자료조사 하는법 2편 (유저 리서치)

자료조사 하는 법 1편 (데스크 리서치)

데스크 리서치에 이어서 이번에는 유저 리서치에 대해서 정리해 보려고 한다. 우선 유저 리서치란 사용자들의 속마음과 행동을 파고 들어 사용자들에게 딱 맞는 제품을 만드는 길을 찾는것이라고 말할 수 있다. 유저 리서치는 보통 사용자 인터뷰로도 많이 알고 있는데 유저 리서치는 고객 경험을 직접 관찰함으로써 비지니스로 개선해야한다는 목적을 가지고 있다. 고객 경험을 직접 관찰함으로써 표면에 보이지 않는 잠재 니즈나 불편을 발굴하고 감에 의존하지 않고 데이터 기반 의사결정을 가능하게 한다.

유저리서치의 방법에는 정성적인 방법과 정량적인 방법이 존재한다. 정성적인 방법에는

• 1:1인터뷰
• 포커스 그룹 인터뷰
• 참여 디자인
• 필드 스터디
• 아이트래킹
• 사용자 테스트

등이 있고 정량적인 방법에는

• 클릭수 분석
• A/B 테스트
• 설문조사

등이 있다. 실무에서는 주로 사용성 테스트와 사용자 인터뷰 그리고 설문조사 이렇게 3가지가 가장 많이 쓰인다. 그렇다면 이런 정성 리처시(사용자 인터뷰 / 사용성 테스트)를 할 떄는 어떤 순서대로 하면 좋을까? 사용자의 속마음을 엿보는 정성 리서치는 섬세한 접근이 필요하다.

정성적 리서치

1단계. 누구와 대화할 것인가?

리서치의 성패는 어떤 사용자를 만나는지에 달려 있다. 목적에 따라 대상을 명확히 설정해야 합니다.

• 기존 제품 개선을 원한다면?
  • 헤비 유저: 기능을 깊이 있게 이해하고 있으며, 개선이 필요한 구체적인 지점을 잘 알고 있다.
  • 얼리어답터/고관여자: 다양한 제품 경험을 바탕으로 날카로운 비교 인사이트를 제공한다.
• 새로운 사용자 경험을 탐색한다면?
  • 신규/잠재 사용자: 처음 제품을 접할 때의 어려움(온보딩)이나 기대치를 파악하는 데 용이하다.
• 사용자 이탈의 원인을 찾고 싶다면?
  • 이탈자/기능 비사용자: 왜 떠났는지, 특정 기능을 왜 사용하지 않는지 직접 들어봄으로써 서비스의 근본적인 문제나 기능의 전달력 부족을 파악할 수 있다.
• 경쟁 우위를 확보하고 싶다면?
  • 경쟁사 사용자: 타사 제품의 강점과 약점을 파악하여 우리 제품의 개선 방향을 모색할 수 있습니다.

좋은 참여자를 고르는 팁: 양보다는 질! 질문에 깊이 있고 솔직한 답변을 줄 수 있는 사람을 찾아야 한다.

1. 사전 스크리닝 설문: 객관식 질문으로 리서치 조건에 맞는 사람을 미리 걸러낸다.
2. 경험 증명: 실제 제품 사용 경험을 증명할 수 있는 사진 등을 요청하여 거짓 응답을 방지한다.
3. 사전 전화/화상 미팅: 간략한 대화를 통해 참여자의 이해도, 소통 능력, 실제 경험 여부를 확인한다.

몇 명의 사용자를 만나야 할까? 

• 포커스 그룹 인터뷰: 한 그룹당 4~6명으로 구성하며, 최소 2개 그룹(일반적으로 4개 그룹) 이상을 진행하는 것이 보편적이다.
• 1:1 인터뷰 & UT: 여기서 중요한 개념은 '응답 포화(Response Saturation)'인데 통계적으로 약 5명의 사용자에게서 전체 문제점의 80% 가량이 발견되고 그 이후에는 새로운 인사이트 발견율이 현저히 낮아지므로, 제한된 시간 안에 효율적인 인사이트를 얻고 싶다면 제품에 대한 관심도나 이해도가 높은 '고관여 사용자' 위주로 모집하는 것이 효과적이라고 한다.

