더 나은 UX를 위해 주제별 분석을 활용하는 방법

어떻게 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있습니까? 한 가지 방법은 사용자 요구, 동기 및 행동에 대한 더 깊은 이해를 얻기 위해 UX 연구를 활용하는 것입니다. UX 연구는 가치 있는 사실을 얻기 위해 실제 시나리오의 분석을 중심으로 합니다. 즉, 이론을 생성하거나 개선하는 것이 목표가 아닙니다.

이 소아 건강 관리 UX 연구 연구를 고려하십시오. 병원에 아이가 있는 부모는 세탁 서비스, 식사 옵션, 숙박 시설과 같이 이용할 수 있는 자원을 항상 알고 있는 것은 아닙니다. 사용자 인터뷰 형식의 UX 리서치를 활용하여, 부모(사용자)가 자녀의 체류 초기에 올바른 방향을 지정하지 않아 좌절하고 혼란스러워하는 것으로 나타났습니다.

그 좌절감으로 인해 불안과 무력감이 커졌습니다. 다른 부모의 조언, 자원 및 조언을 통해 부모에게 방향을 제시하는 반 페이지 소책자로 된 솔루션이 만들어졌습니다.

정성적 데이터와 정량적 데이터를 모두 생성하는 데 사용할 수 있는 사용자 연구 방법론이 많이 있지만 UX 디자인이 사용자 요구에 더 잘 부합하도록 하는 것은 이 데이터의 분석 및 적용입니다. 정성적 데이터 분석을 위한 매우 유연한 프레임워크는 주제별 분석하고 더 나은 UX를 위해 활용할 수 있습니다.

주제 분석 소개

주제별 분석은 사용자 연구자가 정성적 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 프로세스입니다. 주제별 분석 접근 방식은 정성적 데이터 내에서 주제 (때로는 패턴이라고도 함)를 식별합니다. 주제는 연구자가 질문에 답하고 많은 양의 데이터에서 의미를 찾는 데 사용됩니다.

주제별 분석의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 실행하기에는 복잡한 프레임워크일 수 있지만 유연하고 깊이 있는 통찰력을 제공합니다. 이 때문에 많은 연구자들은 이것이 UX 디자인 프로세스의 기본적인 부분이어야 한다고 생각합니다.

주제별 분석 사용 방법

질적 사용자 데이터의 적절한 분석은 신뢰할 수 있는 연구의 핵심입니다. 주제별 분석 프로세스는 체계적인 접근 방식을 따르므로 사용자 요구, 동기 및 행동에 대한 보다 정확한 표현을 제공하는 주제 모음이 생성됩니다.

1. UX 연구 데이터 탐색
2. 초기 코드 생성
3. 테마를 찾고 있습니다
4. 테마 검토
5. 테마 정의
6. UX 결과물 컴파일

정성적 데이터 해석의 결과는 구체적인 결과가 수립되지 않은 경우 주관적일 수 있으므로 주제별 분석 프로세스를 시작하기 전에 추구하는 질문과 목표를 파악하는 것이 좋습니다.

UX 리서치 데이터에 익숙해지기

질적 UX 연구 데이터는 카드 정렬, 일간지, 사용자 인터뷰 등의 활동에서 수집됩니다. 이 시작 단계에서 목표는 결론을 공식화하는 것이 아니라 데이터를 읽고 다시 읽어 초기 인상을 남기는 것입니다.

구두 데이터인 경우 전사하십시오. 데이터가 이미 전사된 경우 더 작고 소화 가능한 청크로 나눕니다. 두 경우 모두 메모하는 것이 좋습니다. 탐색 단계에서는 열린 마음을 유지하고 중립을 유지하며 구체적인 것을 공식화하려는 충동을 억제하는 것이 좋습니다.

이 단계가 끝나면 데이터에 대한 편안한 수준의 친숙도가 있어야 하며 일부 메타 아이디어를 기록해야 합니다. 명확하지 않은 것이 있으면 다시 읽고 계속 진행하지 마십시오.

초기 코드 생성

이 단계에서 목표는 보다 의미 있고 체계적인 방식으로 데이터를 구성하는 것입니다. 데이터를 수동으로 분석하는 경우(연구 소프트웨어의 도움 없이) 강조 표시 또는 보조 메모를 사용할 수 있습니다.

실제로 강조되고 있는 것은 무엇입니까? 우리는 무엇을 찾고 있습니까? 코드는 단순히 프로젝트 조사 질문을 지원하는 사용자 데이터 부분을 강조 표시합니다.

예를 들어 비디오 스트리밍 서비스를 평가하라는 요청을 받는 경우 "찾기가 어렵습니다", "HBO" 또는 " 훌루.”

사용자 연구원은 항상 프로젝트 질문과 목표를 염두에 두어야 하기 때문에 코딩은 상당히 복잡한 프로세스입니다. 좋은 아이디어는 테마를 찾는 다음 단계에 도움이 되는 스프레드시트에 모든 코드 스니펫을 전사하는 것입니다.

