카드 정렬: 사용자의 멘탈 모델에 맞춰 더 나은 정보 아키텍처

기업은 일반적으로 고객보다 제품에 대해 더 미묘한 차이를 가지고 있습니다. 한 그룹의 사람들이 매주 40시간씩 제품의 세부 사항을 살펴보고 문제를 해결하면서 일반 사람들이 결코 하지 않을 것을 배웁니다.

그것은 실제로 꽤 멋지다. 그들은 전문가가 됩니다.

그러나 특히 제품을 마케팅할 때 사각지대가 생기기도 합니다. 회의와 생산 현장에서 매우 유용한 산업별 지식은 결국 고객을 혼란스럽게 만듭니다.

우리는 이것을 웹에서 많이 봅니다.

내구성이 뛰어난 방수 시계를 사고 싶다고 가정해 보겠습니다. 브랜드를 염두에 두고 사이트로 이동하여 모호한 모델 번호로 가득 찬 드롭다운 메뉴를 찾습니다. 그게 무슨 소용이야?

회사가 웹사이트를 내부 문서처럼 구성하고 고객이 이해하지 못하는(또는 관심을 갖지 않는) 내부 용어와 제품 분류에 의존하면 UX 마찰이 발생합니다. 이탈률은 급증하고 전환은 줄어들며 사용자는 원하는 것을 찾을 수 있다는 모든 희망을 버립니다.

다행히 기업은 콘텐츠가 제대로 구성되지 않은 웹사이트에 안주할 필요가 없습니다.

카드 정렬이란 무엇입니까?

고객이 무엇을 알고 있는지, 무엇을 안다고 생각 하는지, 정보의 우선 순위를 지정하는 방법(멘탈 모델이라고도 함)을 배울 수 있는 방법이 있습니다.

카드 정렬은 사용자가 주제를 이해하기 쉬운 그룹으로 정렬하도록 하여 사용자의 멘탈 모델을 드러내는 생성적 UX 연구 방법입니다.

디자이너는 카드 정렬의 데이터를 사용하여 앱 또는 웹사이트의 정보 아키텍처를 개선합니다. 이는 사람들이 찾고 있는 콘텐츠를 찾고 완료하려는 작업을 수행하는 능력에 지대한 영향을 미치는 디자인 요소입니다.

여기에 엄청난 이점이 있습니다. 카드 정렬을 통해 기업은 고객이 생각 하는 방식으로 콘텐츠를 구성하고 분류하여 직관적인 사용자 경험을 만들 수 있습니다.

카드 정렬을 수행하는 방법

대부분의 UX 연구 방법은 다양한 방식으로 수행될 수 있으며 카드 정렬도 다르지 않습니다. 거기…

• 개방형 vs. 폐쇄형: 사용자가 자신의 범주 이름을 생성합니까(개방형), 아니면 범주 이름이 사전에 결정됩니까(폐쇄형)?
• 중재 vs. 중재되지 않음: 카드 분류 세션은 진행자가 주도합니까( 중재), 아니면 사용자가 세션을 스스로 진행합니까(비 중재)?
• 종이 vs. 디지털: 유형의 색인 카드(종이)에 주제가 작성되어 있습니까, 아니면 시뮬레이션 환경에서 카드에 입력합니까(디지털)?

또한 사용자에게 카테고리 및 하위 카테고리로 미리 구성된 카드 컬렉션을 제공하고 위에서 아래로 탐색하여 작업을 완료하도록 요청하는 역 카드 정렬 (일명 트리 테스트)이 있습니다.

일반적으로 카드 정렬의 단계별 프로세스는 간단합니다. 가장 정확한 결과를 얻으려면 15-30명을 테스트할 계획을 세우십시오. 30명 이후에는 카드 정렬을 통해 사용자의 멘탈 모델에 대한 훨씬 더 명확한 그림을 얻을 수 없습니다.

1단계: 주제 선택

• 앱이나 웹사이트의 콘텐츠와 관련된 30~70개의 주제 세트를 만드세요.
• 각 주제는 자체 카드에 작성해야 합니다.
• 주제는 일반적이거나 구체적일 수 있지만 공유 단어와 함께 주제를 사용하지 마십시오. 사용자는 실제로 관련이 없더라도 해당 카드를 같은 더미에 넣을 것입니다.

2단계: 소리내어 생각하기

• 사용자가 카드 정렬 작업을 하는 동안 큰 소리로 생각하게 합니다.
• 이렇게 하면 사용자가 특정 주제를 연결하는 방식에 대해 더 많은 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

3단계: 그룹 생성

• 카드를 혼합하고 사용자에게 함께 모여 있는 주제를 더미로 만들도록 요청합니다.
• 말뚝은 크거나 작을 수 있으며 사용자는 원하는 만큼 만들 수 있습니다.
• 사용자가 특정 카드로 무엇을 해야 하는지 모르는 경우 "불확실한" 카드 더미에 넣을 수 있습니다.
• 사용자가 임의로 카드 더미를 쌓아 두지 않도록 하고, 마음을 바꿔도 괜찮다는 것을 알려주십시오.
• 카드는 더미를 전환할 수 있고, 더미는 결합할 수 있습니다.