2단계. 질문 설계: 무엇을 얻어낼 것인가?

사용성 테스트(UT)는 '프로토콜(시나리오)' 준비가 핵심이다. 테스트하고 싶은 기능과 이용 과정을 구체적인 과제(Task)로 구성한 계획 문서이다. 여기에는 관찰 포인트, 질문 목록, 진행 순서 등이 명확하게 담겨야 한다. 좋은 인터뷰는 사용자의 말 이면에 숨겨진 '행동', '경험', 그리고 '맥락'을 파고들어야 한다.

1. 사용자 눈높이 언어 사용: 전문 용어는 피하고, 참여자가 명확히 이해할 수 있는 일상적인 언어로 질문해야 오해 없는 답변을 얻을 수 있다.
2. 유도 질문은 금물: 이미 아는 답을 확인하는 것이 아닌, 새로운 발견을 목표로 한다. 특정 방향으로 응답을 유도하는 질문은 피하고, 넓은 범위에서 시작해 점차 구체화하는 질문 방식을 사용한다.
3. 미래보다 과거 행동에 집중: "이 기능 생기면 매일 쓸 것 같아요"와 같은 미래 예측은 실제와 다를 수 있다. 대신 "최근에 이와 비슷한 기능을 사용한 경험이 있으신가요?"처럼 구체적인 과거 경험을 묻는 것이 훨씬 정확한 답변을 얻을 수 있다.
4. 실제 행동 유도 및 관찰: 말이 아닌 실제 행동을 재현하게 하여 사용자의 진짜 맥락을 파악한다. 예를 들어, "평소처럼 상품을 찾아보는 과정을 직접 보여주실 수 있나요?"와 같이 요청하는 것이 효과적이다.
5. 광범위하거나 추상적인 질문 피하기: "온라인 커머스의 문제점은 무엇이라고 생각하세요?"보다는 "최근에 결제를 포기했던 경험이 있으신가요? 그때 어떤 점이 불편했나요?"처럼 구체적인 경험을 묻는 것이 실제 문제와 니즈를 파악하는 데 유리하다.
6. 꼬리 질문으로 숨겨진 맥락 파헤치기: "앱을 자주 사용해요"라는 답변에서 멈추지 않고, "자주라고 하셨는데, 일주일에 몇 번 정도인가요?", "그렇게 자주 쓰게 된 이유는 무엇인가요?" 등 꼬리 질문을 통해 답변의 깊이와 구체성을 더해야 한다.
7. 느낌과 이유를 함께 묻기: 사용자의 반응("불편해요", "편리해요")뿐만 아니라, '왜 그렇게 느꼈는지'에 대한 이유를 함께 파고들어야 진정한 인사이트를 얻을 수 있다.

3단계. 인터뷰/테스트 진행: 능숙한 진행자의 역할

예상치 못한 상황에 직면했을 때, 당황하지 않고 의미 있는 리서치를 이어가는 것이 중요하다.

• 사용자의 생각이 읽히지 않을 때: "지금 무슨 생각을 하고 계신가요?"
• 놀라는 반응을 보일 때: "어떤 부분 때문에 놀라셨나요?"
• 의성어로만 반응할 때: "방금 그 반응은 어떤 느낌이 들어서였을까요?"
• 모더레이터에게 의존하거나 눈치를 볼 때: "평소 하시는 대로 자유롭게 사용하셔도 괜찮습니다."
• 자신이 도움이 되는지 의심할 때: "지금처럼 솔직하게 말씀해주시는 것이 가장 큰 도움이 됩니다."
• 주제가 벗어날 때: 먼저 공감한 후 "말씀 중에 이 부분이 특히 궁금했는데요..." 하며 자연스럽게 원래 주제로 돌아오도록.
• 남의 의견을 대신 이야기할 때: "그럼 OOO님 개인적으로는 어떻게 느끼셨나요?"라고 물어 개별적인 생각을 유도한다.

4단계. 리서치 결과 정리

단순히 사용자의 발언을 모으는 것을 넘어, '왜 그런 이야기가 나왔는지', '어떤 패턴이 있는지', 그리고 '우리 제품에 어떤 시사점을 주는지'를 깊이 고민해야 한다.

