'왜(What), '그래서 어떻게(So What?)'
인사이트(insight)는 우리말로 '통찰력'을 뜻합니다. 통찰은 "예리한 관찰력으로 사물을 꿰뚫어 봄"을 뜻합니다.
UX 리서치에서 인사이트는 사용자 행동, 니즈, 동기를 분석해 새로운 의미를 발견하고 해석하는 데 도움을 줍니다. 사용자를 읽는 법 UX 리서치 플레이북 (백원희 님), 고작 다섯 명이 한 말을 어떻게 믿어요? (송라영 님), 글로벌 UX 연구원은 이렇게 일합니다 (박수현, 김예림 님) 책에서 본 UX 리서치 관점의 인사이트를 정리했습니다.
- 프로덕트 개발에서 아이디어 도출이나 의사결정을 내릴 때 중요한 근거가 됨
- 단순 관찰 내용을 정리하거나 일부 데이터에서 나타난 패턴은 인사이트로 보기 어려움
- 인사이트 도출을 위해서는 리서처의 배경지식을 깊이 활용해야 함
- 리서치 데이터에서 발견한 '패턴', 패턴을 정리한 것
- 리서치의 결과
- 분석을 통해 도출한 모든 아웃풋
- 리서치 질문에 대한 답을 정리한 것
e.g: OO 서비스가 비슷한 웹 사이트에 비해 회원가입 도중 포기하는 사람이 더 적다는 '패턴' 발견
- 패턴이 '왜' 일어나는지에 대한 발견
- 패턴 뒤에 숨겨진 이유
- '왜'를 깊게 파고드는 것
- 이 결과가 왜 나왔고, 왜 중요한지를 설명하는 것
- '왜(What), '그래서 어떻게(So What?)'가 포함
- '왜?'를 설명하여 설득력을 높이고, '그래서 어떻게'?를 설명하여 행동력을 높임
e.g: 사람들은 정보를 잘못 입력하여 가입이 안 되면 회원가입을 포기하는데, OO 서비스는 무엇을 잘못 입력했는지 정확하게 알려주어서 사용자가 회원가입을 쉽게 마무리할 수 있도록 돕고 있음
- 새로운 정보를 전달해야 함
- 기존에 전혀 모르던 내용
- 리서치를 통해 새롭게 재정의된 주제
- 인사이트를 찾기 위해 현상을 다양한 각도로 들여다볼 것
- '왜'라고 계속 질문하며 근원 이유를 탐색
- 구체적으로 파고들면 숨겨진 이유에 접근할 수 있음
e.g: 멤버십 서비스 가격 인상 과정에서 사용자 의견을 물어봄. 거의 모든 사람이 가격 인상에 반대함
- 멤버십 인상을 왜 불공정하다고 느끼는지
- 왜 구독 취소를 고려하게 되는지
- 그럼에도 왜 아직 구독 취소를 하지 않았는지 등
- 팀의 장단기 전략에 영향을 미칠 수 있도록 우선순위를 분명히 하여 다음 단계를 구체적으로 제시
- 구체적인 사용자 문제를 밝히고 프로덕트가 나아갈 방향을 제시해서 전략을 세울 수 있도록 도움
- 이해하기 쉽고 기억에 오래 남을수록 더 큰 영향력을 발휘할 수 있음
- 인사이트를 짧고 간결하게 표현하는 연습이 필요함
- 어려운 표현은 피하고 내용을 함축하는 단어 선택
- 프레젠테이션 할 때는 듣는 사람이 핵심을 파악할 수 있도록 각 페이지의 내용을 한 문장으로 요약
- 프로젝트의 전체 주요 인사이트를 3~5개로 정리해서 보고서 제일 앞이나 뒤에 핵심 포인트로 정리
- 리서치 결과 보고서 마지막에 리서처의 제안 사항 작성
- 새로운 아이디어 전달, 팀의 고민 지점과 연결되는 방향 제시
- 사용자의 의견이나 행동을 요약해 전달하는 것이 아닌 리서처의 관점으로 결과 해석이 필요함
- 비즈니스 맥락, 프로덕트 상황, 팀의 향후 계획 등 배경 지식을 많이 쌓는 것을 추천함
- 데이터 수집은 객관적으로 진행
- 인사이트 도출은 리서처의 전문 지식과 경험을 적극 활용
단순 연구 결과 이외에 리서처의 배경지식을 깊이 활용해야 함
e.g. 서비스
- 소소한 이야기나 팁을 공유하는 '썰풀이 & 팁 방출' 소셜미디어 앱
e.g. 사용자 그룹
- 다양한 연령대의 사용자 20명
e.g. 다이어리 스터디 활용
- 일주일간 이 앱을 사용한 경험을 일기 형식 또는 질의응답을 기록하도록 요청
- 다이어리 스터디: 사용자가 특정 서비스나 앱을 사용하며 일기를 쓰듯 사용자의 행동이나 감정을 기록하게 하는 방법론
e.g: 20대 여성 그룹이 다른 그룹에 비해 환경에 순응하는 성향이 강함
e.g: 20대 여성의 글쓰기 행태 및 SNS 사용 행태
e.g: 기능이나 프롬프트 등
그룹 간의 관계를 살피는 과정에서 포괄적이고 고차원적인 인사이트를 도출할 수 있음
- e.g: OO 서비스가 비슷한 사이트에 비해 회원가입 시 이탈하는 사람이 적음
- e.g: 정보를 잘못 입력해서 다시 입력해야 할 때, 대다수가 회원가입을 포기함
2가지 패턴에 숨겨진 이유
e.g: 사용자가 정보를 잘못 입력했을 때, OO서비스가 타사 서비스보다 효과적인 디자인을 제공함