4단계: 그룹 이름 지정

• 사용자가 그룹 생성을 완료한 경우에만 각 파일의 이름을 지정합니다.
• 이렇게 하면 사용자가 마음속으로 콘텐츠 주제를 분류하는 방법이 표시되지만 앱이나 웹사이트에서 사용할 명확한 레이블이 반드시 제공되는 것은 아닙니다.

5단계: 질문하기

• 사용자가 만든 그룹의 기본 논리를 설명하도록 합니다. 분류하기 어려운 주제가 있는지, 그리고 여러 그룹에 해당할 수 있는 주제를 발견했는지 여부를 묻습니다.
• 또한 "불확실한" 더미를 만든 경우 이러한 주제가 혼란스러운 이유를 설명하도록 요청하십시오.

6단계: 그룹 결합(선택 사항)

• 사용자가 그룹의 분류, 이름 지정 및 근거 설명을 마치면 큰 그룹을 하위 그룹으로 나누거나 관련된 작은 그룹을 더 큰 그룹으로 결합하도록 요청합니다.

카드 정렬의 데이터를 사용하는 방법

카드 정렬이 완료되면 진정한 재미가 시작됩니다. 수집된 모든 사용자 데이터를 분석하여 디자이너 및 프로젝트 이해 관계자와 공유할 수 있는 보고서에 배치해야 합니다.

보고서는 사용자가 테스트 내용에 대해 갖는 정신적 연관성과 가정을 드러낼 것입니다. 또한 혼란스럽거나 잠재적으로 유리한 단어나 주제를 강조 표시합니다. 이 모든 것을 앱이나 웹사이트의 정보 아키텍처를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

1단계: 데이터 구성

• 각 카드 분류 세션은 문서화되고 주의 깊게 구성되어야 하는 데이터를 생성합니다.
• 사용자가 만든 범주 외에도 모든 참가자에 대한 메모와 녹음이 있을 수 있습니다.
• 손실된 것이 없고 모든 인공물에 쉽게 액세스할 수 있고 디지털로 전송되는지 확인합니다.

2단계: 정성적 정보와 정량적 정보 평가

카드 정렬에서 추출할 수 있는 정보에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 사용자가 그렇게 생각하는 이유 를 나타내는 정성적 정보는 사용자의 댓글에서 찾을 수 있습니다(사용자가 "큰 소리로 생각"하게 하는 또 다른 이점).
• 양적 정보는 본질적으로 숫자이며 특정 카드가 함께 그룹화 되는 빈도 또는 동일한 범주 이름을 만든 사용자의 수 와 같은 항목을 봅니다.

3단계: 메모 및 녹음 검토

• 인사이트를 얻기 위해 마이닝되지 않은 경우 메모를 작성하거나 녹음할 이유가 없습니다.
• 단일 사용자는 많은 것을 공개하지 않을 수 있지만 여러 사용자의 메모와 녹음을 비교할 때 예기치 않은 테마가 나타날 수 있습니다.

4단계: 디지털 방식으로 분석 및 시각화

• 카드 분류 데이터를 분석을 위해 디지털 프로그램에 입력하는 것은 매우 도움이 될 수 있습니다(Excel 및 Sheets가 널리 사용됨).
• 한 단계 더 나아가 OptimalSort 및 UserZoom과 같은 온라인 카드 정렬 도구는 표준화 그리드, 유사성 행렬 및 덴드로그램과 같은 데이터 시각화 옵션을 제공합니다.
• 그래픽 형식으로 볼 때 데이터의 중요한 관계와 패턴이 분명해집니다.
• 하지만 조심하세요. 실제로 존재하지 않는 결론을 도출하기 위해 데이터 시각화를 오용할 수 있습니다.

5단계: 보고서 만들기

• 모든 것이 정리, 분석 및 요약되면 모든 결과를 보고서로 결합합니다.
• 보고서를 쉽게 이해할 수 있도록 노력하고 가능한 경우 어려운 개념을 설명하는 간단한 컨텍스트 메모를 제공합니다.
• UX 연구의 모든 내용에 익숙하지 않은 사람들도 보고서를 읽고 보고서 내용을 확실히 이해할 수 있어야 한다는 점을 기억하십시오.

카드 정렬은 정보 아키텍처의 왕입니다.

사람들은 웹사이트를 방문할 때 검색, 해독 또는 해석을 원하지 않습니다. 그들은 그들이 찾고 있는 것을 빨리 찾고 싶어합니다. 다른 어떤 UX 연구 방법도 사용자 멘탈 모델의 내부 작동을 조명하는 카드 정렬 기능과 일치하지 않습니다. 실질적으로 말해서, 그것은 저렴하고 실행하기 쉬우며 사용자가 비교적 직관적으로 참여할 수 있습니다.

원활한 사용자 경험은 큰 질문을 기반으로 합니다. 다음과 같은 질문:

• 그들이 우리 사이트의 콘텐츠를 볼 때 고객은 그것을 어떻게 해석할까요?
• 내부적으로는 이해가 되지만 고객을 혼란스럽게 하는 콘텐츠가 있습니까?
• 고객이 우리 사이트를 방문할 때 정확히 무엇을 찾고 있으며 어떤 경로로 고객을 이끌 것으로 기대합니까?

카드 정렬은 이러한 모든 UX 보물을 발굴하고 디자이너가 추측보다는 확신을 가지고 정보 아키텍처의 뉘앙스를 참여할 수 있도록 합니다.

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