[디자인부트캠프] DAY 31 | UX 리서치 실전(2)

UX 리서치 실전(2)

 

📌 ‘UX 리서치를 진행한 후, 이 데이터를 어떻게 활용할까?’

리서치를 통해 많은 데이터를 수집했다
사용자 인터뷰, 설문조사, 사용성 테스트, 데이터 분석 결과까지
우리는 다양한 방식으로 사용자 경험을 조사했다

하지만 데이터를 많이 모았다고 해서,
자동으로 UX가 개선되는 것은 아니다

데이터를 모으는 것만으로는 아무 의미가 없다
UX 리서치에서 가장 중요한 것은 데이터를 분석하여 의미 있는 인사이트를 도출하고,
이를 바탕으로 UX를 개선하는 것

UX 리서치 데이터를 분석하는 과정은 크게 네 단계로 나눌 수 있다

📌 UX 리서치 결과 분석 4단계:

 

단계	설명	예제 (이커머스 UX 개선)
1️⃣ 데이터 정리	설문조사, 인터뷰, 사용성 테스트에서 수집한 데이터를 체계적으로 정리	‘사용자의 60%가 장바구니 단계에서 이탈’
2️⃣ 패턴 분석	사용자 패턴과 공통적인 문제를 찾음	‘대부분의 사용자가 배송비가 비싸다고 느낌’
3️⃣ UX 문제 도출	핵심 UX 문제를 정의하고 정리	‘무료 배송 기준을 명확히 안내해야 함’
4️⃣ UX 개선안 수립	문제 해결을 위한 UX 개선안을 도출	‘장바구니에서 예상 배송비 미리 표시’

 

🔹 1️⃣ 데이터 정리 – 수집된 정보를 체계적으로 정리하라

 

UX 리서치를 진행하고 나면 가장 먼저 해야 할 일은 뭘까?

✔ 설문조사 결과 정리!
✔ 사용자 인터뷰 내용 정리!

✔ 사용성 테스트에서 나온 문제 정리!

우리가 수집한 데이터를 체계적으로 정리하는 것이 첫 번째 단계

📌 예제: 이커머스 UX 리서치 데이터 정리
✅ 설문조사 결과: 사용자의 60%가 장바구니에서 결제하지 않고 이탈.
✅ 사용자 인터뷰: "배송비가 예상보다 너무 비싸서 결제를 포기했어요."
✅ 사용성 테스트: 사용자의 40%가 장바구니에서 ‘배송비 확인’ 버튼을 찾지 못함.

 

이렇게 데이터를 모아서 정리하면,
다음 단계에서 사용자 패턴을 분석하고 공통된 문제를 도출할 수 있다

🔹 2️⃣ 패턴 분석 – 공통적인 문제를 찾아라

 

이제 데이터를 정리했으니,
사용자들이 공통적으로 겪고 있는 문제를 찾아야 한다

📌 예제: 패턴 분석 결과
✅ 장바구니 이탈율이 높은 사용자는 대부분 무료 배송 기준을 모름.
✅ 인터뷰에서 사용자의 50%가 배송비가 예상보다 비싸다고 느낌.
✅ 사용성 테스트에서 장바구니 화면에서 배송비 정보를 쉽게 찾지 못함.

여기서 중요한 것은,

단순한 사용자 불만이 아니라 반복적으로 나타나는 패턴을 찾아야 한다는 점

🔹 3️⃣ UX 문제 도출 – 핵심 문제를 정의하라

 

패턴을 분석했으면 이제 UX 문제를 명확하게 정의해야 한다
UX 개선을 위해 사용자 경험을 방해하는 핵심 문제를 찾아야된다

📌 예제: UX 문제 도출
✅ ‘무료 배송 기준을 명확히 안내해야 함’
✅ ‘배송비가 예상보다 높아, 결제 포기가 많음’
✅ ‘장바구니에서 예상 배송비를 쉽게 확인할 수 있어야 함’

문제가 명확해졌다면, 이제 마지막 단계는 

이 문제를 해결할 UX 개선안을 만드는 것!

