오늘의 멜로빈스 영상내용은 이거였당

모든 사람에게 깨달음의 순간이 온다. 그 깨달음의 순간에 즉각적인 행동을 해야한다.
그 순간을 놓쳐버리면 결심이 사라지게 된다.

운동 해야겠다, 오늘 책 읽어야겠다는 마음이 들었을 때 당장
운동을 예약하거나 책을 펼쳐야지 그 마음이 이어진다는 것이다!
말은 우리를 바꿀 수 없고, 행동만이 변화를 이끌어낼 수 있다는 점을 알려주었다 👍

UX 리서치

오늘은 UX 세 번째 날 ‼️
FGI & FGD / 1:1 인터뷰 운영법에 대해서 배웠다.

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1️⃣ FGI

FGI vs FGD

구분	FGI (Focus Group Interview)	FGD (Focus Group Discussion)
목적	모더레이터가 질문 → 참여자 답변	참여자 간 상호 토론 유도
방식	인터뷰 느낌 강함	토론 느낌 강함
진행 인원	6~8명 / 그룹 (2~4그룹 운영)	동일
장점	다양한 의견 수집 가능	사용자 간 경험 대비 / 공감 포인트 도출
주의점	모더레이터가 페이스 조절	집단 사고, 편향 발생 방지 필요

FGI는 질문 중심, FGD는 참여자 간 흐름 중심이다.

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오프라인 vs 온라인 FGI

상황	적합한 방식	이유
고령층 / 온라인 도구에 익숙하지 않음	오프라인 추천	적응 비용 ↓
물리적 거리가 멀거나 글로벌 리서치	온라인 추천	참여 진입장벽 ↓
제품 실물 체험 / 프로토타입 조작 필요	오프라인	실제 행동 관찰 가능
빠른 반복 테스트 / 스크리닝 목적	온라인	효율성 높음

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FGI 진행 프로세스 (실무 기준)

1. 디자인 — 목적 정의 & To-Know 설정

2. 리크루팅 — 타겟 조건 설정 (Ex. 3년 이상 쿠팡 사용자)

3. 필드워크 — 첫 세션 후 디브리핑(Feedback Loop)

4. 신서시스(Synthesis)

• Fact: 관찰된 사실
• Insight: Fact들이 연결될 때 보이는 패턴
• So-What: "그래서 디자인적으로 뭘 해야 하냐?"를 정의

🔥 여기서 Insight → So-What 연결 능력이 프로덕트 디자이너의 핵심 역량.

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1:1 인터뷰 운영 팁 (실무 감각)

DO	DON’T
"어제 저녁 메뉴 뭐 드셨어요?" 처럼 구체적 회상 유도	"보통 식단 어떻게 하세요?" → 너무 추상적
"왜 그렇게 느끼셨을까요?" 부드러운 Why 질문 반복	"왜요?" 단답 Why → 압박감 줌
사용자의 감정 단어 메모 → 인사이트 트리거	감정/톤 무시하고 내용만 수집
관찰 & 타이핑 분리 → 청취 몰입	진행자 본인이 계속 말함

예시 — 인사이트 트리거 문장
"귀찮아서 아무거나 먹었어요" → 핵심 단서: 귀찮음 > 건강보다 우선

느낀 점

FGI / FGD / 1:1 인터뷰는 그냥 "말 들어보기"가 아니다.
"팩트를 수집해서, 인사이트로 연결한 뒤 → So-What(디자인 방향)"을 도출하는 과정이다.
또한 주제에 따라, 원하는 정보에 따라 어떠한 방법을 선택하는지도 중요할 것이라고 생각이 들었다.

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과제

오늘 과제는 어제의 서베이와 인사이트를 바탕으로 1:! 인터뷰지를 작성하고, 2명에게 진행 후 결과분석을 해보는 것이었다 ‼️

1. 조사 주제

: '취향 저격 음악 발견 및 추천 알고리즘 개선’

2. 조사 목적(To know)

: 음악 앱의 자동 추천 기능 사용 과정에서 발생하는 사용자의 구체적인 불편함
(감성/분위기 불일치, 새로운 곡 발견 실패 등)과 그 근본 원인을 심층적으로 파악한다.

