구글 UX 자격증 - 리서치 스터디 계획하기

 

[리뷰]

이번 강의에서는 사용성 테스트를 기반으로 어떻게 데이터를 수집하고, 패턴을 찾아 인사이트를 얻는지 확인하게 되었다.

정성적 데이터를 수집하고 정량적으로 얼마나 많은 유저들이 불편함을 가지고 있는지 확인한다.

강의 노트를 한번 날려서 다시 수강하여 재 작성했다. 강의 노트를 틈틈이 백업해둬야겠다.

 

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구글 UX 자격증 - 리서치 스터디 계획하기

2023/11/13

 

모듈 1 연구계획의 7단계

1. 리서치 단계

계획 > 리서치하기 > 정리하기 > 공유하기

 

1-1. 테스트 단계의 연구

- UAT(사용자 승인 테스트): 설계대로 작동하는지?

- 품질 보증 테스트(QA): 원치 않는 오류가 있는지? 의도대로 작동하는지
예) 버튼이 작동합니까?

- 접근성 평가: 모든 측면의 접근성 표준 준수

 

1-2. 연구구조

- 참가자: 인구통꼐학적 탐가자, https://usertesting.com/ 또는 집접 모집

- 테스트 장소: 실험실 또는 온라인

- 설문지: 구체적/일반적 질문?
예)

• 앱 디자인에 대해 어떻게 생각하시나요?
• 앱을 탐색하는 느낌이 어떻습니까?
• 앱 내 제품 배치에 대해 어떻게 생각하시나요?
• 제품에 대해 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 찾았습니까?
• 앱을 어떻게 개선하시겠습니까?
• 앱에서 마음에 들었던 점과 마음에 들지 않았던 점은 무엇입니까?

1-3. 의사소통을 위한 언어

연구자의 언어는 참가자가 사용하는 언어에 직접적인 영향을 미침

- 단어 선택 고려: 동일한 단어가 다른 개념을 설명한다거나, 편견이 있는 언어인지?, 사용자들이 환영받고 있는 느김을 주는지?

- 맥락: 권력역학 처럼 한명은 앉아있고 서있는경어 어색하거나 불쾌, 문화적 분위기 파악필요

 

1-4. 연구 계획의 7가지

- 프로젝트 배경: 무엇이 연구를 하게 만들었는지?

[중요성]

- 모든 팀원들이 같은 페이지를 보게해줌

- 왜 이 리서치를 하는지 이해하게 해줌

- 이 리서치와 인사이트의 전반적인 퀄리티에 대한 자신감을 줌

 

[작성방법]

- 리서치가 필요하나든 시그널을 확실하게 함

- 이전의 리서치가 있다면 안내

- 리서치가 만들어낼 인사이트를 리스트업하기

 

- 리서치 골: 우리가 풀고자하는 디자인 문제는 무엇인지? 결과가 어떻게 우리의 디자인 결과에 영향을 미칠지? 

a. 기초적인 리서치골: 왜 하는 지 이해하고, 프로젝트를 만들때 이해

b. 디자인 리서치골: 어떻게 제품을 만들어야하는지 이해

c. 런칭 후 리서치골: 기대한 대로 작동하는지 이해

 

- 리서치 질문: 우리의 연구가 무엇을 답하려고 하는가?

[좋은 질문]

- 액셔너블한지?

- 세부적인지?

- 유도 질문은 피하기

- 정량적/정성적 데이터가 수집되게 하기

 

- KPI: 목적을 달성하기 위해 어떻게 과정을 측정하는가?

• 제 시간에 테스크를 했는지: 짧은 시간일수록 유용함, 타이머 사용하기
• 네비게이션/리서치 바를 사용하는지: 선호도 조사
• 에러 비율: 어떤 파트의 디자인이 에러를 일으키는지
• 드랍 비율: 얼마나 많은 유저들이 경험을 포기하는지
• 전환율: 원하는 행동을 완성한 유저들의 비율
•  SUS 시스템 사용성 스케일: 디자인의 사용성을 측정 (매우동의~매우비동의 5가지로 측정)
• NPS: 추천지수 (0-6/7-8/9~10)

 

- 방법론: 리서치를 진행하기 위한 단계

이해 관계자들에게 스터디동안 진행할 내용, 얼마나 길게 스터디할지, 어디서 행할지 안내

방법론을 자세히 만드는건 이해관계자들에게 더 많은 자신감을 줌

미래에 진행할 다른 연구에게 디테일을 제공

=> 유저들의 서베이를 진행함

=> 스프레드 시트를 사용하고 트렌드를 명확하게 함

 

 

- 참가자: 참가자들이 어떤 성향과 특징을 가지는지?