🔹 4️⃣ UX 개선안 수립 – 실질적인 해결책을 제안하라

 

마지막 단계는 UX 문제를 해결할 수 있는 실질적인 개선안을 만드는 과정

📌 예제: UX 개선안 도출
✅ 장바구니에서 무료 배송 기준을 명확하게 표시 → 사용자가 미리 알 수 있도록 개선.
✅ 배송비 예상 기능 추가 → 장바구니에서 예상 배송비 미리 제공.
✅ 할인 쿠폰 자동 적용 기능 추가 → 무료 배송이 가능할 경우 자동으로 할인 쿠폰 제공.

✔ 결과 예상:

• 장바구니 이탈율 감소
• 결제 전환율 증가
• 사용자 만족도 향상

📌 오늘 핵심 내용:

✔ UX 리서치 데이터 분석은 단계별 프로세스(정리 → 패턴 분석 → 문제 도출 → 개선안 도출)로 진행된다.

✔ 단순한 사용자 불만이 아니라, 반복되는 패턴을 찾아야 한다.

✔ UX 개선안은 데이터 기반으로 설계해야 실질적인 효과를 볼 수 있다.

🔍 사례 1: Uber Eats – 음식 배달 주문 UX 최적화

📌 문제:

• 많은 사용자가 앱에서 음식을 주문하지만, 주문 완료율이 낮음.
• 주문을 하려다가 포기하는 사용자가 많았음.

📌 UX 리서치 방법:
✅ 사용성 테스트 → 사용자가 결제 단계에서 어디에서 포기하는지 관찰.
✅ 데이터 분석 → 주문이 취소되거나 결제가 완료되지 않는 패턴 분석.

📌 UX 개선:
✅ 예상 배달 시간 표시 기능 추가 → 사용자가 주문 전에 배달 시간을 확인할 수 있도록 개선.
✅ 추천 배달 옵션 제공 → ‘빠른 배달’과 ‘할인 배달’ 옵션을 추가해 선택지 확대.
✅ 결제 과정 간소화 → 주소 자동완성 기능 추가, 한 번의 클릭으로 결제 가능하도록 UI 개선.

✔ 결과:

• 주문 완료율 18% 증가.
• 평균 주문 소요 시간 10% 단축.

🔍 사례 2: Netflix – 콘텐츠 탐색 UX 최적화

📌 문제:

• 사용자들이 영화를 보려면 너무 많은 선택을 해야 해서 피로감을 느낌.
• 추천 시스템이 있지만, 사용자가 원하는 영화를 빠르게 찾기가 어려움.

📌 UX 리서치 방법:
✅ 사용자 행동 분석 → 사용자가 영화/시리즈를 선택하는 데 걸리는 시간 분석.
✅ 사용자 인터뷰 → "영화를 찾기 어렵다", "보고 싶은 콘텐츠를 찾는 데 시간이 걸린다"는 피드백 확인.

📌 UX 개선:
✅ ‘Top Picks for You’ 기능 추가 → 사용자의 시청 패턴을 기반으로 맞춤형 콘텐츠 추천.
✅ 검색 최적화 → 배우, 감독, 장르, 테마별로 콘텐츠를 쉽게 탐색할 수 있도록 UI 개편.
✅ ‘예고편 미리보기’ 기능 추가 → 사용자가 클릭하지 않고도 간단히 콘텐츠를 판단할 수 있도록 개선.

✔ 결과:

• 사용자당 시청 콘텐츠 개수 15% 증가.
• 시청 시작까지 걸리는 평균 시간 25% 감소.

🔍 사례 3: Shopify – 온라인 스토어 개설 UX 최적화

📌 문제:

• 많은 사용자가 온라인 스토어 개설을 시도하지만, 설정 과정이 복잡해서 중간에 이탈.
• 특히, 초보 사용자가 제품을 등록하고 결제 시스템을 설정하는 데 어려움을 느낌.

📌 UX 리서치 방법:
✅ 사용성 테스트 → 신규 사용자들이 가입 후 어떤 과정에서 가장 오래 머무는지 분석.
✅ 설문조사 → "스토어 설정이 어렵다"는 피드백을 집중 분석.