3. 질문 시나리오

8~10개 질문 준비 (워밍업 → 사용 경험 → 불편/개선 → 마무리)

단계	질문 문장	목적 / 얻고자 하는 핵심 인사이트
워밍업 (Warm-up)	1. 음악 듣는 거 좋아하시나요? 1-2. 주로 언제, 어떤 기분일 때 많이 들으세요? → (예: 대중교통, 샤워할 때 등)	- 인터뷰 분위기 풀기 - 사용자의 음악 청취 맥락 파악
	2. 어떤 음악 어플을 가장 많이 이용하시나요? 2-2. 주로 어떤 기능을 이용하세요? → (예: 재생목록 편집, TOP100, 자동재생, 셔플 등)	- 핵심 이용 기능 파악 - 자주 쓰는 서비스 기능 패턴 이해
사용 경험 & Pain Points	3. 요즘 제일 좋아하는 곡의 분위기를 단어로 표현한다면? → (예: 벅차오름, 설렘, 신남 등)	- 사용자가 인지하는 감정/분위기 단어 데이터 추출
	4. 앱이 추천해 준 곡을 바로 스킵하게 되는 가장 흔한 이유는?	- 자동 추천 실패 요인 파악 (스킵 행동 트리거)
	5. 앱 추천이 완전히 빗나갔다고 느꼈던 순간이 있나요? → (예: 분위기는 다르고 장르만 같은 곡이 나왔던 경험 등)	- 감성 불일치에 대한 심리적 반응과 구체 사례 수집
니즈 & 개선 아이디어	6. 새로운 노래를 찾고 싶을 때, 앱 추천 말고 다른 방식으로 찾는다면? → (예: 유튜브 플레이리스트 검색 등)	- 대체 탐색 경로 파악 → 인간 큐레이션 수요 확인
	7. 감성 태그(웅장함/슬픔 등) + 장르 필터 검색 기능이 있다면 써보실 의향이 있나요?	- 필터 기반 검색 UX 수용성 검증
	8. 유명한 곡 vs 처음 듣는 유사 분위기의 곡 중 어떤 추천이 더 좋나요?	- 숨은 명곡 발굴 가치 평가
	9. 음악을 새롭게 추천해주는 방식이 있다면, 어떤 방식이면 좋겠다고 생각하세요?	- 사용자가 상상하는 이상적인 추천 방식 탐색
마무리 (Closing)	10. 오늘 이야기 외에, 음악 추천에 대해 꼭 하고 싶었던 마지막 의견이 있다면?	- 열려 있는 추가 인사이트 수집 및 인터뷰 마무리

4. 인터뷰 결과 분석 및 인사이트

인사이트 1: '인간 큐레이션'의 신뢰도가 'AI 편의성'을 압도한다. (해결책 검증)

• 근거: 두 사용자 모두 AI 추천 기능(자동 플리)을 사용하고 있음에도 불구하고, AI를 신뢰하지 않아 그 기능을 회피하고 있었다. 특히 A님은 '유튜브 플리는 신뢰한다'고 명확히 밝혀, '인간이 만든 플리/믹싱'에 대한 신뢰도가 'AI의 편리함'보다 훨씬 높음을 보여주었다.
• 시사점: 시스템은 인간 큐레이션 패턴을 학습하여 '사람이 만든 것 같은 플리'를 제공해야 하며, 이를 통해 'AI vs 인간 큐레이션' 구도가 아닌 'AI 기반의 인간 감성 큐레이션'이라는 새로운 경쟁 우위를 확보해야 한다.

인사이트 2: '장르 태그'를 넘어선 '디테일 속성 필터'가 탐색 피로를 해소한다.

• 근거: B님은 '장르는 같아도 곡의 분위기에 따라 집중이 깨진다'고 했고, A님은 '잔잔한 감성 팝'처럼 미묘한 감성 차이를 원했다.
• 시사점: 사용자는 '테크노'나 '팝송' 같은 큰 장르 필터가 아니라, '보컬 없음', '90년대 시기', '벅차오르는 감정'과 같은 디테일한 속성(감성/시기/스타일)을 조합하여 검색할 수 있는 '사용자화 검색 필터'를 원하고 있었다. 이 필터가 탐색 피로를 줄이는 가장 필수적인 기능이라고 분석하였다.

추가: 두 사용자 모두 '숨은 명곡' 발견에 큰 기대를 보이며, 이것 또한 사용자들의 니즈임을 알 수 있었다.

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회고

직접 인터뷰를 준비해보니 어려웠다!!
플로우를 지키면서도, 부담주지 않을 만큼 질문을 준비한다는게!!
또 그 안에서 내가 원하는 정보를 모두 이끌어내야한다는 것도 어려웠다.

직접 진행할 때는 질문지를 작성하며 그래도 몇가지 상황을 예상하여 적어두었는데
질문을 잘 이해하지 못하는 상황도 발생해서, 그때그때 대처하는 것이 조금 어려웠던 것 같다.
사실 편한 사람들에게 인터뷰를 진행해서 다행이었겠지만, 실제였다면 정말 힘들었을 것 같은..

나 왜 UX가 더 어렵쥐......흑 ㅠ 🥹

#UX 너모 어려워..