있다. 이 인터뷰는 세 단계로 이뤄질 수 있는데, 사용자에게 답변이 한정될 수 있는 질문을 최대한 후기에 확인하고, 초기에는 사용자의 행동과 사고에 제한을 최소한으로 하기 위한 인터뷰 방식이다. 초기에는 알아보고자 하는 질문의 구체적인 답변을 얻지 못하더라도, 사용자 본인의 자유로운 생각과 의견, 목적에 대한 인터뷰를 진행할 수 있다. 그리고 중기에는 알아보고자 하는 정보와 초기에 발견한 패턴에 대한 부가정보를 알아보는 과정으로 볼 수 있다. 마지막 후기 인터뷰 단계에서는 앞에서 발견한 패턴과 정의된 가설로 사용자의 행동을 판단하기 전 마지막 검증을 위한 인터뷰로 마무리할 수 있다.
② 사용성 테스트 인터뷰
사용자에게 실제 또는 프로토타입의 제품을 실제로 사용해보게 한 뒤, 그 관찰과 사용 결과에 대한 인터뷰를 진행하는 방식이다. 사용자가 실제로 제품을 사용했기 때문에, 관찰자에 의한 평가가 아닌 사용자의 의견이 반영된 평가를 리커트(Likert)척도와 같은 수치로 제공받을 수 있다. 이 때 사용자의 정성적인 행동과 의견이 정량적인 지표로 변환되는 과정에서, 평가 기준에 대한 객관성 또는 일관성을 최대한 유지하는 것이 중요하지만 이에 대한 어려움과 제한이 따르게 된다. 따라서 각 과업에 대한 지표 같은 점수 이외에도, 사용자의 의견을 열린 형태로 수집할 수 있는 질문의 답변도 함께 수집해 사용자의 정량적인 평가에 대한 실질적인 이해를 도울 수 있다.
③ 포커스그룹 인터뷰
제품의 대상 시장에 맞는 사용자를 사전에 설정해, 그에 맞는 인터뷰 대상자를 여럿 모집하고, 모집한 대상자들에게 제품에 대한 의견을 자유롭게 나누도록 해 그 내용을 수집하는 방식이다. 실제 사용 행동 관찰에 대한 인터뷰보다는, 제품에 대한 인상, 브랜딩, 인식 등에 대한 정보를 파악하고 의견을 토론함으로써 다양한 아이데이션이 이뤄질 수 있다는 점에서 앞서 말한 인터뷰 방식과 차이점이 있다.
④ 카드소팅 인터뷰
카드소팅 또한 포커스그룹과 같이, 사용자의 행동 관찰에 의한 질문과 응답방식이 아닌, 사용자가 정보를 주도적으로 제공하는 방식이다. 제품에 대한 의견 또는 사용자가 이해한 제품의 구조를 카드 형태로 수집해 봄으로써, 의견을 자유롭고 산발적으로 받기보다 정해진 범위 내에서 제품의 위치와 현황을 좀 더 체계적으로 알아볼 수 있는 방식이다. 이때, 인터뷰 대상자에게 정보를 분류하는 능숙도가 필요하다는 어려움이 있지만, 한편으로는 열린 형태의 답변을 내기 부담스러워 하는 사용자에게 부담을 덜어줄 수 있다는 장점이 있을 수 있다.
마무리
이처럼 정성적인 평가 방식에 정량적인 데이터를 보완함으로써, 사용자를 이해하고 분석하는 과정 속에서 인사이트뿐 아니라 이를 뒷받침할 수 있는 객관성을 동시에 갖출 수 있다. 정량적인 데이터를 사용자의 퍼소나부터 행동, 의견들을 이해하는 것에서 그치는 것이 아니라, 문제점과 해결해야 하는 방향성을 제시하고 검증할 수 있는 근거자료로 활용한다면 효율적인 UX 디자인을 수행할 수 있을 것이다. 행동을 정성적인 관찰 및 수집으로 분석하는 방법 이외에도, 정량적인 데이터 위주로 사용자의 행동을 수집하고 그 값을 정성적인 인사이트로 해석하는 방법을 다음 글에서 알아보고자 한다.
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데이터는 추론과 추정의 근거 를 이루는 사실 이다.
