👋🏻 서론
AI 데스크 리서치에 이어 이전에 진행한 Google Form 설문조사 응답내용을 바탕으로 데이터를 분석하고 인사이트 도출을 통해 디자인 방향성을 제시해보는 시간을 가졌다.
📊 데이터 분석
1. 사용자 행동 데이터 분석
∙세션 리플레이 및 클릭스트림 분석 : AI 기반툴에서 사용자의 행동 패턴을 자동으로 분류, 이탈률 확인
∙ 클러스터링 : 비슷한 행동을 보이는 사용자 그룹을 자동으로 분류
2. 설문 및 피드백 데이터 정리
∙ 감성 분석(Sentiment Analysis) : 대규모 텍스트 피드백을 자동으로 분석해 긍정/부정 의견 추출
∙ 주제 모델링(Topic Modeling) : 자주 언급되는 주제를 파악해 어떤 문제나 니즈가 반복적으로 나타나는지 파악
3. A/B 테스트 분석 보조
∙ 결과 요약 자동화 : AI가 A/B 테스트 결과를 요약하고 통계적으로 의미있는 차이를 자동 분석
∙ 추천 인사이트 도출 : 어떤 요소를 바꾸면 개선될 지 예측하거나, 실험 결과 기반으로 디자인 개선 방향 제안
4. 대시보드 및 시각화 자동 생성
∙ AI 대시보드 도우미 : Looker, Tableau, Power BI 등에 AI 어시스턴트 연결로 자연어 질의
∙ 자동 시각화 도출 : Python의 Pandas Profiling이나 ChatGPT에 데이터를 업로드하고 자동 차트 생성
5. UX 개선을 위한 히트맵 분석
∙ AI 기반 히트맵 예측 : 실제 사용성 테스트 없이도 AI가 주목도 높은 영역 예측
✏️ 수업후기
AI를 활용해 설문 데이터를 분석하며 어떤 불만 요소가 반복적으로 등장하는지, 인사이트가 무엇인지를 데이터 기반으로 파악할 수 있어 좋았다. 데이터가 곧 사용자의 목소리라는 점을 깨달아 앞으로도 사용자 중심의 디자인을 위해 AI 분석을 활용하는 방법을 알게되는 시간이어서 좋았다.
