UX 연구의 데이터 분석 | UX 연구 #33

게시 됨: 2023-04-17

UX 리서치에서 데이터 분석이 어떤 역할을 하는지 알고 있나요? 오늘은 정성적, 정량적 데이터 분석에 대해 논의하고 그 단계와 주요 목표 및 목표에 대해 알아보면서 UX에서의 데이터 분석 문제에 집중하고자 합니다. 또한 프로젝트에서 수행하기에 적절한 시기를 제안합니다.

UX 연구의 데이터 분석 – 목차:

수집된 데이터를 분석하는 이유는 무엇입니까?
언제 데이터를 분석할 것인가?
UX 연구의 데이터 분석
분석 목표 정의
연구 데이터의 정성 분석
요약

수집된 데이터를 분석하는 이유는 무엇입니까?

원시 데이터만을 기반으로 제품 결정을 내리는 것은 큰 UX 실수입니다. 분석 단계를 생략하면 사용자에게 불완전하거나 비효율적인 솔루션을 제공하거나 프로젝트 팀이 잘못된 문제를 해결하거나 실제 사용자를 인식하는 데 집중할 수 있습니다. 이러한 이유 및 기타 이유로 데이터 분석은 전체 프로젝트를 올바른 방향으로 유지하는 필수 프로세스입니다. 사용자의 실제 요구 사항을 고려하고 가능한 최상의 최적의 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 정보를 수집합니다.

언제 데이터를 분석할 것인가?

많은 사람들이 연구를 마친 후에, 즉 많은 출처에서 정보를 수집한 후에 분석이 이루어져야 한다는 총체적인 오해를 품고 있습니다. 하지만 이렇게 많은 양의 데이터를 조사하려면 엄청난 노력과 인력, 시간이 필요하기 때문에 이 방법은 비효율적입니다. 예를 들어 각 심층 인터뷰 후 몇 분 정도 시간을 내어 지속적으로 데이터를 조사하는 것이 더 효율적입니다.

또한 연구 중에 메모를 작성하는 것을 잊지 마십시오. 이렇게 하면 새로운 관찰 내용을 기록하고 누락된 부분이 없는지 확인할 수 있습니다. 이러한 반영을 통해 정보를 쉽게 선택하고 이후 설계 권장 사항과 가장 관련이 있는 정보를 선택할 수 있습니다. 모든 작은 연구 단계 이후에 지속적으로 분석하면 훨씬 더 조직적이고 체계적인 방식으로 최종 요약 분석을 수행할 수 있지만 무엇보다 훨씬 빠릅니다.

UX 연구의 데이터 분석

UX 연구의 데이터 분석은 이전에 처리되지 않은 데이터를 비즈니스 의사 결정을 지원하는 의미 있는 정보로 변환합니다. 포괄적인 데이터 분석 수행은 5가지 기본 단계로 구성됩니다. 이 단계는 다음과 같습니다.

분석 목표 정의
데이터 구성
조사
클러스터화
결과 및 통찰력 식별

분석 목표 정의

첫 번째 단계는 분석의 목표를 정의합니다. 이는 UX Research의 목표와 엄격하게 일치해야 합니다. 이 단계에서 연구를 시작하게 만든 동기에서 벗어나지 않도록 기억하십시오. 예를 들어 사용자의 요구 사항은 무엇입니까? 거부율이 더 높은 페이지와 그 이유 전환율을 높이기 위해 어떤 개선을 해야 하는지; 또는 우리 제품을 경쟁 제품보다 더 매력적으로 만드는 방법. 이를 유지하고 연구 목표는 프로젝트에 유용한 방식으로 데이터 분석을 수행하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 당신이 찾고 있는 것을 정확하게 정의하기 위해.

데이터 구성

각 설문조사는 프로젝트와 관련성이 높은 다양한 유형의 데이터를 제공합니다. 따라서 유용성을 위해 영리하게 관리, 선택 및 필터링해야 합니다. 데이터를 구성하면 필요할 때 원하는 정보를 신속하게 퍼낼 수 있도록 신중하게 배열할 수 있습니다. 예를 들어 관련된 웹 사이트의 하위 페이지별로 데이터를 분류할 수 있습니다. 분리는 효율적인 데이터 분석을 수행하고 이해 관계자가 전체 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 시각화를 개선하는 데 핵심입니다.

조사

조사 단계는 전체 데이터 분석 프로세스의 핵심입니다. 주요 목표는 사용자의 응답에 가장 자주 나타나고 분석 목적과 가장 일치하는 단어, 아이디어 또는 구를 식별하는 것입니다. 이 프로세스는 단어와 동의어를 찾는 것뿐만 아니라 컨텍스트에서 사용자에게 의미하는 바를 이해하는 것입니다.

