[UXR] 당신의 UX 리서치가 형편없는 7가지 이유 (UX리서치의 7대 죄악)

2022. 7. 19. 09:30UX 아티클 ✏️/④ UX 리서치


좋은 UX 리서치는 뭘까?
완전 무결한 리서치를 내놓기는 어렵지만, 좋은 UX 리서치는 사용자 니즈에 관한 실행 가능하며 검증할 수 있는 인사이트를 제공한다.


뛰어난 경험에 대한 답은 디자이너에게 있을 수 없다. 예측했듯이 그 답은 사용자만이 알고 있다. 리서처(Researcher)는 올바른 리서치 수행을 통해 사용자의 생각 속으로 딥 다이브 해야 한다 (답변의 꼬리에 꼬리를 물어 질문하는 '꼬리 질문'도 딥 다이브를 위한 스킬 중 하나다).


데이비드 트래비스와 필립 호지슨은 그들의 책 <UX 리서치-관찰에서 출발하는 디자인 접근법>에서 좋은 UX 리서치를 위해서는 아래 7가지 죄악에서 벗어나야 한다는 것이다.



"맹신, 독단, 편향, 반계몽주의, 게으름, 모호함, 오만"


인터뷰에 대한 맹신

 

심리학자 리서드 니스벳(Richard Nisbett)과 티모시 윌슨(Timothy Wilson)은 미시간주 앤아버에 위치한 할인 매장 앞에서 몇 가지 리서치를 진행했다. 연구진은 매장 앞에 탁자를 하나 설치하고, 그 위에는 "소비자 평가 조사-어느 것의 품질이 가장 좋은가요?"라고 적힌 표시판과 함께 왼쪽부터 차례로 A, B, C, D로 표시된 4켤레의 여성용 스타킹이 높여 있었다. 스타킹은 모두 같은 제품이었음에도 대부분은 D를 선호했고, 소수가 A를 택하였다. 대다수가 D를 선호한 이유는 그저 '위치 효과'였다(오른쪽에 놓여 있는 제품에 대한 선호도가 더 높음).
하지만, 여기서 참여자 그 누구도 위치 효과를 언급하지 않았다는 것이다. 제품 자체가 튼튼하거나 탄력이 좋다고 말했다. 사람들에게 제품의 순서에 영향을 받지 않았는지 물어봤으나, 그들은 연구진을 정신 나간 사람처럼 쳐다보았다.


"고객과의 대화에서 무언가를 알아내려고 하는 것은 쉽게 부서지는 고고학적 유적지를 발굴하는 것만 같다. 진실은 저 아래 어딘가에 있지만, 그것은 깨지기 쉽다. 삽으로 팔 때마다 진실에 가까워지지만, 너무 무딘 기구를 사용하면 수백만 개의 작은 조각들로 박살 내기 쉽다 (롭 피츠패트릭 Rob Fitzpatrick)"


우리가 생각하는 성공적인 UX 리서치는 사용자의 니즈에 대해 실행할 수 있고, 검증 가능한 인사이트를 얻는 것이다. 람들에게 무엇을 좋아하거나 싫어하는지 물어보거나, 앞으로 무엇을 할 거라고 생각하는지, 남들이 어떻게 할지를 말해달라고 요청하는 것은 아무 소용이 없다.
실행할 수 있고 검증 가능한 인사이트를 얻는 가장 좋은 방법은 묻는 것이 아닌, 관찰하는 것이다. 어떻게 되고 있는지를 제대로 알아맞힐 수 있을 만큼 충분히 오랫동안 관찰하는 것이 리서처의 목표다. 직접적인 질문은 사람들이 실제로 벌어지는 일을 말해주지 않고 이야기를 지어내게끔 유도한다.


 

독단

 

독단은 증거나 다른 이들의 의견을 고려치 않고 원칙들을 틀림없이 참된 것으로 규정하려는 태도다. 리서치 진행에 있어서 '옳은' 방법은 단 한 가지뿐이라고 믿는 것이다. 사용자 인터뷰 외에는 아무런 리서치 방법도 염두에 두지 않는 UX리서처들이 있다. 가설 점증이나 사용 테스트 등을 위해 사용자 인터뷰만을 진행하는 이러한 독단은 아무런 도움이 되지 않는다.


이럴 때엔 삼각 측량법을 활용해보면 좋다. 삼각 측량법은 동일한 현상을 연구하는 방법론으로, 최상의 리서치에서는 2종류의 데이터를 모두 갖추고 있다. (삼각 측량법에 대해서는 추후 한 번 더 정리해보아야겠다!) 예를 들어, 정량적 데이터는 사람들이 무엇을 하는지를 알려주고, 정성적 데이터는 사람들이 왜 그렇게 행동하는지를 말해준다.


삼각 측량은 영화에서 각각 다른 카메라 앵글을 잡는 것과 마찬가지다. 모든 프레임을 클로즈업으로 찍으면 영화의 진행 상황에 대한 전체 그림을 이해하기 힘들 것이다. 리서치에서도 영화처럼 클로즈업은 물론 전체 그림도 보여주길 원한다.