📌 UX 개선:
✅ 스텝별 설정 가이드 추가 → ‘스토어 개설 3단계 가이드’ 제공으로 진입 장벽 낮춤.
✅ 템플릿 추천 기능 추가 → 사용자의 비즈니스 유형에 맞춰 자동으로 최적화된 템플릿 제공.
✅ AI 기반 제품 설명 자동 생성 기능 도입 → 제품 설명을 쉽게 작성할 수 있도록 지원.

✔ 결과:

• 신규 사용자의 스토어 개설 완료율 20% 증가.
• 제품 등록 속도 30% 향상.

🔍 사례 4: Tesla – 온라인 차량 구매 UX 최적화

📌 문제:

• 사용자가 Tesla 차량을 온라인으로 구매하는 과정에서 주문 포기율이 높음.
• 많은 고객이 차량 모델, 옵션 선택에서 혼란을 느낌.

📌 UX 리서치 방법:
✅ 사용성 테스트 → 사용자가 주문 과정에서 어디에서 가장 오래 머무르는지 분석.
✅ 데이터 분석 → 옵션 선택이 많은 경우, 주문 포기율이 상승하는 패턴 발견.

📌 UX 개선:
✅ 차량 구성 추천 기능 추가 → 사용자의 운전 습관과 라이프스타일을 기반으로 최적의 차량 옵션 추천.
✅ 3D 가상 차량 모델링 제공 → 옵션을 선택하면 실시간으로 차량 디자인이 변하도록 UX 개선.
✅ 간편한 결제 프로세스 도입 → 불필요한 단계 제거 및 빠른 결제 기능 추가.

✔ 결과:

• 온라인 차량 주문 완료율 20% 증가.
• 사용자의 차량 옵션 선택 소요 시간 35% 단축.

🔍 사례 5: Nike SNKRS – 한정판 신발 구매 UX 최적화

📌 문제:

• 한정판 스니커즈가 출시될 때마다 트래픽 폭주 & 구매 실패율 증가.
• 사용자들이 "내가 클릭했는데도 구매에 실패한다"는 불만이 증가.

📌 UX 리서치 방법:
✅ 사용자 행동 분석 → 한정판 상품 구매 페이지에서의 행동 패턴 분석.
✅ 사용자 인터뷰 → "너무 빠르게 매진돼서 좌절감을 느낀다"는 의견 다수 확인.

📌 UX 개선:
✅ '드로우 시스템' 도입 → 선착순이 아닌, 일정 시간 내에 신청하면 공정하게 추첨하는 방식으로 변경.
✅ 자동 결제 기능 추가 → 미리 결제 정보를 저장하면 당첨 시 자동으로 구매 완료되도록 개선.
✅ 서버 안정성 강화 → 높은 트래픽에도 원활하게 작동할 수 있도록 서버 최적화.

✔ 결과:

• 한정판 신발 구매 과정에서 사용자 만족도 40% 증가.
• 구매 성공률 15% 향상, 트래픽 문제 해결.

📌 오늘 핵심 내용:

✔ UX 개선은 사용자의 행동 데이터를 기반으로 진행해야 한다.

✔ 작은 변화가 큰 사용자 경험 개선을 가져올 수 있다.

✔ 실무에서는 UX 리서치를 통해 문제를 정의하고, 이를 해결할 최적의 UX 개선안을 도출해야 한다.

📌 좋은 UX 개선안이란 무엇일까?

✔ 사용자의 문제를 효과적으로 해결하는 것?
✔ 간단하면서도 적용하기 쉬운 것?
✔ 비즈니스 목표와도 잘 맞아야 하는 것?

UX 개선안은 단순한 아이디어가 아니라,
사용자 데이터와 문제 분석을 기반으로 한 논리적인 솔루션

 

현재 서비스에 대한 설문조사를 통해 사용자 조사를 진행중이다.

내가 생각한것 뿐만 아니라 다양한 의견이 있다는것을 느끼며,

더 많은 모수의 값을 통해 내용을 정리해보려 한다.