UX 리서치 없는 팀에서 사용자 조사를 직접 시작한 방법 — 4편: UX 리서치 데이터 분석, 인사이트 찾는 법

 

드디어 인터뷰와 UT가 끝났다. 근데 끝난 게 아니었다. 데이터가 쌓여있었고, 이걸 어떻게 정리해야 할지가 막막했다.

흩어진 데이터에서 의미를 찾아가는 과정을 기록해보려 한다.

 

1편: UX 리서치 제안 전 팀에서 넘어야 했던 것들
2편: UX 설문 설계부터 팀 내 결과 발표까지
3편: UX 인터뷰와 UT, 가설이 무너진 순간들
4편: UX 리서치 데이터 분석, 인사이트 찾는 법

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로우데이터 정리

인터뷰이 로우데이터 정리

 

막막할 때 할 수 있는 것부터 하기로 했다. 인터뷰 질문지에 대한 각각의 답변, UT 태스크에 대한 반응들을 엑셀에 하나하나 수기로 옮겼다. 이 단계에서는 AI를 쓰지 않았다. 뭔가 직접 읽고 써야 정확할 것 같았고, 직접 진행했지만 한 번 더 확인함으로써 내용을 충분히 이해하고 싶었다. 손이 많이 갔지만, 덕분에 데이터 전체를 한 번씩 다 훑을 수 있었다.

 

데이터를 옮기면서 자연스럽게 반복되는 키워드와 반응이 보이기 시작했다. 별도로 클러스터링을 하지 않았지만, 비슷한 불만이나 행동 패턴끼리 색으로 구분해 두면서 느슨하게 그룹핑을 했다. 완벽한 어피니티 다이어그램은 아니었지만, 다음 AI 분석 단계에서 패턴을 잡는 데 도움이 됐다.

 

AI를 활용한 비교 분석

클로드의 장점

 

로우데이터 정리가 끝나고 나서야 AI를 활용하기 시작했다. Gemini Pro와 Claude Pro 모두 써봤는데, 비교 분석에서는 클로드가 월등히 잘 해줬다. 덕분에 흩어져 있던 데이터에서 3가지 핵심 인사이트를 도출할 수 있었다.

 

AI에 데이터를 넣을 때는 단순히 "분석해줘"가 아니라 맥락을 함께 전달하는 게 중요했다. 우리 서비스가 어떤 유저를 대상으로 하는지, 이번 리서치의 목적이 무엇이었는지를 먼저 설명하고, 그 위에 로우데이터를 붙여 넣었다. 결과를 받은 뒤에는 내가 직접 읽으면서 데이터 근거가 있는 인사이트인지 한 번 더 검증했다.

 

두 번째 결과보고서

 

인사이트를 뽑는 것만으로 끝이 아니었다. 이 리서치는 우리 팀만의 작업이 아니었기 때문에, 사업부와 개발팀에도 공유해야 했다. 3가지 인사이트를 중심으로, 각각의 상세 데이터를 설명하는 PT를 만들었다. 보고서를 만들면서 다시 한번 데이터를 정리하게 됐고, 인사이트가 더 선명해지는 느낌이었다.

그래서 더 구체적이고 솔직하게 적는 것도 중요하다는 걸 실감했다.

결과보고서가 끝이 아닌 내용들을 디자인에 반영하고 피드백으로서 수십 번을 작업하는 수고를 해야 하지만 사용자 리서치를 시작으로써 리서치가 나의 업무 과정을 기록해보고 싶다.

 

팀 공유 및 피드백

타 부서 피드백

 

처음엔 냉소적이었던 분위기가 설문조사 결과보고서 이후 바뀌어 보였다. 이번 최종 마무리까지 진행하면서 반응이 조금씩 달라졌고, 그게 가장 기억에 남는다. 이후에 다음을 기약하는 내용까지 나온 게 생각보다 훨씬 동기부여가 됐다.

 

마치며

4편에 걸쳐 UX 리서치 경험이 없는 팀에서 사용자 조사를 처음 시작한 과정을 기록했다. 완벽하지 않은 환경이었던 건 단 한 가지가 아닌데 그런 환경 속에서도 툴, 리서치가 전혀 없는 처음 시작했을 때도 먼저 나의 일로 작업했다.

그래도 이 기록이 나와 비슷한 상황에 있는 디자이너에게 — UX 리서치를 하고 싶은데 어디서 시작해야 할지 모르는 분들께 — 조금이라도 도움이 됐으면 한다. 완벽한 환경을 기다리기보다, 할 수 있는 범위에서 시작하는 것 자체가 의미 있다고 생각한다.

 

모든 내용을 다 담지는 못했지만, 이 과정을 글로 남길 수 있어서 다행이다. "수고했다"는 말 한마디가 생각보다 오래 남았다. 앞으로도 이런 식으로 나의 업무 과정을 기록해나가고 싶다.