UX 연구의 데이터 분석 | UX 연구 #33

게시 됨: 2023-04-17

UX 연구에서 데이터 분석이 어떤 역할을 하는지 알고 있나요? 오늘은 UX에서의 데이터 분석 문제에 초점을 맞춰 정성적, 정량적 데이터 분석에 대해 논의하고, 그 단계와 주요 목표 및 목적에 대해 학습해 보려고 합니다. 또한 프로젝트에서 이를 수행하기에 적절한 시기가 언제인지 제안해 드립니다.

UX 연구의 데이터 분석 – 목차:

수집된 데이터를 분석하는 이유는 무엇입니까?
데이터는 언제 분석해야 하는가?
UX 연구의 데이터 분석
분석 목표 정의
연구 데이터의 정성적 분석
요약

수집된 데이터를 분석하는 이유는 무엇입니까?

원시 데이터만을 기반으로 제품 결정을 내리는 것은 큰 UX 실수입니다. 분석 단계를 건너뛰면 사용자에게 불완전하거나 비효율적인 솔루션이 제공될 수 있으며, 심지어 프로젝트 팀이 잘못된 문제를 해결하거나 실제 사용자를 인식하는 데 집중하게 될 수도 있습니다. 이러한 이유로 인해 데이터 분석은 전체 프로젝트를 올바른 방향으로 유지하는 데 필수적인 프로세스입니다. 이는 사용자의 실제 요구 사항을 고려하고 가능한 최상의 최적의 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 정보를 수집함으로써 이루어집니다.

데이터는 언제 분석해야 하는가?

많은 사람들은 연구가 완료된 후, 즉 여러 소스에서 정보를 수집한 후에 분석이 이루어져야 한다는 심각한 오해를 품고 있습니다. 그러나 이렇게 많은 양의 데이터를 조사하려면 엄청난 노력과 인력, 시간이 필요하기 때문에 이 접근 방식은 효과적이지 않습니다. 예를 들어 각 심층 인터뷰 후 몇 분 정도 시간을 내어 지속적으로 데이터를 조사하는 것이 더 효율적입니다.

또한 조사하는 동안 메모하는 것을 잊지 마세요. 이렇게 하면 새로운 관찰 내용을 기록하고 누락된 내용이 없는지 확인할 수 있습니다. 이러한 반영을 통해 정보를 쉽게 선택하고 이후 설계 권장 사항에 가장 관련성이 높은 정보를 선택할 수 있습니다. 모든 작은 연구 단계 후에 지속적으로 분석하면 훨씬 더 조직적이고 구조화된 방식으로 최종 요약 분석을 수행할 수 있지만 무엇보다도 훨씬 더 빠르게 수행할 수 있습니다.

UX 연구의 데이터 분석

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

분석 목표 정의
데이터 정리
조사
클러스터화
결과 및 통찰력 식별

분석 목표 정의

첫 번째 단계에서는 분석 목표를 정의합니다. 이는 UX 리서치의 목표와 엄격하게 일치해야 합니다. 이 단계에서는 조사를 시작하게 된 동기에서 벗어나지 않도록 기억하십시오. 예를 들어, 사용자의 요구 사항은 무엇입니까? 어느 페이지에서 거부율이 더 중요하며 그 이유는 무엇입니까? 전환율을 높이려면 어떤 개선이 필요합니까? 또는 우리 제품을 경쟁사보다 더 매력적으로 만드는 방법. 이러한 연구 목표를 고수하면 프로젝트에 유용한 방식으로 데이터 분석을 수행하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다. 당신이 찾고 있는 것을 정확하게 정의하려면.

데이터 정리

각 설문 조사는 프로젝트와 관련성이 점점 낮아지는 다양한 유형의 데이터를 제공합니다. 따라서 유용성을 위해 영리하게 관리, 선택 및 필터링해야 합니다. 또한 데이터를 정리하면 필요할 때 원하는 정보를 신속하게 찾아낼 수 있도록 사려 깊게 정리할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터가 관련된 웹사이트의 하위 페이지별로 데이터를 카탈로그화할 수 있습니다. 분리는 효율적인 데이터 분석을 수행하고 시각화를 개선하여 이해관계자가 전체 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 하는 핵심입니다.

조사

조사 단계는 전체 데이터 분석 프로세스의 핵심입니다. 주요 목표는 사용자의 응답에 가장 자주 나타나고 분석 목적과 가장 일치하는 단어, 아이디어 또는 문구를 식별하는 것입니다. 이 프로세스는 단순히 단어와 동의어를 찾는 것이 아니라 해당 단어가 해당 맥락에서 사용자에게 의미하는 바를 이해하는 것입니다.