 

편향


UX 리서치는 편향에 대한 지속적인 투쟁이다. 편향에는 몇 가지 종류가 있으나, UX 리서치에서 가장 자주 발생하는 것은 반응 편향(Response Bias)이다. 반응 편향은 주로 데이터를 수집하는 방식에서 유발되는데, 적절치 않은 질문을 던지며 참가자에게 원하는 대답을 유도하는 것이 대표적이다. 올바르게 질문하는 법을 가르침으로써 편향을 바로잡을 수 있다.


리서치를 통해 제품 혹은 서비스에 대한 사람들의 니즈가 크지 않다는 것을 알게 될 때 편향이 발생하기도 한다. 아무도 나쁜 뉴스를 전달하고 싶어 하지 않기 때문에 이를 감추고 싶은 유혹이 든다. 편파적인 이해관계를 갖고 인터뷰에 접근해서는 안된다. 리서처의 관점은 개발팀이 데이터를 이해하도록 돕는 것이어야지, 그저 그들이 듣고 싶어 하는 말을 해줘서는 안 된다.


 

반계몽주의

반계몽주의(Obscurantism)는 무언가에 대한 상세 정보가 알려지는 것을 의도적으로 막는 관습을 의미한다. UX 리서치에서 연구 결과를 공유하지 않고, 한 사람의 머릿속에만 담아두는 것을 의미한다. 이러한 접근은 리서치 진행에 좋지 않은 방법이다. 개발팀이 사용자 이해에 대한 모든 책임을 한 사람에게 위임하도록 장려하기 때문이다.


반계몽주의를 방지할 수 있는 한 가지 방법은 모든 팀원이 리서치에 참여할 수 있도록 장려하는 것이다. 연구에 따르면 가장 효과적인 개발팀은 6주마다 최소 2시간을 사용자 관찰에 보낸다고 한다. 여기서 목표로 하는 것은 사용자 중심의 문화를 구축하는 것이다. 개발팀 전체가 사용자와 연결되도록 장려함으로써 이를 달성할 수 있다.


 

게으름

게으름은 노력하고자 하는 의지가 없는 상태다. UX 리서치에서는 오래된 리서치 데이터를 마치 새 프로젝트에 잘라서 붙여 넣을 수 있는 표준 문안인 것처럼 재활용하는 모습으로 나타난다.


반복을 통해 사용자 중심 디자인을 달성한다는 것을 오랫동안 알고 있었다. 무언가를 만들고, 그것의 사용성을 측정하고, 이를 통해 학습하고 재설계한다. 오래된 데이터를 재사용하는 것은 퍼소나, 사용성 테스트 혹은 현장 방문과 같은 형태와 관계없이 반복이라 볼 수 없으며, 아무것도 배울 수 없다.


좋은 UX 리서치는 개발팀이 사용자를 너무도 잘 알아서 퍼소나가 필요하지 않은 것이다. 오래 전의 리서치를 재활용해서는 이 세상에 접근하지 못한다. UX 리서치를 문화의 일부로 만들고, 퍼소나를 창조하는 것이 목적이 아닌 사용자의 니즈/목표/동기를 이해하는 것을 목표로 진행해야 한다.


 

모호함

모호함은 명확하거나 명시적으로 언급되거나 표현되지 않는 것을 의미한다. UX 리서치에서는 팀이 하나의 핵심 리서치에 집중하지 못하고 여러 개의 질문을 동시에 답하려고 애를 쓸 때 이를 목격한다. 리서치를 아주 가끔 실행한다면 많은 질문에 대답해야 한다. 이렇게 되면 결국 많은 것에 대해 아주 일부만 알게 된다.


답하고자 하는 질문과 테스트하고자 하는 가정에 모든 팀원이 동의해야 한다. 이러한 주요 질문들은 모든 리서치 활동의 원동력이 돼야 한다. 이는 리서치 질문이 매우 구체적이어야 한다는 것을 의미한다. 몇 장의 작은 포스트잇에 리서치 퀘스천이나 가설에 대한 답을 명확하게 적을 수 있어야 한다.


 

오만

오만은 극단적인 자만심이나 자신감을 의미한다. UX 리서치에서는 자신의 보고서에 대해 과도한 자부심을 느끼는 형태를 띤다. UX 리서치는 데이터를 사랑한 나머지 사람들과 나누고 싶어 한다. 화려한 그래프와 인용문을 통해 보고서를 작성하지만, 사람들은 해당 보고서를 읽지 않는다. 그래서 우리의 데이터는 아무도 읽지 않는 자료가 되어 버린다. 그래서 지나치게 상세한 보고서는 오히려 디자인 프로세스를 지연시킨다.


UX리서처의 과제는 데이터를 전달하는 역할이 아닌 정보를 인사이트로 바꾸는 것이다. 핵심적인 발견점을 신속하게 전달하기 위해선, 모든 데이터를 광범위하게 볼 필요는 없다. 이는 모두 개발-측정-학습(Build-Measure-Learn) 사이클을 지속하기 위함이다.
(+효율적으로 정보를 전달하기 위해 대시보드를 만들거나 퍼소나 혹은 사용자 여정 지도를 통해 간결한 시각화를 진행해도 좋다)

 


 

다시한번 강조하지만, 뛰어난 디자인은 디자이너 내부에 살지 않는다. 사용자의 머릿속에 산다. 좋은 UX 리서치는 사용자 니즈에 관한 실행 가능하며 검증할 수 있는 인사이트를 제공한다.

 

 

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