
UX 리서치의 목적은 실제 사용자 행동과 니즈를 바탕으로 제품을 개선하는것
▶️ 누구의 행동을 어떠한 맥락에서 알고 싶냐에서 시작하기
▪️ 목적에 맞지 않은 사용자를 선정하면 내가 원하는 인사이트를 얻을 수 없다
-> 제품과 서비스 개선에 부정적인 영향을 미친다
▪️ 조사의 목표를 달성하기 위해서는 타겟을 정밀히 조준해야 한다
-> 대상을 명확하고 더더 구체적이게 ‼️
▪️ 질문지 준비가 완료되면 파일럿 테스트를 필수적으로 진행해야 한다
-> 먼저 소규모 사용자 대상으로 사전 리허설을 진행하여 피드백을 기반으로 질문 흐름과 용어를 바꾼다
우리 제품을 쓰는 사람이 아니라 우리 제품을 필요로 하고 실제로 사용할 가능성이 높은 사람을 찾아야 한다
▶︎ 그렇지 않으면 아무리 좋은 데이터를 모아도 잘못된 결론을 내리게 된다
구체적인 대상을 선정하기 위해서 유저를 더 세분화 한다
1️⃣ 우선, 우리의 사용자가 어떤 유형인가?
☝️ 카페 추천 앱을 사용하는 고객의 유형에는 3가지로 나눌 수 있다
▶️ 상황과 목적을 함께 파악하자
-> '반복 루틴 / 동기 및 목적 / 행동패턴' 3가지를 고려해서 유저 정의
2️⃣ 이미 우리 제품을 사용한 경험이 있는가?
기존 사용자는 앱의 UI/UX에 대한 피드백을, 신규 사용자는 가입 과정에 대한 피드백을 준다
▶︎ 우리가 개선하려는 부분이 신규 사용자 경험인지, 기존 사용자 경험인지에 따라 리서치 대상도 달라져야 한다
3️⃣ 사람들이 실제로 어떻게 행동하는지
단순히 커피를 좋아한다가 아니라 매일 카페를 가는지, 쿠폰을 자주 사용하는지 등 실제 행동 데이터를 분석해야 한다
☝️ 운동을 좋아한다는 응답을 한 사람이 정말 헬스장에 가는지 확인하기
-> 말과 행동이 일치하는지 확인하는것이 중요 !
실제 사용자의 입장에서 UX 리서치를 하면 더 효과적으로 화면을 설계할 수 있다
-> 모든 사용자를 조사하는 것이 아닌 '꼭' 필요한 대상을 정해서 작성하기
: 데이터를 기반으로 주요 사용자 그룹을 분석한다
☝️ 최근 1개월 내 앱을 3회 이상 사용한 사람들 선정
-> 대상을 선정할때 정확하고 빠름
: 심층 인터뷰를 통해 리서치 대상을 선정한다
☝️ 카페에서 공부하는 대학생을 대상으로 1대1 인터뷰 진행
-> 파악할게 많아서 깊고 맥락적임
▶️ 정량적과 정성적 방법을 잘 조합하여 순차적으로 활용하는게 중요 !
🙆🏻♀️ 사용자 모집
▪️ 헤비 유저 (제품이나 서비스를 자주, 많이 사용하는 사용자)
▪️ 라이트 유저 (제품이나 서비스를 가끔, 필요할 때만 사용하는 사용자)
▫️ 고관여자 (어떤 제품이나 서비스에 대해 관심이 많고 구매나 사용 결정에 신중한 사용자)
▫️ 얼리어답터 (신제품이나 새로운 기술을 남들보다 빨리 받아들이고 사용하는 사람)
🙅🏻♀️ 비사용자 모집
▪️ 이탈자
▪️ 제품 내 특정 기능 비사용자
▪️ 경쟁사 제품 사용자
▪️ 잠재 사용자 (아직은 우리 제품이나 서비스를 사용하고 있지 않지만 앞으로 사용할 가능성이 있는 사람들)
☝️ 참여자 12명을 모집한 UT에서 최종 발견되는 전체 문제의 80%는 5명까지 진행했을때 이미 발견된다고 한다
-> 대상자 수가 많다고 해서 문제점을 발견할 수 있는것은 아니다
따라서 고관여 사용자가 참여한다면 응답은 더 빨리 포화할것 !

