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Article Study

[Article Insights] 프로덕트 디자이너의 문제 정의

#1 오늘의 아티클

[UXR] 당신의 UX 리서치가 형편없는 7가지 이유 (UX리서치의 7대 죄악) (tistory.com)

 

[UXR] 당신의 UX 리서치가 형편없는 7가지 이유 (UX리서치의 7대 죄악)

좋은 UX 리서치는 뭘까? 완전 무결한 리서치를 내놓기는 어렵지만, 좋은 UX 리서치는 사용자 니즈에 관한 실행 가능하며 검증할 수 있는 인사이트를 제공한다. 뛰어난 경험에 대한 답은 디자이너

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#2 아티클 정보 요약

❑ 좋은 UX 리서치는 뭘까?

  • 좋은 UX 리서치는 사용자 니즈에 관한 실행 가능하며 검증할 수 있는 인사이트를 제공
  • 리서처(Researcher)는 올바른 리서치 수행을 통해 사용자의 생각 속으로 딥 다이브 해야 한다.

1. 인터뷰에 대한 맹신

  • “고객과의 대화에서 무언가를 알아내려고 하는 것은 쉽게 부서지는 고고학적 유적지를 발굴하는 것만 같다. 진실은 저 아래 어딘가에 있지만, 그것은 꺠지기 쉽다. 삽으로 팔 때마다 진실에 가까워지지만, 너무 무딘 기구를 사용하면 수백만 개의 작은 조각들로 박살 내기 쉽다. (롭 피츠패트릭)
  • 성공적인 UX리서치는 사용자의 니즈에 대해 실행할 수 있고, 검증 가능한 인사이트를 얻는 것이다.
  • 실행할 수 있고 검증 가능한 인사이트를 얻는 가장 좋은 방법은 묻는 것이 아닌, 관찰하는 것

2. 독단

  • 가설 검증이나 사용 테스트 등을 위해 사용자 인터뷰만을 진행하는 이러한 독단은 아무런 도움이 되지 않는다.
  • 삼각측량법은 동일한 현상을 연구하는 방법론으로, 최상의 리서치에서는 2종류의 데이터를 모두 갖추고 있다. 정량적 데이터는 사람들이 무엇을 하는지를 알려주고, 정성적 데이터는 사람들이 왜 그렇게 행동하는지를 말해준다.

3. 편향

  • UX 리서치에서 가장 자주 발생하는 것은 반응 편향(Response bias)이다. → 주로 데이터를 수집하는 방식에서 유발되는데, 적절치 않은 질문을 던지며 참가자에게 원하는 대답을 유도하는 것이 대표적
  • 리서처의 관점은 개발팀이 데이터를 이해하도록 돕는 것이어야지, 그저 그들이 듣고 싶어 하는 말을 해줘서는 안된다.

4. 반계몽주의

  • UX 리서치에서 연구 결과를 공유하지 않고, 한 사람의 머릿속에만 담아두는 것을 의미한다. → 좋지 않지만 개발팀이 사용자 이해에 대한 모든 책임을 한 사람에게 위임하도록 장려하기 때문
  • 사용자 중심의 문화를 구축하는 것이다. 개발팀 전체가 사용자와 연결되도록 장려함으로써 이를 달성할 수 있다.

5. 게으름

  • 좋은 UX 리서치는 개발팀이 사용자를 너무도 잘 알아서 퍼소나가 필요하지 않는 것
  • UX리서치를 문화의 일부로 만들고, 퍼소나를 창조하는 것이 목적이 아닌, 사용자의 니즈/목표/동기를 이해하는 것을 목표로 진행해야 한다./

6. 모호함

  • UX 리서치에서는 팀이 하나의 핵심 리서치에 집중하지 못하고 여러 개의 질문을 동시에 답하려고 애를 쓸 때 이를 목격한다.
  • 리서치 질문이 매우 구체적이어야 한다는 것을 의미 → 몇 장의 작은 포스트잇에 리서치 퀴스천이나 가설에 대한 답을 명확하게 적을 수 있어야 한다.

