효과적인 데이터 수집과 분석은 어떻게 해야 할까?
UX 리서치를 더 쉽고, 빠르고, 확장 가능하게 만들려면 사용성 연구, 일정 및 정보를 관리하는 데 도움이 되는 유연한 UX 테스트 플랫폼을 찾아보는 것이 좋습니다. 또한 원격 테스트, 벤치마킹, 카드 분류, 트리 테스트 및 기타 설문 조사 및 순위 방법과 같은 추가 UX 리서치 도구를 제공할 수도 있습니다. 이러한 플랫폼의 사용 편의성은 UX 연구자에게 중요한 만큼, 제품의 사용 편의성이 고객에게 중요한 것과 같습니다. 따라서 자신에게 맞는 플랫폼을 선택해 보세요. 그러면 다양한 UX 리서치 기술에서 데이터를 자동으로 수집하는 데 시간과 노력을 절약하여 사용자 경험의 전반적인 만족도를 빠르고 정확하게 평가할 수 있습니다.
데이터 분석 및 실행
이제 UX 인터뷰와 테스트에서 얻은 방대한 양의 노트와 기록이 있으므로, 유용하고 관련성 높은 정보를 추출할 방법을 찾아야 합니다.
데이터 플랫폼을 수집하고 분석하는 것은 조직이 대량의 데이터를 수집, 통합, 처리하고 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 소프트웨어 솔루션입니다. 주요 기능으로는 여러 소스의 데이터 통합, 데이터 정리 및 변환, 패턴 및 예측을 위한 고급 분석, 결과 제시를 위한 시각화 도구가 있습니다. 이러한 플랫폼의 예로는 기본 작업을 위한 Microsoft Excel, Google Sheet과 같은 스프레드시트부터 대규모 분석을 위한 Google Cloud BigQuery와 같은 강력한 빅 데이터 시스템에 이르기까지 다양하며, Collate AI와 같은 특수 도구는 통합된 AI 기반 데이터 관리 및 거버넌스에 중점을 둡니다.
데이터 수집 및 분석 절차
데이터 수집/획득: 먼저 데이터베이스, 클라우드 서비스 및 사용자 입력과 같은 다양한 소스의 데이터를 단일하고 일관된 데이터 세트로 수집합니다.
데이터 정리 및 변환: 오류, 관련 없는 정보를 제거하고 분석을 위해 데이터를 준비하기 위해 변환을 적용하여 데이터를 검증합니다.
데이터 분석: 통계적 방법 및 머신 러닝 알고리즘을 적용하여 패턴, 추세, 상관관계를 식별하고 예측합니다.
데이터 시각화: 마지막으로 차트, 그래프 및 기타 시각적 도구를 사용하여 분석된 데이터를 이해하기 쉬운 형식으로 제시하여 통찰력을 전달합니다.
단일 정보 출처 (Single Source of True)
UX 데이터에서 말하는 '오직 하나의 진실 (One truth)'이란 단일 정보 출처(SSOT)를 의미하며, 이는 모든 사용자 관련 정보를 하나의 중앙 집중식 위치로 통합하는 사례입니다. 이렇게 하면 디자이너에서 개발자, 이해 관계자에 이르기까지 모든 팀 구성원이 일관되고 최신 정보이며, 상호 액세스할 수 있는 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
SSOT (Single Source of Truth)가 UX 데이터에는 왜 중요할까요?
UX 단일 정보 소스(SSOT)의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. SSOT는 다양한 유형의 사용자 정보를 통합하는 전체적인 방법입니다. UX 단일 정보 소스에는 다음이 포함됩니다.
고객 및 사용자 연구: 사용성 연구, 인터뷰, 설문 조사 및 현장 연구에서 얻은 중앙 집중식 결과
행동 분석: 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식을 보여주는 분석 플랫폼의 통합 데이터
디자인 시스템: 시각적 및 기능적 일관성을 보장하는 디자인 토큰, 구성 요소 및 지침의 중앙 집중식 라이브러리
사용자 피드백: 모든 고객 피드백, 지원 티켓 및 제안에 대한 통합 저장소
콘텐츠 전략: 인터페이스 요소에 대한 일관되고 재사용 가능한 카피 및 콘텐츠 지침
프로젝트 문서: 프로젝트 목표, 로드맵 및 요구 사항에 대한 공식적인 위치
또한 UX 팀을 위한 SSOT를 구축하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
협업 증진: UX, 제품, 마케팅 등 여러 부서가 사용자 요구와 프로젝트 목표에 대한 공통된 이해를 바탕으로 협력합니다.
의사 결정 속도 향상: 통합 데이터에 안정적이고 즉각적인 접근성을 제공함으로써, 이해 관계자는 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
데이터 정확도 개선: 중복 데이터와 분산된 스프레드시트를 제거함으로써, 오래되거나 잘못된 정보를 사용할 위험을 줄입니다.
효율성 증가: 팀은 정보 검색, 데이터 오류 수정, 신규 팀원 교육에 드는 시간을 절약하여 생산성을 높입니다.
사용자 경험 일관성 유지: 디자인 시스템을 위한 단일 소스를 제공하여 최종 사용자에게 일관된 경험을 제공합니다.
UX 데이터는 그 자체로는 생명이 없습니다. 데이터가 숫자 행, 점수표, 혹은 개방형 질문에 대한 답을 담은 텍스트 형태로 있더라도, 데이터 속에 숨겨진 의미를 파악하기 위해서는 추가적인 도구나 자료가 필요할 때가 많습니다.
데이터 분석은 데이터가 의미를 갖도록 하는 방법입니다. 가장 단순한 분석 방법은 평균을 내는 것입니다. 이는 질문에 대한 응답으로 얻은 모든 점수나 순위를 합산한 다음, 총합을 질문의 수로 나누어 계산합니다.
더욱 정교한 분석은 추세뿐만 아니라 공통점의 정도와 관심사의 차이점도 파악할 수 있습니다. 또한, 숫자를 다루는 것 외에도 사용자 피드백에서 흔히 나타나는 단어, 구문, 심지어 아이디어와 감정까지도 찾아낼 수 있습니다.
데이터 분석의 핵심은 사용자가 직접 데이터를 입력하여 유용한 통찰을 얻을 수 있도록 복잡한 과정을 거치지 않고도 가능한 플랫폼과 데이터 분석 방법을 찾는 데 있습니다.
