IA 구성을 위한 사용자 조사 방법론 1 - 카드 소팅
Card sorting을 통한 사용자 인식 파악
0. 들어가며
새로운 서비스를 기획함에 따라, 특정 기능이나 뷰는 어떤 depth에 위치해야 할까? 이 기능은 어떤 기준으로 분류해야 할까? 등의 고민을 할 때가 있습니다. 때로는 실무진과 리드 간 의견이 좁혀지지 않아 오랜 시간 동안 논의하기도 합니다.
또는 기존 서비스의 경우 추가할 기능이 기존에 분류한 체계 어디에도 들어맞지 않아 어떤 서비스 하위에 들어가야 하는지도 고민할 때가 있는데요.
이럴 때 사용하는 방법이 카드 소팅 기법입니다.
1. 카드 소팅이란?
카드 소팅은 카드를 활용해서 연관된 항목을 그룹화하여 고객의 인식을 파악하는 사용자 조사 방법론입니다. 이는 정보 및 메뉴 구조 (IA) 및 플로우, 네비게이션 경로 등의 설계에 활용합니다.
카드 소팅은 크게 4가지로 나누어 볼 수 있습니다.
1. 개방형 카드 소팅 : 참가자가 아이템을 직접 그루핑하고, 원하는 그룹 이름을 정한다.
2. 폐쇄형 카드 소팅 : 미리 만들어 둔 그룹에 참가자가 카드를 배치한다.
3. 하이브리드 카드 소팅 : 개방형과 폐쇄형을 혼합한 방식으로, 기존에 만들어 둔 그룹은 있지만 참가자가 그룹을 추가할 수 있다.
4. 반복적 카드 소팅 : 개방형 및 폐쇄형 모두에서 사용할 수 있으며, 참가자들이 앞선 참가자가 분류한 것을 지속적으로 수정한다.
서비스의 주요 콘텐츠를 작성한 40 ~ 80개의 카드를 준비하고, 참가자는 이를 분류합니다.
진행자는 참가자가 분류하는 과정을 지켜봅니다. 카메라를 통해 참가자가 인지하지 못하는 공간에서 참가자의 분류 과정을 실시간으로 살펴보기도 하고, 수행 공간에 함께 있으면서 과정을 지켜보는 경우도 있습니다.
독심술사가 아닌 이상, 단순히 참가자의 행동을 지켜보는 것만으로는 분류 결과와 과정을 바로 매치하기 어렵습니다. 그래서 진행자는 참가자가 분류한 결과에 대해 '왜 그렇게 분류했는지' 등을 물어볼 수 있습니다. 더불어, 'Think aloud (본인의 생각을 말하면서 분류 수행)'를 요청하는 것도 참가자의 사고 흐름을 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
닐슨 노먼 그룹에서는 카드 소팅 테스트 인원을 기본 15명으로 구성할 것을 제안하고 있으나, 자금이 많이 드는 대형 프로젝트의 경우 30명을 제안합니다.
2. 카드 소팅에 대한 의문
카드 소팅에 대해 동료들과 이야기 하던 중 한 가지 의문이 제기되었습니다. 서비스/기능에 대한 Domain knowledge나 정보가 없을 경우 참가자는 분류 자체에 어려움을 느낄 수 있고, 기능에 대한 오해로 잘못된 결과를 도출할 수 있는데 이를 어떻게 해결할 수 있느냐는 것인데요.
서비스/기능에 대한 정보가 적은 사람을 고려하여 분류 내용을 더 구체화하고 설명이 필요한 것인지, 아니면 애초에 서비스/기능에 대한 Domain Knowledge가 있는 사람을 대상으로 조사를 진행해야 하는지 궁금했습니다.
국내외 자료를 찾아보았지만 아쉽게도 해당 내용에 대한 언급은 없었습니다. (혹시나 찾는다면 알려주시면 감사하겠습니다.) 카드 소팅 실제 수행 결과 자료도 찾아 보았지만, 서비스에 대한 이해도가 있는 사람을 참가 대상으로 한 경우가 많았습니다. 간혹 사전 인터뷰를 진행하는 경우도 있었습니다.
아마 카드 소팅 자체가 다른 방법론에 비해 상대적으로 피상적인 기능 나열을 기반으로 이루어지고, 각 결과에 대한 세부적인 분석보다는 유사성에 집중하기 때문은 아닐까 싶습니다. 애초에 각 결과 값 하나 하나에 깊이 파고드는 것이 아니라, 유사도가 얼마나 높은지를 확인하는 것이기 때문에 이해도가 낮아서 발생하는 특이 값은 어느 정도 보정이 될 것으로 생각하지 않았을까 합니다.
즉, 테스트 자체가 결과에 대한 유사성과 사고 흐름에 주목하고 있기에 간혹 특이값이 나와도 전체 결과에 큰 영향을 미치지 않는다는 것입니다. 다만 특이값이 발생하는 것이 조사 결과에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 것은 사실이니, 이런 경우를 지양하기 위해 이해도가 높은 사람을 대상으로 진행하는 것이 아닐까 추측했습니다.
더불어 타겟 유저는 결국 '도메인 지식과 관계 없는 일반인'이기 때문에 실제 환경에 맞는 타겟 유저를 무작위 선정하는 것이 오히려 목적에 더 맞을 수도 있다는 생각도 들었습니다.
결국 IA는 서비스를 직관적으로 이해하고 이용하게 하는 것이 목표이니, 어찌보면 타겟 유저에 대한 조건을 두지 않는 것이 너무나도 자명한 일이라는 것이죠.
참고로 실제 카드 소팅 후기 중, 해당 서비스와 페이지, 항목의 사용 맥락(context)을 충분히 이해시킬 필요가 있다는 의견도 있었습니다. 기존의 경험을 떠올리게 하여 맥락을 짜는 것이 결과에 더 도움이 된다는 의견이었습니다.
더불어 혼란스럽거나 확실하지 않은 카드는 별도로 뺄 수 있고, '미분류한 기능에 대해 어떻게 생각하십니까?' '배치하기 쉽거나 어려웠던 항목은 무엇입니까?' 등의 질문을 할 수 있다고 언급한 자료도 있었는데요. (아래 참조)
이러한 자료로 미루어 보아 참가자가 분류하기 어려워하는 기능은 기실 서비스 제공자가 고민해야 할 부분이며 이로 인해 발생하는 혼란은 다른 조사 방법론을 통해 보완하는 방향으로 가야하지 않을까 싶습니다.
https://www.nngroup.com/articles/card-sorting-definition/
3. 마무리하며
카드 소팅은 짧은 시간 대비 정성적, 정량적 insight 모두를 얻을 수 있다는 점에서 효율적인데요. 때로는 피상적인 결과만 얻는 경우도 있기 때문에 카드 소팅 외에도 다양한 방법론을 사용할 수 있습니다. 나아가 IA를 구성하고 나면 트리 테스팅 등을 통해 IA 평가를 진행할 수도 있는데요.
다음 글에서는 트리 테스팅을 통해 IA를 평가하는 방법에 대해 다루고자 합니다.
4. 참고한 자료
글 작성에 참고했던 아티클 일부를 공유합니다.