데이터 유형
1장 1절 데이터의 정보에서 간혹 정성적 데이터와 정량적 데이터의 차이점을 묻는 문제가 출제된다고 합니다.
두 데이터의 차이점을 잘 이해하고 가야할 것 같아요.
정성적 데이터는 언어나 문자로 표현된 데이터라고 할 수 있습니다.
우리가 많이 보는 쿠팡의 리뷰, 인터뷰, 언론 보도 모두 정성적 데이터라고 할 수 있겠죠.
정성적 데이터는 ‘비정형 데이터’로 비구조화된 데이터, 미리 정의된 데이터 모델이 없거나 정의된 방식으로 정리되지 않은 정보를 말합니다. 따라서 정보를 일정한 구조로 저장하고 검색하고 분석하는데 많은 비용이 소모되겠지요.
정량적 데이터는 수치, 도형, 기호 등 바로 측정할 수 있는 데이터입니다.
쿠팡의 별점이나 수능 등급, ~% 상승, 하락, 여성/남성, 나이 등이 모두 정량적 데이터라고 할 수 있습니다.
정량적 데이터는 정성적 데이터와 달리 ‘정형데이터’로서 구조화 된 데이터입니다. 미리 정해진 규칙에 따라 데이터를 보면 쉽게 의미를 파악할 수 있는 데이터라고 할 수 있습니다. 통계분석에 용이하며 구조화되어 있기 때문에 데이터 처리에 비용소모가 적은 편입니다.
구분 형태 예 특징 정성적 데이터 언어나 문자 등 ‘설명’이 필요한 데이터 -회사 매출이 증가함
-해당 제품은 손잡이가 있어 사용하기에 용이함
-검은색 털을 가진 길고양이가 많이 있음 -언론, 인터뷰, 이메일, 관찰 등을 통해 얻을 수 있다.
-저장, 검색, 분석에 많은 비용이 소모된다.
-비정형데이터 정량적 데이터 수치, 도형, 기호 등 바로 측정할 수 있는 데이터 -회사 매출이 25% 증가함
-해당 제품의 손잡이에 대한 만족도가 80% 이상임
-우리동네에 검은색 털을 가진 고양이가 다섯마리 있음. -서베이 등을 통해 얻을 수 있다.
-정형화 된 데이터로 비용소모가 적음
참고. 데이터분석 준전무가 합격을 위한 완벽 요약집(DATA DU)
정성적, 정량적 데이터
사용자 조사(User Research)는 서비스 디자인을 함에 있어서 매우 중요합니다. 일반적으로 클라이언트 여러분처럼 이제 막 사업을 시작하는 단계에서 진행하는 경우가 많지요. 사용자 조사 방식에는 ‘정성적 데이터(Qualitative Data)’, ‘정량적 데이터(Quantitative Data)’로 나누어집니다.
정성적 데이터(Qualitative Data) – 사용자 경험 및 구매 행태를 보여주는 기술적인 데이터를 의미하며, 사람들이 어떻게 생각하고 느끼는지에 좀 더 초점을 맞춥니다. 정성적 데이터를 통해 사용자들의 의견과 불만, 구매 동기 등을 파악할 수 있습니다.
사용자 경험 및 구매 행태를 보여주는 기술적인 데이터를 의미하며, 사람들이 어떻게 생각하고 느끼는지에 좀 더 초점을 맞춥니다. 정성적 데이터를 통해 사용자들의 의견과 불만, 구매 동기 등을 파악할 수 있습니다. 정량적 데이터(Quantitative Data) – 통계에 더 초점을 맞춘 데이터로, 측량하거나 분석이 가능한 수량적 데이터를 의미합니다. 보통 정량적 데이터는 사용자의 행동과 의견을 계량화하기 위해 사용됩니다.
사용자 조사를 할 때, 단 하나의 자료수집 방식에 의존하는 경우는 드뭅니다. 대게 정량적 조사 방식과 정성적 조사 방식 모두를 사용해서 더 큰 그림을 그리려고 하지요. 이러한 데이터들은 이미 출시된 제품을 개선하기 위한 발판을 마련하는 데 활용되기도 하고, 완전히 새로운 제품을 개발하기 위해서 활용되기도 합니다.
