2021. 1. 24. 00:00ㆍ프로젝트👩💻/① 과거 프로젝트 @2018-2019
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Overview.
롯데시네마 애플리케이션만의 차별점은 무엇인가?
더 높은 체류시간을 위해 롯데시네마 애플리케이션을 사용성 측면에서 진단하고
개선하며 그들만의 차별점을 만들어 내는 것이 프로젝트의 목표입니다.
🗓Start Date |
May 2018 |
⏱Duratio |
2 Months |
👤Role |
팀원 4명 中 사용성 평가 관찰자/기록자 (25%), 전략도출(25%), UI 디자인(40%) |
👀Output |
iOS Application |
🔧Tools |
Sketch + User testing |
Process.
①
Plan
1-1. Background
- 모바일 영화 앱 사용자는 700% (7배) 증가했을 정도로 꾸준한 성장을 이뤄오고 있습니다. (2012년 대비 2016 기준)
- 하지만 롯데시네마 앱은 CGV사의 모바일 앱을 재치지 못하고 업계 2위를 유지하고 있습니다.
1-2. Heuristic Evaluation
<휴리스틱 평가 항목> 1. Affordance (행동 유도성) 3. Consistency (일관성) 4. Error Prevention (에러 방지) 5. Recognition Rather than recall (즉각적인 인식) 6. Efficiency of use (사용의 효율성) 7. User control (사용자 컨트롤 가능성) 8. Simplicity (단순성) |
👇
휴리스틱 평가 결과 ,
Consistency (일관성)과 Error Prevention (에러 방지)에 있어 가장 낮은 점수를 획득했습니다.
1-3. Test Plan
인터뷰 대상자 및 목적, Task시나리오, 평가 기준 (오류 기준, 수행 시간)
👉UT 대상자/목적
- UT 테스트의 대상을 초, 중, 고급 사용자로 분류하였으며 그룹별 테스트 목적을 설정하여 집중적으로 관찰했습니다.
- 영화 예매 서비스 이용 시 2인 이상의 사람이 함께 예약하는 맥락을 고려해 각 사용자 단계별로 Co-Discovery를 한 그룹씩 추가 배치했습니다.
▼
👉Task 시나리오
사용자 배경 시나리오와 테스크를 설정해 사용성 평가를 진행했습니다. 2회의 파일럿테스트를 진행하여 순차적 사용 흐름을 기반으로 최종 시나리오를 설정했습니다.
▼
👉평가 기준
각 Task 마다 오류 기준과 수행 시간을 설정하여 테스트를 진행했습니다. 휴리스틱 평가 척도를 기반으로 <롯데시네마 애플리케이션 사용성 평가>에 적합한 평가기준을 선정했습니다.
📌오류 기준 : 직관성, 조직성, 일관성, 효율성 측면에서 평가 기준 계획 (아래 이미지 참고)
📌수행 시간 : 약 40분 진행 예정 (Pre test 10분 / task test 15분 / post test 15분)
②
Research
- 사전 설문 조사를 통해 사용자의 숙련도를 체크한 후 Task Test(싱글/커플)를 진행했습니다.
- Task 수행 시 사용자에게 씽크얼라우드 요청을 했으며, 관찰자와 기록자는 언어적/비언어적 행동을 모두 기록했습니다.
- 테스트 후 사용자의 느낀 점을 직접적으로 듣고자 사후 인터뷰를 진행했습니다.
2-1. UT 진행
사후 설문과 인터뷰를 통해 Task 프로세스 전반에 걸친 사용자의 낮은 만족도를 확인할 수 있었습니다.
③
Analysis
3-1. Task 분석
오류 터치 1등
Task4. 제휴카드 확인
👉사용자 등급과 무관하게 대부분의 사용자가 사이드 메뉴바로 인한 오류를 겪었습니다. 복잡한 메뉴 구조 탓에 정보의 위치를 예상할 수 없었기 때문입니다.
누적 오류 1등
Task7. 기프티콘 사용
👉참여자 대부분이 다양한 종류의 기프티콘과 불명확한 이름과 구분으로 인해 혼란스러워했습니다.
3-2. 등급 별 분석
👉수행 시간 및 Post test 점수 분석 결과, 각 등급 별 특징을 도출할 수 있었습니다.
분류 |
특징 |
초급자 |
- 처음 접한 브랜드 관련 용어, 할인 수단의 종류에 큰 혼란을 느꼈습니다. |
중급자 |
- CGV, 메가박스 앱과 비교하며 테스트를 수행하여 전반적으로 진행이 더딥니다. |
고급자 |
- 과거 경험해본 기능 역시 불편하다고 생각이 들면 새로운 방식을 찾아 시도합니다. |
3-3. 그룹 분석 (어피니티 다이어그램)
👉 Visibility(시각적 UI, 정보)와 Recognition(즉각적인 인식)에 있어서 사용자 오류와 (언어적/비언어적) 반응이 잦았습니다.