다양한 장애를 가진 사람들, 보조기술을 쓰는 사람들을 고려하기

• 특징: 리서치 골에 맞는 참가자 수집, 개개인은 특징이 다르면 좋음, 복도/온라인/미리 아는 사람
• 스크리너 서베이 진행: 원하는 특징의 참가자인지 미리 진행, 
• 인센티브: 감사의 표시
• 다양한 관점과 능력

 

- 스크립트: 질문 스크립트

각각의 참가자에게 동일한 언어의 가이드와 질문을 제공

• 각각의 인터뷰에서 동일한 질문을 하기
• 열린 결말의 질문을 하기
• 정교한 답변 요구하기 => 후속질문으로 디테일하게 알아내기
• 다른 각도로 동일한 질문하기
• 다른 유저를 언급하지 않기 => 편견업애기
• 유도 질문하지 않기

 

1-5. 개인정보보호

[ 중요한 이유]

- 당연히 해야할일임

- 개인정보보호법과 윤리를 지키자

- 해킹의 위험

- 회사의 브랜드를 지킴

 

[PII personally identifiable information]

사람을 구별하는데 쓰는 특징적인 디테일

: 이름, 집주소, 이메일 주소, 폰 번호

 

[SPII sensitive personally identifiable information]

훔치거나 잘못 사용되면 금융적 손실, 해, 사기를 입을 수 있는 정보

: 주민번호, 운전면허, 여권, 은행계좌, 생일, 인종, 장애여부, 성, 범죄이력, 병원이력

 

1-6. 방지하기 위해서는

- 데이터 수집에 투명하기

- 정확하게 필요한 정보만 수집하기

- 확실하고 적극적인 동의 받기

- 정보를 어떻게 사용하고 보호할것인지 디테일화하기

- 유저가 철회가능하게 하기

- 누가 데이터를 접근하는지 알리기

모듈 2 유용성 연구

1. 조정되는 유용성 연구

연구 동안 모더레이터가 실제로 참가자들에게 가이드함

장점

참가자들을 가이드 해줌: 원하는 정확한 행동

특정한 질문을 하고 후속 질문 가능

둘 사이의 라포 형성: 민감하거나 개인적인 이야기 파악가능

바로 직접적인 확인 가능: 실제 사용자의 상호작용 확인

실제 가이드 제공

유저 저니를 설명함: 제품으 모호하거나 복잡함을 줄임

대화를 컨트롤함: 집중할 수 있도록

언어 조절 가능: 이해하지 못하는 내용 재전달

명확하게 확인가능: 다시 확인 가능

 

단점

참가자에게 조정자의 편견을 영향미침

자가식별: 개인적이거나 민감한 경우 공개 어려움

덜 유연함

눈치가 보여서 덜 열린 답을 함

참가자 풀이 좁은

스케쥴이 어려움

인터넷 환경이 믿을만해야함: 원격 조정 세션의 경우

고비용

 

1-1. 연구전

- 편안한 분위기: 아이스브레이킹, 감사 전하기

- 사람 중심의 언어, 소외된 커뮤니티는 중요하지 않을때가 있음 (대표하기 실패)

- 참가자와 라포 형성하기

- 온것에 대해 감사하기

- 사용자들에게 열린, 정직함을 상기시키기

- NDA와 같은 문서 작성하기: 세션 녹화 가능, 미성년자 부모님 동의

- 연구의 중점과 참가자가 어떤 피드백을 줄지 설명

- 기본적인 룰 세팅하기

- 참가자들이 시험 받는게 아니라는걸 상기하기

- 감정을 중립 유지하기

 

1-2. 연구 중

- 열린 결말 질문

- 후속 질문하기

- 확인을 위해 그들의 답변 요약하기

 

2. 조정되지 않는 유용성 연구

인간 가이드 없이 프로토타입을 테스트함

장점

실 생활에서 제품을 어떻게 쓰는지 확인

그들의 시간과 장소에서 테스크를 진행함

주변에 없을 때 더 편하게 피드백을 함

더 많은 참가자: 다양한 근무시간의 참가자 

쉬운 일정관리

저렴함

개인적인 내용 포함 높음: 솔직하게 공유

간단한 사용자 여정: 많은 지침요구 X

 

단점

이슈가 생겨도 인간 가이드가 없음

실시간 후속 질문이 불가능함

환경에 대한 컨트롤 불가

잠재적 방해요소 있을수도

개인정보 침애요소

원격에 관한 어려움

분석할 데이터가 많음: 중재자가 없음

단순한 사용자 여정만 가능: 복잡하게는 어려움

 

3. 편견

편견을 줄이는 방법

- 확증 편향: 기존의 믿은과 일치하는 정보에 집중

=> 적절한 표본 모집, 나의 믿음에 관한 연구가 아님을 인지

 

- 유도 질문: 특정방식으로 잡을 유도

=> 소리내어 일릭, 응단을 제한

 

- 친근감 편향: 자신과 좋아하는 사람에게 동의

=> 정직을 안내, 꾸준한 참여(답이 긍정/부정이든 동일한 호기심을 보이고 적극적인 경청)

 

- 사회적 바람직성 편향: 다른 사람이 호의를 보낼 대답을 함

=> 1:1 인터뷰 진행, 기밀보장

 

- 호손효과: 감시 받고 있다는걸 알때 다르게 행동

=> 위협적이지 않은 환경 조성, 관계 구축

 

4. 스프레드 시트로 기록하기

a. 작업참가자

b. 참가자가 따르는 클릭경로 

c. 상호작용, 행동 감정, 문제점 관찰

d. 참가자가 말하는 직접적인 인용문

e. 완료의 난이도 기록

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모듈 3

1. 데이터를 모으고 수집하기

 