사용자 조사는 왜 중요할까?
사용자 조사의 궁극적인 목표는 ‘사람들이 사용하고 싶어하는 제품/서비스 만드는 것입니다. 이러한 조사 방식을 이용하여 얻은 정보들로 훨씬 더 나은 사용자 경험을 만들 수 있지요. 여러분이 사용자 조사를 통해 수집한 데이터로 제품 및 서비스에 대해 파악할 수 있는 것은 다음과 같습니다 :
– 사용자는 누구인가?
– 사용자들은 어떤 욕구를 가지고 있는가?
– 사용자들은 무엇을 원하는가?
– 사용자들은 최근에 어떤 행동을 하는가?
– 사용자들은 어떻게 행동하길 원하는가?
하지만 대부분의 기업들은 크게 두 가지의 이유 때문에 사용자 조사를 하는 것을 망설입니다.
1. 굳이 시간과 예산을 들여 사용자 조사를 해야 하나?
2. 이미 고객을 잘 파악하고 있기 때문에 사용자 조사를 할 필요가 없다.
사용자 조사는 안 하는 것보다 하는 것이 언제나 낫다는 것이 UX디자인에서의 불문율입니다. 적은 예산으로 빠르게 진행할 수 있는 리서치 방법도 있기 때문에 예산과 시간을 적게 들이면서 큰 효과를 볼 수 있지요. 최소한의 유저 리서치를 통해 장기적인 관점에서 시간과 돈을 절약하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.
또한 상당히 많은 회사들이 2번처럼 생각합니다. 그들 스스로 사용자를 잘 파악하고 있다고 여기는 것이지요. 세계적인 경영 컨설팅 회사인 Bain 에서 조사한 결과를 보면 그렇지 않다는 것을 알 수 있습니다. 80%의 기업들이 ‘누구에게 무엇을 팔고 있는지’ 잘 알고 있다고 확신했습니다. 하지만 그들의 제품이나 서비스를 이용한 고객들 중 8%만이 이 생각에 동의했습니다.
그들 고객에 대해 명확하게 이해하고 있는 기업이 있을 수도 있습니다. 하지만 많은 경우에 ‘사용자를 안다’는 말은 개인적인 추측과 의견인 경우가 대부분입니다.
우리가 생각하는 사용자의 욕구와 사용자가 생각하는 스스로의 욕구는 다릅니다. 다양하고 반복적인 조사를 진행하지 않는다면, 우리는 고객이 아니라 스스로를 위한 결정을 내리게 될 것입니다.
사용자 조사를 위한 계획을 세우세요
여러분의 제품이나 서비스가 사용자들을 만족시키는 데에 사용자 조사가 얼마나 중요한지 알았으니, 이제 조사 계획을 세워야 겠지요.
사용자 조사 계획을 세울 때, 정량적 데이터와 정성적 데이터를 모두 수집할 수 있는 방향으로 설정해야 합니다. 그렇지 않으면, 사람들의 말과 행동이 일치하지 않는 ‘가치-행동 괴리 현상(Value-action gap)’ 때문에 적절치 않은 결론을 얻게 될지도 모릅니다.
“60% 이상의 사람들이 3개월 내에 새로운 주방 도구를 마련할 것이라고 대답했지만, 8개월 후에 이들 중 12%만이 실제로 구매했습니다.” How customers Think, Gerald Zaltman, 2003
(고객은 어떻게 생각하는가, 헤럴드 잘츠만, 2003)
따라서 사용자 조사 계획에 있어 핵심은 사용자를 관찰하는 것입니다. 실제로 사용자들이 무엇을 하는지 유심히 관찰해야 합니다. 그리고 적절한 질문을 던져 선입견이나 편견이 배제된 답변을 이끌어내는 노력도 필요합니다.
이를 위해서 우리는 ‘사용자’처럼 생각해야 합니다. 여러분의 선입견과 추측은 제외해야 합니다. 여러분에게 필요한 것은 ‘이미 사용자에 대해 알고 있다는 생각’을 버리고, 사용자의 말을 경청하고, 그들의 감정을 상상해보는 것입니다.