제한 시간 내 더 적은 수의 사용자로 더욱 풍부한 인사이트를 발견하고 싶다면 고관여 사용자 위주로 모집하자 🔥
✔️ 객관식 + 주관식으로 두번 물어보기
-> 특정 집단을 찾기 위해 객관식/주관식 1차 질문을 통해 거를 수 있지만 대상자가 이탈 할 수 있다
✔️ 경험을 증명하는 사진 응답 받기
✔️ 전화나 화상으로 사전 미팅하기
▶︎ 정해진 답변만 가능한 질문
▶︎ 자유롭게 말할 수 있는 질문
➡️ UX 리서치에서는 구체적 답변이 나오게 오픈형 질문을 활용하기 🔥
▶︎ 상대방과 신뢰와 공감의 분위기를 형성하는 것
▫️ 인터뷰 시작 전 가벼운 대화로 긴장 풀어주기
▫️ 적극적으로 고개 끄덕이며 반응하기
▫️ '이건 정답이 없는 질문이에요. 편하게 이야기 해주세요'라고 말하기
-> 정보를 캐내려고 하면 안되고 자기 경험을 편하게 풀어내게끔 해야 사용자들의 솔직한 답변을 얻어낼 수 있다
▶︎ 인터뷰나 사용자 리서치에서 응답자의 대답을 더 깊이 파고들기 위해 추가로 던지는 질문 방식
🤦🏻♂️ 가입 과정이 너무 복잡했어요
🤷🏻♀️ 어느 부분이 가장 어렵다고 느꼈나요? / 그 과정에서 어떤 감정을 느끼셨나요?
처음 나온 답변이 정답이 아님 ‼️
-> 사용자의 답변 뒤에 숨겨진 사용성 문제와 심리적 장벽을 따라가며 그것들을 놓치지 않도록 돕는 과정이다
▶️ 오픈형 질문과 Follow-up 질문을 적절히 활용하기
☑️ 서베이
: 많은 사람들에게 짧은 질문을 던져서 패턴을 파악하는 방법
❓ 서베이를 통해 '무엇'이 문제인지 알 수 있다
☑️ 인뎁스 인터뷰
: 소수의 사람을 대상으로 깊이 있는 질문을 던지며 인터뷰를 진행해 겉으로 드러나지 않은 진짜 문제와 숨겨진 니즈를 발견하는 방법
▶︎ 사용자의 '진짜 문제'를 발견하는 강력한 도구
❗️ 인뎁스 인터뷰는 '왜' 그런 문제가 생겼는지 알 수 있다
▶️ 두개를 따로 쓰기보다는 같이 쓰는것이 효과적
⭐️ 표면적 불만 뒤에 숨겨진 니즈, 감정을 찾아내는것이 핵심 ⭐️
: 맥킨지에서 UX 리서치 방법을 시각적으로 분류한 것
𝓧 사용자의 행동, 니즈 탐색 (Explore) / 제품, 기능 검증 (Test)
𝒚 사용자가 직접 말로 표현할 수 있는지 (Ask) / 관찰을 통해 파악해야 하는지 (Observe)