- 데이터를 모으고 정렬하기 (어피니티 다이어그램)

어피니티란? 무언가나 누군가에 대해 마음이 기울거나 친화력

어피니티 다이어그램? 공통 테마나 관계로 데이터를 구조화하기

장소: 메모를 놓을 수 있는 큰 공간

메모는 설명이 쉽고 잘되어 있어야함

=> 노트에 관찰/인용문을 적고 => 4~5개의 그룹을 만듬 => 하나하나 유사점이 있는지 비교 => 정리한 후에 모든 참가자들에게 하나하나 크게 읽으며 잘 분류되었는지 확인 

- 닐슨노만: UX 결과 및 디자인 아이디어를 공동으로 분류하기 위한 친화도 다이어그램

 

2. 연구 데이터 패턴과 주제

 

- 내가 모은 데이터에서 어떻게 일반적인 패턴을 구분해낼수 있는가?

- 프로덕트 디자인에 대해 무엇을 말해주고 있는가?

=> 패턴으로 부터 데이터를 얻고 이것을 확장

 

3. 강한 인사이트

- 실제 데이터를 기반으로 함 => 다양한 데이터의 조각의 도움받기 => 한개보단 여러개의지지를 받자 => '모든' 동의일 필욘없음

- 리서치 질문에 대답: 왜 인사이트가 중요한지 사람들을 도와줌

- 이해하기 쉬움: 이해관계자 이해를 도와줌

- 유저경험에 대한 공감을 높임 => 그들을 유저의 입장에 두기 때문에 공감은 팀의 개입에 중요

- 옳은 액션을 제시함

- 인터뷰: 
문제와 사랑에 빠지고, 해결책 자체와 사랑에 빠지지 마세요.

=> 연구가 완료된 후에 오는 해결책 설계 과정에서, 문제가 무엇이었는지 뿐만 아니라 왜 문제가 발생했는지를 정말로 이해하는 것은 매우 중요합니다.

 

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모듈 4 공유하기

1. 공유하는 방법

- 프레젠테이션:  새로운 정보를 정리한 슬라이드

=> 프로젝트의 높은 레벨의 개요를 제공

=> 많은 사람들에게 발표, UX와 관련 없는 사람일수도

=> 콘텐츠 내용: 스터디 디테일, 테마, 인사이트와 추천

 

1-1. 프레젠테이션 잘하는 방법

- 청충 알기: 청중의 관심사를 알고 참여 유도, 지지얻기

- 개요제공

- 로드맵, 목차: 를 포함하여 프레젠테이션 예상하기

- 스토리로 전달하기: 인용문, 사진, 상호작용, 비디오로 실제 사용자 예 포함

- 데이터 표시: 그래프와 차트를 사용하여 청중의 관심을 유지

- 텍스트는 적을 수록: 제시하는 정보를 짧고 간단하게 유지

- 권장되는 다음 단계 제공: 추가 연구 및 향후 미팅 등

- 질문시간

 

1-2. 구조

1페이지: 타이틀, 날짜, 팀이름

2페이지: 콘텐츠

3페이지: 스터디 디테일

4페이지: 프로젝트 백그라운드  => 시작한 이유와 미칠 영향력

5페이지: 스터디 디테일들 (질문, 참가자, 방법) + 프로토타입

6페이지: 테마만들기, 발견점, 인용문, 증거 데이터, 

7페이지: 인사이트

=> 중요도에 따라 분류하기
=> P0 = 작동하는데 반드시 필요
예) 메인 플로우를 완성하는데 유저를 방해

예2) 사기 패턴

예3) 평등하지 않고, 접근성이 낮은

=> P1 나중에 프로토타입할거

 

1-3. 프레젠테이션 하기

- 시간을 써서 연습하기: 내가 하고자하는 걸 아는것 중요, 내용에 대해서 익숙함을 느끼기

- 스토리를 사용하기 

- 말하는 톤 유지하기 

- 간결하게 하기

- 아이컨텍트하기

- 적절한 쉼을 주기

- 긍정적으로 생각하기: 프레젠테이션이 잘 되었을 때를 상상하기

- 파워 있는 포즈하기: 원더우먼 자세호 하기

- 잠 잘자기

- 골을 기억하기

- 실수해도 괜찮다고 생각하기

=> 자신감있게 말하는 예시

=> 자신감 있게 말하는 예시 2

=> 스토리를 사용하여 말하는 예시

 

2. 리서치 리포트

프레젠테이션과 동일하지만 더 적은 비쥬얼 이미지들

 

3. 연구 통찰력

- 우리가 인사이트를 얻었다는 것은, 무엇을 중요하게 가져갈것이 명확하게 하고 많은 좋은 정보를 얻었다는것

- 정보룰 주는, 삶에 데이터를 가져오는 이야기를 말하라

 

4. 인사이트를 통해 로우파이 프로토타입 수정

- 페인포인트를 발견, 런칭하기 전에 수정 => 중요도에 따라 우선순위 정하기