다양한 조사 방법을 적절하게 사용하세요
사용자 조사 계획을 세웠다면, 어떤 조사 방법들을 적절히 이용할 것인지 정해야 합니다. 조사 방법은 매우 다양합니다. 아래의 목록들은 그 중에서도 흔히 이루어지는 효과가 좋은 방법들이니 참고하시기 바랍니다.
정성적 조사 방법
1. 게릴라 테스트(Guerrilla testing)
빠르고 비용이 적게 드는 테스트 방법입니다. 현장에 나가 사람들을 관찰하고 비디오 촬영을 하거나 유용성 테스트를 위해 온라인 리뷰를 하는 간단하고 빠르게 실행해볼 수 있는 방법이지요. 게릴라식 사용성 테스트란?
2. 인터뷰(Interviews)
미리 질문지를 만들어서 일대일로 인터뷰를 진행하는 방법입니다. 사용자가 제품 및 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 상세하게 파악할 수 있습니다.
3. 포커스 그룹(Focus groups)
특정한 제품이나 서비스에 대한 데이터를 모으기 위해 선별된 그룹을 의미합니다. 이 그룹의 고객들은 의견 교환 등 활동을 활발하게 할 수 있는 사람들을 선별합니다.
4. 현장 조사(Field Studies)
직접 사용자가 물품을 구매하는 환경에 가서 사진이나 비디오를 찍고, 간단한 노트 및 스케치를 하는 방식입니다.
5. 연구실 조사(In-Lab testing)
제어된 환경 아래에서 사용자들에게 특정한 업무를 주고, 이를 수행하는 것을 관찰하는 방법입니다. 보통 사용자들은 소리 내어 그들의 생각이나 느낌, 행동을 묘사하도록 요청 받으며, 조사자들은 대상 사용자들의 대답을 녹음하거나 촬영하여 분석에 활용합니다.
6. 카드 분류 테스트(Card Sorting Test)
정보 구조(Information Architecture)를 세우고 각각의 분류 그룹에 이름을 짓는 데 도움이 되는 방법입니다. 많은 양의 콘텐츠를 분류하고 구조화 할 때 유용합니다.
정량적 조사 방법
1. 사용자 서베이(User Surveys)
특정한 사용자 그룹을 타겟으로 삼아 구조화된 포맷의 질문지를 만듭니다. 많은 양의 데이터를 수집하기에 좋은 방법입니다. 이를 도와주는 대표적인 온라인 틀로 서베이몽키(Surveymonkey) 가 있습니다.
2. 퍼스트 클릭 테스트(First Click Testing)
이 테스트는 사용자들이 자신의 의도를 달성하기 위해 가장 처음에 클릭하는 것이 무엇인지를 분석하는 테스트입니다. 이 테스트는 서면으로 진행할 수도 있으며, 기존의 웹 사이트를 활용하여 진행하기도 합니다.
3. 아이 트래킹(Eye Tracking)
사용자의 시선을 따라가는 테스트입니다. 시선이 가장 먼저 도달하는 곳, 그리고 시선이 제품을 훑는 경로 등을 파악할 수 있게 돕습니다. 이 테스트는 비용이 많이 들기 때문에 부담이 된다면 ‘적외선 열지도(Heatmapping)’를 활용하기도 합니다.
4. 적외선 열지도(Heatmapping)
사용자들이 웹 사이트를 클릭하고 경로를 시각적으로 보여주는 데이터입니다. 가장 잘 알려진 온라인 툴은 크레이지에그(Crazyegg) 가 있지요.
5. 웹사이트 애널리틱스(Web analytics)
웹 사이트에서 얻은 데이터를 통합하여 분석하는 방법입니다. 사용자들에 대한 인구 통계 자료, 페이지 방문 횟수, 사이트를 둘러보는 경로 등을 파악할 수 있습니다. 가장 잘 알려진 온라인 툴은 구글 애널리틱스(Google Analytics) 가 있지요.
6. A/B 테스트(A/B testing)
어느 쪽을 더 많이 사용자가 선호하는지를 알아보기 위해 두 가지 버전의 웹 페이지를 비교하는 테스트입니다. 배너나 메뉴 버튼의 위치, 색감 등을 결정하는 데 큰 도움이 됩니다.
출처 : 위시켓 http://blog.wishket.com/
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