테마 찾기

주제별 분석의 다음 단계는 마지막 단계에서 생성된 코드/아이디어에서 잠재적인 주제를 찾는 것입니다.

주제 는 원래 연구 질문에 대해 중요한 것을 포착하는 반복되는 코드 패턴입니다. 예를 들어 HBO , Netflix 및 Hulu 와 같은 일련의 코드가 강조 표시되어 있을 수 있습니다. 연구 질문은 비디오 스트리밍을 기반으로 하므로 "중요한 스트리밍 서비스" 또는 더 넓게는 "서비스"라는 주제를 선택할 수 있습니다.

주제를 찾는 것이 주제 분석의 핵심이기 때문에 대부분의 시간을 이 과정에서 보내야 합니다. 가장 정확한 주제는 연구 질문과 일치하는 주제일 것입니다.

테마 검토

초기 테마가 추출되면 다음 단계는 모든 테마를 검토하고 전체 데이터의 의미와 일치하는지 확인하는 것입니다. 이 단계에서 모든 주제를 맹목적으로 "수용"하고 다음 단계로 넘어가고 싶은 유혹이 있습니다.

처음에 놓친 주제나 개념이 자주 있으므로 더 깊이 검토하는 것이 좋습니다.

다음과 같은 몇 가지 질문이 주제 검토 과정에서 지침이 될 수 있습니다.

• 주제가 질문되는 연구 질문의 맥락에서 의미가 있습니까?
• 주제가 구체적이거나 너무 일반적입니까?
• 테마가 겹치는 부분이 있습니까?
• 누락된 테마가 있습니까?

테마 정의

철저한 검토 후에 주제의 최종 세트를 문서화해야 합니다. 이 단계에서 테마 간의 관계와 전체 내러티브를 지원하는 방법을 보여주는 테마 맵을 만드는 것이 도움이 될 수 있습니다.

다음은 주제별 지도의 예입니다.

UX 결과물

최종 UX 결과물은 주제별 분석 접근 방식의 마지막 단계입니다. 분석은 청중을 고려해야 합니다. UX 디자이너 팀을 위한 것입니까? 클라이언트를 위한 것인가?

청중과 관계없이 주제별 분석 보고서는 간결하고 논리적이며 반복적이지 않아야 하며 결과를 뒷받침하는 매력적인 이야기를 전달해야 합니다. 최종 권장 사항을 제공하고 이러한 권장 사항을 지원하기 위해 사용자 데이터의 예를 포함하는 것도 중요합니다.

일반적인 관행은 UX 연구자가 결론에 도달한 방법을 클라이언트가 볼 수 있도록 원본 질적 데이터, 코드 및 결과 테마를 포함하는 것입니다. 또한 작업에 유효성을 추가합니다.

주제별 분석을 실천하기

UX 디자이너는 UX 개선을 돕기 위해 주제별 분석을 어떻게 실천할 수 있습니까?

주제별 분석의 결과는 인간 상호 작용 디자인 결정, 제품 콘텐츠, 정보 아키텍처 및 사용성 디자인의 기초가 될 사용자 요구에 대한 통찰력입니다.

"맞춤화"라는 주제로 완성된 주제 분석을 고려하십시오. 이 경우 사용자는 특정 제품을 사용자 정의하고 해당 기능에 대해 높은 수준의 자율성을 갖기를 원합니다. 이러한 지식과 통찰력을 갖는 것은 디자인 프로세스의 모든 단계에서 UX 디자이너에게 도움이 될 것입니다. 그것이 없으면 의도한 청중에게 잘 작동하지 않는 실패한 제품 디자인의 위험이 있습니다.

주제별 분석 사례 연구: 원격 의료 대시보드

다음은 원격 의료 제품, 서비스 및 분석을 제공하는 회사에 사용된 주제별 분석에 대한 UX 연구 사례 연구입니다.

질문과 데이터

고객의 질문은 "분석 대시보드의 사용자 경험을 어떻게 개선할 수 있습니까?"였습니다.

대시보드는 사용되지 않았고 고객은 분석 제품 구독을 취소했으며 데이터 팀은 UX 디자인 경험이 없었습니다. 이탈을 줄이고 전반적인 사용자 경험을 개선하기 위해 UX 리서치를 통해 사용자가 필요로 하고 원하는 것이 무엇인지, 동기가 무엇인지 알아냈습니다.

Google 문서 및 화상 회의용 Zoom을 사용하여 식별된 고객 페르소나와 사용자 인터뷰를 수행했습니다.

사용자 연구 데이터에 익숙해지기

사용자 인터뷰가 완료되면 모든 피드백은 스프레드시트의 별도 탭에 배치되었습니다. 스프레드시트에는 세 개의 열이 있습니다.

1. 사용자 이름
2. 코드
3. 테마

"사용자 이름" 열에서 정성적 데이터가 행에 배치되었습니다. 이를 위해 사용자 피드백을 주제별, 문장별, 또는 일시 중지가 있는 자연스러운 위치별로 배치하여 피드백의 본질을 그대로 유지했습니다. 비언어적 관찰도 포함되었습니다.