단어와 표현을 알아냈다는 것은 연구된 사용자 그룹에 따라 의미합니다. 사람들이 다양하기 때문에 발생합니다. 그들은 자신을 표현하는 방법뿐만 아니라 독특한 경험과 행동을 가지고 있습니다. 따라서 어휘에 대한 사용자 응답을 기록하지 않아야 합니다. 대신 가능한 한 원본에 충실하세요. 가장 작은 변형이라도 전체 데이터 분석을 완전히 재구성하는 조사 단계에 해를 끼칠 수 있기 때문입니다.

클러스터링

다음 단계는 조사 단계에서 식별된 답변에 따라 답변에 레이블을 지정하는 소위 클러스터를 고안하는 것입니다. 이러한 클러스터는 팀이 우선 순위가 지정된 문제를 구별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 사용자 응답의 절반 이상이 "인터페이스 성능"이라는 레이블이 지정된 생성된 클러스터에 해당하는 경우 팀은 이 주제의 우선 순위를 지정하고 특히 인터페이스 성능과 관련된 문제를 찾아야 합니다.

결과 및 통찰력 식별

결과가 통찰이 아님을 잊지 말자. 결과는 연구팀이 분석 과정을 통해 밝혀낸 발견, 조사, 그룹화 및 분류된 사실에 관한 것입니다. 반면 통찰력은 결과를 초래한 원인을 인식하는 행위를 의미합니다. 사용자 응답이 항상 문제의 원인으로 이어지지는 않기 때문에 이것은 상당히 독특한 기능입니다. 그렇다면 디자이너의 임무는 더 깊이 들여다보고 통찰력을 찾는 것입니다.

사용자는 일반적으로 스스로 문제의 원인을 식별할 수 없습니다. 따라서 연구팀은 데이터 분석 과정에서 결과를 검토하고 논의한 다음 통찰력을 찾고 연구 목표에 일치시켜야 합니다. 가장 관련성이 높은 통찰력을 식별하기 위한 워크숍은 이 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이 도구의 효과적인 사용에는 짧은 휴식 시간으로 분리된 여러 라운드의 토론이 포함됩니다 .

위에서 설명한 단계는 모든 연구 방법(질적 및 양적 모두)에서 작동하는 매우 일반적이고 표준적인 데이터 분석 프로세스입니다. 프로세스에 맞게 단계를 적절하게 조정하기만 하면 됩니다.

정량적 vs. 정성적 데이터 분석

정량적 데이터를 분석하는 과정은 정성적 데이터를 분석하는 과정과 크게 다르지 않으나, 본 연구의 특성상 디자이너가 얻는 인사이트가 다를 수 있습니다. 양적 연구는 통계와 확률을 이용하여 수치 데이터를 수집하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 특정 페이지의 거부율이나 사용자의 인구 통계학적 프로필과 같은 지표는 사람들이 제품 및 청중 자체와 상호 작용하는 방식에 대한 구체적이고 정량화 가능한 정보를 연구원에게 제공합니다.

질적 연구는 인간 행동과 같은 추상적인 개념에 더 중점을 둡니다. 따라서 사용자 경험과 의견을 완전히 이해하려면 조금 더 시간을 들여 연구하고 평가하십시오. 이 단계에서 다음과 같은 유용한 질문을 할 가치가 있습니다.

사용자가 제품에서 가장 좋아하는 점과 가장 싫어하는 점은 무엇입니까?
일부 사용자가 다른 사용자와 다르게 반응하는 이유는 무엇입니까?
사용자가 감정적인 반응을 보였습니까(그리고 언제)?
사용자가 제품에 만족하는 이유는 무엇입니까?

받은 데이터의 차이를 감안할 때 UX 연구의 일부로 양적 및 질적 일화를 모두 사용하는 것이 합리적입니다. 이렇게 수집된 데이터는 서로를 보완하고 결과에 대한 명확하고 깊은 통찰력을 제공합니다.

요약

적절하게 수행된 데이터 분석을 통해 보다 우수하고 최적의 설계 결정을 내릴 수 있습니다. 결과를 생략하면 사용자의 실제 요구에 응답하지 않는 불완전하고 비효율적인 제품을 개발하게 됩니다. 이것이 데이터 분석이 전체 프로젝트의 성공을 결정하는 중요한 프로세스인 이유입니다. 구체적인 설계 권장 사항으로 변환될 때 사용자의 요구 사항과 요구 사항에 맞는 최상의 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 주요 정보를 수집하고 선택할 수 있습니다. 우리가 설명한 데이터 분석 단계는 구조화된 방식으로 수행하고 가장 중요한 것에 집중하는 데 도움이 될 것입니다.

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저자: 클라우디아 코발치크
말로 표현할 수 없는 것을 디자인으로 전달하는 그래픽 & UX 디자이너. 그에게 사용된 모든 색상, 선 또는 글꼴에는 의미가 있습니다. 그래픽 및 웹 디자인에 열정적입니다.
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