#47.TIL | 사용자 & 서비스 분석 (UX 리서치, 페르소나, 저니맵)

UX리서치

• 제품에 대한 시장의 반응 및 선호도를 조사하는 것에서 더 나아가 사용자들의 행동과 태도를 관찰하고 문제 해결방법의 근거를 찾아서 실질적인 해법을 찾는 것을 의미

UX 리서치 방법

• 정성적 리서치 -> why?
  • 사용자 인터뷰, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 필드 스터디 등
• 정량적 리서치 -> How many? How much?
  • A/B테스트, 사용자 설문, 웹로그 분석 등

UX 리서치 이후

1. 페르소나

• 그리스 어원의 '가면'을 나타내는 말로 '외적 인격' 또는 '가면을 쓴 인격'을 뜻함
• 실제 사용자들의 행동 패턴과 특징을 수집하여 만들어진 주요 고객을 대표하는 특정 인물
• 추상적이었던 목표고객이 구체화되고 제품의 방향성도 명학해지는 장점
• 주의할점으로는 철저하게 데이터분석과 시장조사를 통해서 근거있는 설정을 해야 됨
• 구체적인 페르소나를 설정하게 되면 팀원들과 프로덕트에 대해 의견을 나눌때 많은 도움이 됨
  • ex) 서울에 거주하고 있는 20대 후반 남자 보다는 아래 그림과 같이, 서울에 거주하고 있는 29세 차량보유중인 남성인 홍길동씨는 어떤 생각을 할까? 와 같이 명쾌한 질문을 할 수 있음

페르소나 만들기

• 페르소나들이 내가 만들 결과물과 어떤 관련이 있을지 생각
• 그들이 우리들의 서비스를 통해 이루고자 하는 목표가 무엇인지, 상품을 사용할때 겪는 문제는 무엇인지

  페르소나 만들기 ex) 새로운 여행서비스를 기획하고 있습니다. 우리 서비스는 고객에게 맞춤형 여행정보를 제공하는 구독서비스를 제공해주려고 합니다. 단순 구독서비스를 넘어서, 다양한 여행자들과 이야기를 나눌 수 있는 서비스를 목표로 하고 있습니다.

1) 기본정보

• 프로필 사진
• 이름
• 나이
• 성별
• 직업
• 거주지역 등

2) 니즈파악

• 동기
• 불만사항
• 목적

주 타켓층을 이동석으로 할지 민선아로 할지 선택할 수 있음. 선택된 페르소나에 따라서 서비스를 이용하는 유저플로우도 달라짐.

2. 사용자 여정 지도(Customer Journey Map)

• 정의
  • 고객 또는 잠재고객이 회사에서 목표를 달성하기 위해서 거치는 프로세스를 시각적으로 표현한 것
• 장점
  • 고객의 동기, 즉 고객의 니즈 그리고 페인 포인트를 파악할 수 있다.
  • 고객 중심의 사고방식을 전개할 수 있다.
  • 서비스 개선의 우선순위를 정할 수 있다.
  • 새로운 타겟이 될만한 고객층을 발굴할 수 있다.

사용자 여정 지도 만들기

• 서비스 목적 및 페르소나 설정 먼저 준비
  
  
  사용자 여정 지도 템플릿 사이트 - https://www.slidesalad.com/

A/B 테스트

• 전체 사용자를 대상으로 대조군, 실험군으로 나누어서 두 가지 콘텐츠를 비교하여 어떤 그룹에서 더 높은 성과를 보이는지 정략적으로 평가하는 방법
  

필요한 시기

• 새로운 기획을 시작하려고 할때 어떤 접근 방법이 가장 좋은 성과를 보여줄지 확실하지 않은 상황에서 A/B테스트를 이용해서 다른 접근 방법의 성과를 비교하여 서비스에 반영하고 싶을때 이용 가능
  • 뉴스레터, 광고, 문자메세지, 웹페이지, 모바일 앱

• 서비스 분석
  • A/B테스트를 하기 위해 서비스를 리서치하는 단계
    • ex) 페이지, 구성요소, 고유 방문자 수, 방문당 체류시간, 이탈율, 회원가입 전환율 등
• 가설수립
  • 검증하고자 하는 가설을 수립해 보는것. 가설에 따라서 A/B테스트 디자인 진행
• A/B 디자인
  • 달라지는 구성요소에 따라 A/B테스트 디자인 구성.
• 테스트 진행
  • 실험군과 대조군으로 나눠 실험 진행.
• 분석 및 의사결정
  • 테스트의 결과를 분석하고 의사결정을 진행, 이 과정이 불만족스러우면 다시 서비스 분석부터 시작
• 고객경험 개선
  • 서비스에 반영하여 고객경험 개선

A/B테스트 사용자 그룹 분리 방법

• A/B테스트에서 가장 중요한것은 실험군과 대조군을 나누는 ‘사용자 그룹 분리 방법’.

사용자 그룹 분리 방법

• 노출 분산 방식
  • 페이지가 보여질 때 일정 확률로 A와 B를 나눠 노출
    • 통계적 유의성이 높지만, 사용자들에게 혼란을 줄 수 있음 → 알고리즘 테스트에 적합
• 사용자 분산 방식
  • 사용자를 A그룹과 B그룹으로 분리하여 고정적으로 A안과 B안을 노출함
    • UI/UX 테스트에 적합하지만 해비유저에 따라 결과값이 왜곡될 수 있음
• 시간 분할 방식
  • 시간대를 분할하여 A안과 B안을 노출함
    • 보안/설계 상의 문제로 분산 방식이 사용이 어려울때 활용 가능 (대안적인 수단)

A/B테스트 분석툴(무료) - https://abtestguide.com/bayesian/

A/B 테스트 사례분석(무료) - https://goodui.org/leaks/