
오늘은 UX 리서치 파트로 넘어간 첫 날!
지금까지 UI 구조와 시스템을 다뤘다면
이제는 "사용자가 왜 그렇게 행동하는지"를 파헤치는 단계로 들어가는 타이밍 ~,~
멜로빈스는 문장은!
“내가 계속 노력한다면, 인생은 나에게 보상을 줄 것이다.”
강사님디 매일매일 Comfort Zone을 살짝 밀어내며 확장하는 방법으로 노력하는 것을 추천해주셨다 ㅎㅎ
: 사용자 경험(UX)을 더 좋게 만들기 위해
사용자의 행동, 니즈, 동기, 불편함(페인포인트) 을 데이터 기반으로 조사하고 해석하는 과정
<<감으로 디자인하지 않고, 근거 기반의 디자인 의사결정을 하기 위한 도구>>
UX(User Experience) 라는 단어가 대중적으로 쓰이기 시작한 건
도널드 노먼이 애플에 합류하면서 “User Experience Architect” 라는 직함을 사용하면서부터 라고 한다.
이런 첫 용어 만드는 사람들 엄청 창의적인 것 같당..
➡️ UX는 단순한 화면 디자인이 아니라, 전체 경험을 설계하는 개념으로 확장됨 ‼️
UX 리서치를 하면
데이터 기반 의사결정을 할 수 있고, 근거 있는 개선 방향 제시할 수 있다.
즉 사용자 니즈 먼저 파악하고 제품을 개발할 수 있음!
➡️ 결국 목표는 하나 — 유저의 만족도와 충성도 향상이다.
사용자의 의도, 감정, 동기를 깊이 이해
→ "왜 그렇게 행동하는가?"에 초점
심층 인터뷰(IDI), 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 관찰 리서치, UT (Usability Test) - 사용성 테스트 등
사용자의 행동을 숫자로 증명
→ "얼마나 많은 사용자가 그렇게 행동하는가?"
설문조사, 웹 분석(GA 등), A/B 테스트 등
사용자의 생각과 의식적 의견 수집
"왜 그렇게 느끼는지" 감정 & 니즈 파악
➡️ "이 기능이 불편하다고 말하지만, 실제로는 많이 쓰는 경우도 있다"
인터뷰, 설문 등
사용자의 실제 행동을 기록해서 분석
"어디서 막히는지" 실질적인 사용성 문제 파악
➡️ "말로는 이렇게 말했는데 손은 저 버튼을 눌렀네?"
사용자 행동 추적, UT, 현장 관찰 등
헷갈려서 더 서치를 해보았다.
현업에서는 태도적 리서치로 “왜 그런 생각을 했는지” 듣고
행동적 리서치로 “실제로 그렇게 하는지” 확인한다고 한다.
즉 두 개를 교차해서 인사이트를 추출하는 게 가장 강력한 UX 리서치 방식이다.
기존의 자료와 데이터를 수집 + 분석
활용 가능한 플랫폼:
Kosis 국가 통계 데이터
The VC / 한국 IR 협의회 스타트업 & 투자 시장 리서치
네이버 데이터랩 / 구글 트렌드 사용자 검색 패턴 분석
오픈서베이 데이터스페이스 업계 대표 리서치 리포트 확인

발견 → 정의 → 개발 → 전달
| 단계 | 성격 | 설명 | 핵심 질문 |
|---|---|---|---|
| 1. Discover (확장) | 문제 탐색 | 사용자 조사, 리서치, 페인포인트 수집 | "진짜 문제는 무엇일까?" |
| 2. Define (수렴) | 문제 정의 | 정보 정리, 인사이트 추출, 정확한 문제 정의 | "우리가 해결해야 할 핵심은 이거다!" |
| 3. Develop (확장) | 해결방안 탐색 | 아이디에이션, 프로토타입, 다양한 시도 | "어떻게 해결할 수 있을까?" |
| 4. Deliver (수렴) | 해결방안 결정 | 테스트, 검증, 실제 시행/출시 | "이게 가장 효과적이니까 실행하자." |
확장(Divergent Thinking) → 가능한 모든 가능성 탐색
수렴(Convergent Thinking) → 가장 타당한 선택지로 압축
➡️ 사용자 중심(User-Centered Design) 사고에 특화된 모델이다.
문제를 해결하기 전에 근본 원인을 파악하는 방법
➡️ “왜?”를 5번 반복하며, 표면적인 원인을 넘어서 뿌리를 찾아가는 구조이다.
오늘 과제는 나만의 페인포인트를 선정하고 배운 툴로 리서치 해보는 것이었다!
피그잼을 사용해보았다 ㅎㅎ
캡쳐해서 올렸는데, 잘 보이지 않아서 링크도 첨부한다.

노래 듣는 것을 좋아하는데, 들을 노래가 없는게 요즘 느끼는 불편함이다.

3번째 왜까지는 작성했는데, 다음은 떠오르지 않아서 제미나이와 대화하면서 채워보았다.

수업시간에 배운 사이트들을 참고하여 조사하였다!
사람이 직접 만든 믹싱 영상이나 플레이리스트를 학습하는 딥러닝 모델을 생각해보았다.

리뷰에서 내가 선정한 페인포인트가 있어 반가웠다 ㅎㅎ
날씨 디자인은 모바일 앱 UI, 웹 앱 UI일 수도 있고, 혹은 날씨 알림 위젯 같은 완전히 다른 형태일 수도 있다.
-> 날씨 모바일 앱 위젯으로 디자인 > 맥의 경우 PC 위젯으로도 사용 가능

: 날씨 아이콘 및 레이블, 위치(국가 및 도시명), 기온, 현재 시각으로 정의하고
컴포넌트로 위젯을 제작해보았다.

: 대형위젯과 미니위젯을 디자인해주었다. 스타일은 역시나 내가 좋아하는 글래스모피즘, 레이아웃이나 구성요소는 레퍼런스를 참고하여 제작해주었다.

오늘은 UX 리서치를 배운 첫 날이었다 ‼️
디자인은 굿즈 도안이나 생카 커미션을 받으면서 그래도 꽤나 익숙했는데, (감각적인 부분이랄까?)
리서치는 내가 약한 부분이라 열심히 배워보고 싶다 ㅎㅎ
첫날부터 다양한 모델들과 사이트들을 알 수 있어서 좋았다 😝
#앞으로더나아가자