1. 초기 조사 목적 재확인: 리서치를 시작할 때 설정했던 목표와 가설을 다시 한번 되짚어보며 결과가 목적에 부합하는지 확인한다.
2. '팩트'와 '주관' 명확히 구분:
   • 팩트: "최근 3일간 검색 3번 했어요", "결제 직전 앱을 껐어요" 등 실제 있었던 일.
   • 주관: "이 기능 좀 별로인 것 같아요" 등 개인적인 느낌. 주관적인 부분은 '왜 그렇게 느꼈는지'의 맥락과 이유를 심층적으로 분석해야 한다.
3. 공통 행동 패턴/시나리오 발견: 여러 사용자가 같은 말을 하지 않았더라도, 비슷한 맥락에서 유사한 행동을 보였는지 찾아낸다.
4. '의외의 반응'과 '반전'에 주목: "불편하다고 했지만 실제로는 자주 사용한다"거나, "잘 쓰는 기능인데 전혀 기억 못 한다"와 같은 예상치 못한 반응은 사용자의 고착도(Stickiness), 습관화, 인지와 행동의 불일치와 관련된 깊은 인사이트가 될 수 도 있다.
5. 사용 맥락(시간/장소/목적) 함께 분석: 동일한 기능이라도 사용 맥락에 따라 평가가 달라질 수 있다. (예: '결제가 불편하다'는 불만이 점심시간에 급히 주문해야 했던 상황에서 나온 것이라면, UI 자체보다 시간 압박에 맞는 빠른 흐름이 필요하다는 시사점을 얻을 수 있다)
6. '인사이트 문장'으로 응축: 파편화된 정보들을 "사용자는 A한 상황에서 B한 이유로 C한 행동을 한다"와 같은 통찰력 있는 문장으로 정리하여 핵심 메시지를 전달한다.
7. 실질적인 시사점 도출: 분석 결과를 바탕으로 제품 개선 지점, 기존 가설의 검증 여부, 그리고 구체적인 액션 아이템으로 이어질 수 있는 실질적인 의미를 도출한다.

리서치 과정에서 PM의 주관이 개입되는 것은 자연스럽지만 중요한 것은 '근거 없는 주관'을 피하는 것이다. 사용자의 발화나 행동 데이터 등 객관적인 근거를 바탕으로 합리적인 해석을 내리는 것이 핵심이다.

근거 있는 주관을 만드는 방법

• 사용자의 말을 맹신하지 않고 파고들기: "이 기능 너무 불편해요"라는 말만 듣고 일반화하지 말고, '왜 그렇게 느꼈는지', '어떤 상황에서 그랬는지'를 심층적으로 분석해야 한다.
• '사용 맥락'과 '행동 시나리오'를 함께 고려: 예를 들어, '검색이 불편하다'는 피드백이 출근길 지하철에서 한 손으로 막연한 키워드를 검색했을 때 나왔다면, 추천 검색어나 카테고리 브라우징이 더 중요할 수 있다.
• 실제 이용 행태 데이터와 결합 분석: 인터뷰 내용만으로 판단하기보다, 로그 데이터, 클릭 히트맵 등 객관적인 데이터를 함께 분석하여 정확도를 높인다.
• 관련 부서와의 교차 검증: 다양한 관점을 가진 팀원들과 함께 논의하여 다차원적인 인사이트를 얻고, 현장에서 사용자의 맥락을 이해하는 데 도움을 받는다.

 정량적 리서치(대규모 데이터로 경향 파악하기)

설문조사는 많은 사용자로부터 통계적으로 유의미한 데이터를 얻어 일반적인 경향을 파악하는 데 효과적인 방법이다.

1단계. 설문 대상 모집: 누구에게 물어봐야 할까?

조사 목적에 가장 부합하는 응답자를 구체적으로 정의해야 한다. 단순히 성별/연령보다는 '최근 3개월 이내 앱 설치 경험자'와 같이 행동 기준으로 정의하는 것이 더 유효하다. 통계적으로는 30명 이상일 때 유의미한 결과를 얻을 수 있다고 보지만, 마케팅 조사에서는 더 안정적인 결과 해석을 위해 분석하고자 하는 최소 단위(예: '20대 남자' 그룹) 당 최소 100명 이상을 권장하고 있다.