단어와 표현을 알아낸다는 것은 연구 대상 사용자 그룹에 따라 다르다는 것을 의미합니다. 사람이 다양하기 때문에 이런 일이 발생합니다. 그들은 독특한 경험과 행동, 그리고 자신을 표현하는 방법을 가지고 있습니다. 따라서 어휘에 대한 사용자 응답을 전사하는 것을 피해야 합니다. 대신 가능한 한 원본을 고수하세요. 아무리 작은 변형이라도 전체 데이터 분석을 완전히 재구성하는 조사 단계에 해를 끼칠 수 있기 때문입니다.

클러스터링

다음 단계는 조사 단계에서 식별된 답변에 따라 답변에 라벨을 지정하는 소위 클러스터를 고안하는 것입니다. 이러한 클러스터는 팀이 우선순위가 지정된 문제를 구별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 사용자 응답의 절반 이상이 "인터페이스 성능"이라는 레이블이 붙은 생성된 클러스터에 적합한 경우 팀은 이 주제의 우선순위를 정하고 특히 인터페이스 성능과 관련된 문제를 찾아야 합니다.

결과 및 통찰력 식별

결과는 통찰력이 아니라는 점을 잊지 마십시오. 결과는 연구팀이 분석 과정을 통해 밝혀낸 사실을 발견하고 조사한 후 그룹화하고 목록화한 사실에 관한 것입니다. 반면 통찰은 결과를 초래한 원인을 인식하는 행위를 의미합니다. 사용자 응답이 항상 문제의 원인으로 이어지는 것은 아니기 때문에 이는 매우 독특한 기능입니다. 그렇다면 디자이너의 임무는 더 깊이 살펴보고 통찰력을 찾는 것입니다.

사용자는 일반적으로 스스로 문제의 원인을 식별할 수 없습니다. 따라서 연구팀은 데이터 분석 과정에서 결과를 검토하고 논의한 후 통찰력을 찾아 연구 목적에 부합해야 합니다. 가장 관련성이 높은 통찰력을 식별하는 워크숍은 이 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 이 도구를 효과적으로 사용하려면 짧은 휴식 시간으로 구분된 여러 차례의 토론을 수행해야 합니다 .

위에 설명된 단계는 모든 연구 방법(정성적 및 정량적 모두)에서 작동하는 상당히 일반적이고 표준적인 데이터 분석 프로세스입니다. 당신이 해야 할 일은 프로세스에 맞게 단계를 적절하게 조정하는 것뿐입니다.

정량적 데이터와 정성적 데이터 분석

정량적 데이터를 분석하는 과정은 정성적 데이터를 분석하는 과정과 크게 다르지 않지만, 본 연구의 특성상 디자이너가 얻을 수 있는 통찰력은 다를 수 있습니다. 정량적 연구는 통계와 확률을 활용하여 수치 데이터를 수집하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 특정 페이지의 거부율이나 사용자의 인구통계학적 프로필과 같은 지표는 연구자들에게 사람들이 제품 및 청중 자체와 상호 작용하는 방식에 대한 구체적이고 정량화 가능한 정보를 제공합니다.

질적 연구는 인간 행동과 같은 추상적인 개념에 더 중점을 둡니다. 이러한 이유로 사용자 경험과 의견을 완전히 이해하려면 좀 더 연구하고 평가하는 데 시간을 투자하십시오. 이 단계에서는 다음과 같은 유용한 질문을 하는 것이 좋습니다.

사용자가 제품에 대해 가장 좋아하는 점과 가장 마음에 들지 않는 점은 무엇입니까?
왜 일부 사용자는 다른 사용자와 다르게 반응합니까?
사용자가 감정적인 반응을 보였는가(그리고 언제)?
사용자가 제품에 만족하는 이유는 무엇입니까?

수신된 데이터의 차이를 고려하면 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 더 나은 최적의 설계 결정을 내릴 수 있습니다. 조사 결과를 생략하면 사용자의 실제 요구에 부응하지 않는 불완전하고 비효율적인 제품을 개발하게 됩니다. 이것이 바로 데이터 분석이 전체 프로젝트의 성공을 결정하는 중요한 프로세스인 이유입니다. 이를 통해 구체적인 설계 권장 사항으로 변환될 때 사용자의 필요와 요구 사항에 맞는 최상의 솔루션을 개발하는 데 도움이 되는 주요 정보를 수집하고 선택할 수 있습니다. 우리가 설명한 데이터 분석 단계는 구조화된 방식으로 분석을 수행하고 가장 중요한 것에 집중하는 데 도움이 됩니다.

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저자: 클라우디아 코왈치크
말로 전달할 수 없는 것을 디자인으로 전달하는 그래픽 & UX 디자이너입니다. 그에게는 사용된 모든 색상, 선 또는 글꼴이 의미를 갖습니다. 그래픽과 웹 디자인에 열정적입니다.
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