분류 |
특징 |
초급자 |
- 시각 인지에 있어 타 그룹에 비해 신중합니다. |
중급자 |
- 현재 위치가 어떠 위치인지 파악하기 어려워하며 Task를 진행합니다. |
고급자 |
- 많은 정보로 인해 효율적으로 정보를 탐색할 수 없습니다. |
👉 등급과 무관하게 성격에 따라 행동 방식의 차이를 보였습니다. 이에 따라 각 성격별 필요사항을 정리할 수 있었습니다.
성격 분류 |
특징 혹은 개선 방향 |
개척파 (다른 방법을 찾아서 시도하는 그룹) |
기획된 프로세스대로 진행될 수 있도록 적절한 어포던스를 사용해야 합니다. |
질문파 (당황하면 질문부터 하는 그룹) |
정보가 한눈에 파악되어야 합니다. |
고집파 (계속 같은 방법만 시도하는 그룹) |
오류의 이유에 대해서도 정확하게 피드백되어야 합니다. |
포기파 (중도 포기하는 그룹) |
예상 가능한 테스크(Task)와 피드 포워드를 제공하여 도중 이탈을 방지해야 합니다. |
3-4. 분석 정리
가이드라인을 기준으로 초-중-고급 사용자들의 겪은 문제점을 정의하고, 개선 방향(Insight)을 정리했습니다. 이후 Output단계에서 전략 도출에 있어 이를 적극 활용했습니다.
가이드라인 |
문제점 |
개선 방향 (Insight) |
Visibility, Affordance |
- 입력해야 할 정보를 보지 못함. |
- 명확한 아이콘/로고: 직관적으로 알아볼 수 있도록. |
Recognition, Error prevention |
- 중요한 정보가 눈에 띄지 않음. |
- 필요한 정보만을 보여줘 쉽게 정보를 파악할 수 있도록. |
Efficiency of use, Consistency |
- 효율적으로 정보를 탐색할 수 없음. |
- 개인의 사용 패턴을 분석하여 맞춤화된 정보를 제공함. |
④
Output
4-1. Strategy
UT시 발생한 문제점과 도출한 개선 방향을 바탕으로 사용자에게 제공되어야 하는 기능 도출했습니다.
<그 외>
•영화 시간이 다가오고 있음을 알림을 표시
•카드회사 로고로 표시
•특별한 시간 (조조/심야) 아이콘으로 표시
•선택 가능-불가능에 대한 정보 명확히 표시
•시간대별로 가격이 다름을 보여줌
•상영시간 전, 간단히 즐길 수 있는 콘텐츠 소개
•해시태그 형식이 리뷰 키워드 등..
4-2. UI Design
홈/영화 정보 : 효율적인 정보탐색을 위한 개선
① 추천 서비스를 통해 영화를 탐색합니다.
② 해시태그(#)를 이용해 키워드를 전달합니다.
③ 나와 취향이 유사한 사람이 남긴 리뷰를 먼저 보여줍니다.
예매하기 : 오류 터치를 줄이고, 정보 비교를 편리하게 개선
① 인디케이터로 예매 과정을 알려주고 현재 어느 위치에 있는지 시각적으로 안내합니다.
② 여러 상영관을 지정한 후 가격비교가 용이하도록 UI를 변경했습니다.
③ 영화 상영시간 전, 주변에서 즐길 수 있는 콘텐츠를 제공합니다.
결제하기 : 확실하고 간편한 결제 프로세스
① 정보 우선순위를 고려해 결제 수단을 가장 상단에 위치시켰습니다.
② 기프티콘 이미지를 등록하거나 번호를 입력했을 때 자동으로 식별하여 정보를 알려줍니다.
③ 입력 전 피드 포워드를 명확하게 제공하여 오류를 최소화합니다. (포인트 100 단위)
④ 할인 적용을 명확하게 명시(피드백)합니다.
후기 남기기 : 롯데시네마 앱만의 특별함 살리기
① 나만의 영화 기록장
: 나의 취향을 알려주고 최근 나의 영화 내역을 모아 보여주고 이 곳에서 바로 후기를 남길 수 있습니다. 이를 통해 롯데시네마만의 특별한 경험을 제공합니다.
TO BE
What did I learn?
정량적/정성적 데이터 활용
이 전에 접할 수 없던 정량적 데이터를 다룬 프로젝트입니다. 정량적 데이터는 통계적으로 유의미한 결과를 도출하기 위해 인터뷰이들의 수행 시간과 오류 횟수 등을 측정하는 것에 집중했습니다. 또한 사용자가 팀원들이 생각했던 문제를 실제로 가졌는지. 그들이 이러한 문제를 어떻게 해결하고 있는지. 그들을 전환시키려면 무엇이 필요한지에 대하 학습하고자 언어적/비언어적 행동을 관찰했습니다. 각 데이터의 특성에 맞는 분석법을 사용해 의미 있는 인사이트와 해결책을 도출할 수 있었습니다.
Thank you!
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