7. 오만

  • UX 리서치에서는 자신의 보고서에 대해 과도한 자부심을 느끼는 형태를 띤다. → 지나치게 상세한 보고서는 오히려 디자인 프로세스를 지연시킨다.
  • UX리서처의 과제는 데이터를 전달하는 역할이 아닌 정보를 인사이트로 바꾸는 것. 핵심적인 발견점을 신속하게 전달하기 위해선, 모든 데이터를 광범위하게 볼 필요는 없다. 이는 모두 개발 - 측정 - 학습 사이클을 지속하기 위함이다.
  • 효율적으로 정보를 전달하기 위해 대시보드를 만들거나 퍼소나 혹은 사용자 여정 지도를 통해 간결한 시각화를 진행해도 좋다.

 

#3 인사이트

❑ 알게된 점

  • 성공적인 UX리서치는 사용자의 니즈에 대해 실행할 수 있고, 검증 가능한 인사이트를 얻는 것이다.
  • 삼각측량법은 동일한 현상을 연구하는 방법론으로, 최상의 리서치에서는 2종류의 데이터를 모두 갖추고 있다. 정량적 데이터는 사람들이 무엇을 하는지를 알려주고, 정성적 데이터는 사람들이 왜 그렇게 행동하는지를 말해준다.
  • 실행할 수 있고 검증 가능한 인사이트를 얻는 가장 좋은 방법은 묻는 것이 아닌, 관찰하는 것

 좋았던 점

  • “고객과의 대화에서 무언가를 알아내려고 하는 것은 쉽게 부서지는 고고학적 유적지를 발굴하는 것만 같다. 진실은 저 아래 어딘가에 있지만, 그것은 꺠지기 쉽다. 삽으로 팔 때마다 진실에 가까워지지만, 너무 무딘 기구를 사용하면 수백만 개의 작은 조각들로 박살 내기 쉽다. (롭 피츠패트릭)
  • 좋은 UX 리서치는 개발팀이 사용자를 너무도 잘 알아서 퍼소나가 필요하지 않는 것
  • 뛰어난 디자인은 디자이너 내부에 살지 않는다. 사용자의 머릿속에 산다.

 인사이트

  • 리스트 중에서 공감이 되었던 부분은 편향, 게으름, 모호함
    1. 편향 : 인터뷰를 하면서 원하는 내가 생각하는 인사이트를 얻기 위해 적절치 않는 유도 질문을 던질 때.
    2. 게으름 : 회사 생활을 할 때 너무 바쁜 나머지 직장 동료들끼리 인터뷰를 진행한다는 점. 내부적으로만 알고 있는 문제점만 파악한다는 점
    3. 모호함 : 실수로 인텨뷰이에게 너무 많은 or 과부하가 걸리는 질문을 할 때 ※ 이런 사소한 작은 실수를 자주 하게 되면 정말 필요한 인사이트를 놓칠 수 있겠다 생각이 들었다.
    • 뛰어난 디자인은 디자이너 내부에 살지 않는다. 사용자의 머릿속에 산다. 좋은 UX 리서치는 사용자 니즈에 관한 실행 가능하며 검증할 수 있는 인사이트를 제공한다. → 어떠한 문제를 해결할 때에도 클로즈된 상태에서만 보는 것이 아닌 다각도로 보는 훈련을 가져야겠다. → 문제 정의 - 솔루션 단계에서도 시각적인 측면이 아닌 여러 요소를 파악하는 훈련이 필요할 듯.
    • MVP처럼 또는 애자일 형식처럼 빠르면서 쉽게 검증할 수 있는 프로세스로 적응이 필요해 보였다. 여기서 UX 리서치에 관한 부분에도 공감이 되었는데 인터뷰를 진행하고 정제하는 과정에서 우리팀에만 필요한 or 나한테 좋은 인사이트라고 생각하는 부분을 잘 포장해서 보고했던 부분을 반성하게 되었다. → 중요한 사항은 나 뿐만 아니라 다른 팀 다른 사람에게도 유익한 자료를 제공하는 것.