초기 코드 생성

초기 코드는 스프레드시트의 "코드" 열에 배치되었습니다. 이러한 코드는 제공된 피드백과 프로젝트에 대해 추구하는 결과를 기반으로 한 아이디어일 뿐입니다.

사용자가 분석 대시보드에 표시하고 싶은 내용을 논의할 때마다 대시보드의 각 데이터가 스토리를 말해주기 때문에 가장 의미 있는 코드는 "분석 스토리"였습니다.

다음은 정성적 사용자 데이터와 함께 생성된 최종 코드입니다.

코딩은 주관적일 수도 있습니다. 예를 들어 사용자가 "공을 너무 많이 저글링"하는 것은 매우 바쁘다는 언급이므로 "시간 관리"의 코드를 부여하는 것이 자연스럽게 느껴졌습니다. 그것은 또한 "바쁘다" 또는 "압도되었다"일 수도 있습니다.

테마 검토

이것은 주제별 분석에서 가장 어려운 단계 중 하나입니다. 각 사용자에 대해 모든 코드는 함께 표시될 수 있도록 별도의 스프레드시트에 나란히 배치되었습니다. 코드를 검토할 때 모두 정확히 같은 단어가 아니므로 유사한 단어와 아이디어를 찾으십시오.

프로세스의 이 단계에서 우리는 코드에서 끌어낼 수 있는 잠재적인 테마를 찾고 있습니다. 예를 들어, 분석 보고서의 '향상', '변경', '개인화'를 '맞춤화'로 테마화했습니다.

사용자 연구 프로젝트가 매우 적은 양의 데이터를 생성할 가능성이 있습니다. 이런 일이 발생하면 이 단계에서 최종 테마가 개발될 수 있습니다.

테마 정의

주제별 분석의 마지막 부분은 주요 비즈니스 목표를 지원하는 주제 목록이었습니다.

• 커스터마이징 – 개선 사항/기회
• 데이터 사용 – 현재 활동
• 데이터 스토리 – 기회
• 현재 제품 – 문제 등

이것은 처음에는 인상적이지 않을 수 있습니다. 그러나 이것은 몇 시간에 걸친 인터뷰에서 얻은 수백 개의 질적 피드백에서 추출한 것임을 고려하십시오.

우리는 고객이 "일률적으로 적용되는" 보고서를 받는 대신 분석 대시보드를 사용자 지정할 수 있기를 원한다는 것을 알게 되었습니다. 또한 "내 원격 의료 프로그램의 성과는 어떻습니까?"와 같이 사용자가 대시보드를 통해 전달하고자 하는 몇 가지 이야기를 배웠습니다.

이는 회사에 훌륭한 통찰력을 제공하고 데이터 팀이 실적이 저조한 대시보드를 사용자가 계속 구독하고 싶어하는 제품으로 전환하는 데 도움이 되는 명확한 목표 세트를 제공했습니다.

경영진(및 데이터 팀)에게 최종 주제를 보여주는 것은 그들이 이해하고 소화할 수 있는 주제였기 때문에 큰 승리였습니다. 이것은 사용자의 요구와 행동에 대한 식별 없이 사용자 인터뷰 중에 작성된 전체 메모 스프레드시트와 대조됩니다.

UX 결과물

UX 결과물은 단순한 보고서를 넘어 확장되었습니다. 주제에 따라 보고서에는 다음이 포함되었습니다.

1. 테마의 확장된 버전 – 여기에는 각 테마와 해당 테마와 연결된 질적 피드백이 포함됩니다.
2. 사용자 스토리 – 인터뷰의 질적 피드백을 기반으로 사용자 스토리 세트가 생성되었습니다. 각 이야기에는 우선 순위가 부여되었습니다.
3. 와이어프레임 – 사용자 지정, 현재 문제 수정 및 데이터 사용에 중점을 둔 분석 대시보드의 예비 와이어프레임이 생성되었습니다.

주제별 분석은 결과물로 끝나지 않습니다. 반복적인 UX 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 계속 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 결과를 바탕으로 프로토타입을 만들었습니다. 그런 다음 프로토타입을 새로운 사용자 인터뷰 세트에 사용하여 추가 정성적 데이터를 얻었고 프로토타입을 개선하기 위해 두 번째 주제별 분석을 수행했습니다.

데이터의 정성적 분석인 주제별 분석은 사용자의 요구, 동기 및 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 사용자 경험을 개선함으로써 UX를 개선할 수 있습니다.

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Toptal Design 블로그에 대한 추가 정보:

• 사용자 연구의 가치
• 효과적인 사용자 조사를 수행하는 방법 – 가이드
• UX 연구 기법 및 응용
• UX 데이터를 사용하지 않는다면 UX 디자인이 아닙니다
• Design Talks: UX 연구원 Caitria O'Neill과 함께 하는 연구