2단계. 질문 설계: 무엇을 얻어낼 것인가?

명확하고 오해의 여지가 없는 설문 문항 작성은 필수이다.

1. 완결된 문장 사용: 응답자가 질문의 맥락을 오해하지 않도록 줄임말이나 구어체 없이 완전한 문장으로 작성한다.
2. 구체적인 응답 방법 안내: 단일/복수 응답, 순위 선택 등 응답 방식을 문항에 명확히 표기한다.
3. 명확한 기준 제시: '자주', '가끔'과 같은 모호한 표현 대신 구체적인 횟수나 기준을 제시한다.
4. '기타', '없음' 보기 신중히 사용: 필요한 경우에만 포함하여 응답의 강요를 피한다.
5. 중복 없고 누락 없는 선택지: 모든 가능성을 포괄하되, 선택지 간 중복이 없어야 한다.
6. 편향되지 않는 중립적 표현: 특정 의견을 유도하지 않고 객관적인 설명만을 제공한다.
7. 개방형 문항은 최소화: 응답자 피로도를 고려하여 3문항 이하로 줄이고, 주로 '기타 의견' 용도로 배치한다.
8. 하나의 문항에 하나의 질문만: 복수의 질문을 한 문항에 담지 않아 응답의 혼란을 방지한다.

3단계. 설문조사 링크 제작: 참여를 유도하는 요소들

설문 참여율을 높이기 위해 다음 사항을 고려해야 한다.

• 시간 부담 줄여주는 문구: "3분만에 끝나는 설문입니다!"와 같이 간결하고 부담 없는 메시지를 전달한다.
• 목적과 용도 투명하게: "서비스 개선을 위해 여러분의 의견을 듣고자 합니다."처럼 설문의 목적을 간략히 설명한다.
• 익명성 및 통계 활용 안내: "응답은 완전 익명으로 수집되며, 통계적 분석에만 사용됩니다."라고 명시하여 솔직한 답변을 유도한다.
• 인센티브 제시 (가능하다면): 커피 쿠폰, 추첨 리워드 등 소정의 보상은 참여 동기를 높일 수 있다.

4단계. 설문조사 결과 해석: 데이터에서 의미를 찾다

수집된 데이터를 단순히 나열하는 것을 넘어, 의미 있는 인사이트로 전환하는 과정이 중요하다.

1. 응답자 분포 및 샘플 신뢰도 점검: 전체 응답자 수와 유효 응답자 수를 확인하고, 특정 집단의 편향이 있다면 그 한계를 명확히 인지하고 해석에 반영한다.
2. 문항별 응답 결과 요약
   • 객관식: 각 선택지별 비율, 순위, 평균 등 핵심 수치를 표와 그래프로 시각화한다.
   • 주관식: 반복되는 키워드와 유사 표현을 묶어 주요 테마별로 정리하고, 대표적인 답변을 인용하여 설명을 보강한다.
3. 핵심 인사이트 도출
   • 반복적으로 나타나는 선택지, 자주 언급된 불편사항 등 공통 패턴을 찾아낸다.
   • 소수이지만 강한 의견, 예상 밖의 결과 등 특이 신호에도 주목해야 한다.
   • 사용 빈도와 인식의 불일치 (예: "불편하다"고 응답했지만 실제 사용은 잦음)와 같은 행동-인식 간의 간극은 중요한 통찰을 제공할 수 있다.

이로서 정성적/정량적 방법의 유저리서치를 알아 보았다. 유저 리서치는 단순히 사용자의 말을 듣는 것을 넘어, 그들의 맥락을 이해하고, 숨겨진 니즈를 발굴하여 더 나은 제품을 만드는 강력한 도구임을 느꼈다. 정성적, 정량적 방법의 선택이 아닌 문제를 발견하고 그 원인을 심층적으로 이해하며, 궁극적으로 해결책을 찾는 데 유저 리서치가 활용되어야 된다고 생각했다. 즉, 유저 리서치는 단순히 데이터를 수집하는 행위를 넘어, 사용자의 숨겨진 니즈와 행동의 동기를 파악하여 제품/서비스 개선을 위한 의미 있는 인사이트를 도출하는 과정이다. 이제 맥락을 알았으니 잘 활용해야 겠다.