앱 개편 설문 조사로 사용자 반응 보기
설문 조사로 행동 데이터가 아닌 마음 데이터를 수집해 보자
앱 내 GNB 메뉴 화면들에 대해 꽤 큰(?) 개편을 진행했고, 곧 오픈을 앞두고 있습니다.
무한히 반복되는 크고 작은 서비스/기능들의 개선 및 고도화 후 검증은 보통 사용자 행동 데이터를 기반으로 판단했습니다. 하지만 이번 GNB 개편은 설문 조사를 별도로 진행해보려 하는데요, 진행하게 된 이유와 그 과정을 적어보도록 하겠습니다.
왜 사용자 반응을 봐야 할까요?
워낙 당연한 답변이지만, 간단하게 정리해 봤어요.
1. 전 vs 후, 무엇이 달라졌는지 사용자의 입장에서 알 수 있다.
2. 왜 그렇게 생각했는지 다양한 방법으로(정량, 정성적 데이터) 알 수 있게 된다.
3. 앞으로는 무엇을 해야 할지 방향성을 잡을 수 있다.
정량과 정성, 무엇이 다른가요?
사용자의 반응을 볼 수 있는 대표적인 방법인 두 데이터, 무엇이 다를까요? 이것도 간단하게!
정량 데이터
객관적이고 수치화할 수 있는 데이터이며, 성과 측정 및 문제 발견을 빠르게 확인할 수 있음
정성 데이터
사용자의 생각·감정·동기 등 주관적인 경험 데이터이며, 맥락/니즈 등을 심층적 분석할 수 있음
왜 사용자 설문 조사까지 하나요?
설문 조사를 하는 과정은 행동 데이터를 세팅하고 측정하는 것보다 더 까다로웠어요. 그럼에도 하려 했던 이유는 무엇이었을까요?
1. 긴 과정이 아닌 딱! 마주했을 때 느낀 감정
이번 개편은 사용자가 앱을 켜고 많아야 2~3번의 액션만 하면 모두 경험할 수 있는 변화였어요. 특정 기능이나 서비스를 수행하는 플로우 경험이 있어야 변화를 느낄 수 있는 건 아니었죠. 즉, 앱을 켠 후 짧은 시간 안에 느낀 사용자의 감정과 즉각적인 피드백을 받는 데에는 설문 조사가 제격이라고 생각했어요.
2. 현상의 결과보다 원인에 집중해야 할 때
짧은 경험 동안 발생하는 행동 데이터에만 의존해 단순히 '어디를 클릭했고', '얼마나 머물렀는가'를 보는 것보다 '사용자는 실제로 어떻게 인지했고', '왜 머물렀는가'에 집중해야 했어요.
3. 차라리 빠르게 실패할래
우리에겐 시간이 많지 않았어요(변명 아니고). 행동 데이터가 통계적 유의미성을 갖기 위해 필요한 시간과 표본을 기다리기엔 여유가 없었습니다. 그래서 사용자의 주관적 반응을 얻고 빠르게 학습, 개선할 수 있는 설문 조사도 필요했어요.
설문 조사 체크리스트
설문지를 작성하면서 고민하고 넣으면 좋을 것들을 정리해 봤습니다.
1. 설문은 간단명료하게 만들기
개편된 GNB가 어땠는지가 가장 중요했던 반응이기 때문에, 그 외 디자인이나 개별 메뉴/기능에 대한 내용은 담지 않고 필요한 질답으로만 구성하려 고민했습니다. 저만 해도 10분이 넘어가는 긴 설문은 하다가 포기하게 되더라고요. 또한, UX Wrtiting 측면에서는 "범용성"과 "일관성"을 최우선으로 두고 글을 썼습니다. 하나의 질문을 봐도 모두가 쉽게 이해해야 정확한 반응을 얻을 수 있을 거라 판단했기 때문이에요.
2. 예시를 선택지로 제공하기
주관식 답변이 필요하다고 해서 질문을 주관식 문항으로 주면 제대로 이해하지 못한 사용자는 곤란할 수 있어요. 그래서 객관식 문항으로 만들어 예시를 넣어주었고, "기타"에 사용자가 직접 입력할 수 있도록 했습니다. 이때 추측하고 있던 문제를 예시로 넣어 반응을 본다면 진짜 문제를 찾는 데도 도움이 될 거라 생각해요.
3. 선택지 순서는 무작위로 보여주기
특정 항목이 항상 맨 위나 맨 아래에 위치하면, 사용자들이 무의식적으로 그 선택지를 택할 가능성이 높습니다. 무작위 배열을 통해 답변 편향을 줄이고, 보다 객관적인 설문 결과를 얻을 수 있도록 구성했어요.
4. UX를 학습할 시간 주기
설문 전 사용자가 개편된 앱을 충분히 경험해 볼 수 있도록 3~4주 간의 시간을 줄 예정입니다. 이렇게 학습할 시간을 주고 나서 설문을 진행한다면 더 적확하고 현실적인 답변을 받을 수 있을 거예요. 반대로, 학습 시간이 부족하다면 자칫 사용자는 혼란스러워하거나, 질문의 맥락을 충분히 이해하지 못하는 상황이 발생할 수 있습니다.
5. 사용자를 쪼개서 설문받기
사용 빈도나 업데이트 여부, 주요 기능 활용 목적 등에 따라 사용자 세그먼트를 나누어 설문하면, 그룹별 고유한 문제와 니즈를 더욱 명확히 파악할 수 있어 보다 정교한 개선안 도출이 가능합니다. 이렇게 목적별로 쪼개면 극단값에 의한 왜곡을 줄이고, 통계 분석에도 도움이 됩니다.
설문 조사는 크고 작은 변화 속에서 사용자 경험의 본질적인 인사이트를 빠르고 정확하게 얻을 수 있다는 데 큰 장점이 있습니다. 하지만, 실제로 작성하려니 어려운 부분이 많았어요. 이 글을 통해 여러분의 업무에 조금이나마 도움이 되길 바랍니다!