: 두 가지 이상의 디자인이나 기능을 실사용자에게 나눠 보여주고 더 효과적인 쪽을 선택한다
▶︎ 정량적이며, 실제 사용자 행동을 기반으로 함
: 사용자에게 직접 질문하여 수치를 기반으로 사용자 니즈, 만족도, 행동을 파악한다
▶︎ 많은 인사이트를 얻어낼 수 있음
: 사용자에게 프로토콜(가이드라인)을 준 다음 수행하는 걸 지켜보거나 물어보며 문제점을 파악한다
▶︎ 테스트 먼저 진행한 다음 추후 행태를 보고 질문을 하는 경우도 있음
: 6~10명의 사용자가 한자리에 모여 진행자의 질문에 따라 자유롭게 의견을 나누는 그룹 인터뷰 방식
▶︎ 사용자들이 말로 표현하기 어려운 감정이나 니즈를 그림, 사진, 상징 등을 활용해 끌어냄
(사람들이 기대하는 표준화된 스타일이 있음)
: 사용자의 집에 방문하여 자연스러운 맥락 안에서 행동을 관찰하고 탐구한다
▶︎ 설문조사, 테스트로 파악이 어려울때 사용
☝️ 가전제품을 출시했는데 사용자가 이런걸 어떻게 배치해서 사용할까를 관찰한다
➡️ 많은 방법들이 존재하고 이러한 것들이 사용자 경험을 더 낫게 만들어준다
: 닐슨 노먼 그룹에서 자주 사용하는 UX 리서치 방법 분류 표
🔺 태도형 : 사용자의 생각, 의견, 감정
🔻 행동형 : 사용자가 실제로 어떻게 행동하는지

: 진행자 없이 사용자가 혼자 제품을 테스트하고 행동을 기록하는 방식 (UT와 비슷)
▶︎ 성공의 여부와 목표달성시간을 본다
사용자의 실제 행동을 정량적으로 파악하고 싶을 때 ‼️
과제를 주고 웹/앱 상에서 자동으로 진행하여 사용자 행동 데이터를 수집한다
-> 얼마나 빠르게 사용자가 목표에 도달했는지 확인 가능
: 사용자가 제품이나 서비스에 대해 자발적으로 남긴 의견이나 리뷰
▶︎ 제품을 직접 사용한 사람들의 진짜 경험이 담겨 있어 문제점/개선점을 빠르게 파악할 수 있다
제품에 대한 반응과 니즈를 폭넓게 파악하고 싶을 때 ‼️
: 진행자가 사용자를 직접 만나 깊이 있는 질문을 던지는 방식
▶︎ 사용자의 생각, 이유, 동기 등을 파악할 수 있으며 숨겨진 니즈까지 탐색이 가능하다
사용자의 내면적 동기와 맥락을 깊게 이해하고 싶을 때 ‼️
-> 질문해야 할 것을 빼먹지 않게 도와준다

사용자에게 알고 싶은 것과 가설(어떤 결과가 나올거 같은지)을 작성한다
질문은 측정 가능하고 응답자가 이해하기 쉬운 형태로 변환되어야 한다 ‼️
☝️ 식사 결정 스트레스가 있다
식사 메뉴를 고르는데 시간이 얼마나 걸리나요?
식사 결정에서 가장 고민되는 점은 무엇인가요?
☝️ 유튜브 영상 시청 > 요리 실행까지 이어지는가?
유튜브 레시피를 참고해 요리해본 경험이 있나요?
첫 인상에서 복잡하거나 어려운 질문이 나오면 이탈률이 증가하기 때문에
🕐 초반에는 '예/아니오', '선택형'처럼 직관적이고 익숙한 쉬운 질문 배치
🕘 후반으로 갈수록 개인적인 생각, 주관식, 고민이 필요한 어려운 문항 배치
점점 몰입되도록 구성하면 응답자가 끝까지 설문을 마칠 확률이 높아진다 🆙
일반 정보 (인구 통계학적 정보) > 행동 > 니즈 > 감정 > 정성 의견
설문이 아무리 잘 구성되어도 사용자가 제대로 이해하지 못하면 무용지물 😰
예상치 못한 응답 흐름, 오해, 흥미 저하 지점을 사전에 파악해서 수정해야한다
1️⃣ 내부 테스트
팀원끼리 혹은 본인이 설문을 풀어보며 예상 답변을 직접 입력
-> 중복 응답, 모호한 질문, 선택지 누락 등을 체크
2️⃣ 시나리오별 시뮬레이션
각기 다른 유형의 사용자 페르소나를 설정하고 그들이 실제로 어떻게 응답할지를 상상하며 시뮬레이션 실행
▪️ 긴 질문과 중복되어 있음
▪️ 선택지가 애매하게 겹치거나 부족함
▪️ 주관식 유도 질문인데 사람마다 해석이 다르게 될 가능성
▪️ 의도한 흐름과 달리 사용자 응답 동선이 흩어짐

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