UI/UX: 리서치 분석하기

리서치 분석하기

Wizard Of Oz (WOZ)

아직 완성되지 않은 특정 시스템을 설계하거나 프로그램의 인터페이스를 설계하고자 할 때, 현실적으로 불가능한 기술이나 상황이 발생 할 경우, 시스템의 목적과 기능에 대한 Task Scenarios를 준비하고 Prototyping을 적용하여 사용자를 위한 보다 발전적인 결과를 도출하는 방법

• WOZ 기법에서는 Prototype을 이용한 반복적인 실험을 통해 개선된 프로세스를 가지고 사용자의 니즈에 최대한 부합하거나 관찰을 통해 발견된 문제의 범위를 핵심적인 부분으로 함축시킴으로써 보다 발전적인 결과를 얻을 수 있다.
• WOZ 방법에서는 두 개의 컴퓨터 시스템 역할이 요구되는데, 하나는 Facilitator로써, 인터페이스의 역할을 담당하고 나머지 하나는 Wizard의 역할을 담당한다. Wizard는 실험을 하는 공간의 뒤나 옆에서 레버를 당기거나, 스위치를 누르는 등 각 Task를 진행하는데 필요한 Prototying 요소들을 적절히 제공하게 된다.
• 특히, 사용자가 경험해보지 못한 특정의 시스템이나 프로그램의 인터페이스를 조작할 경우, 검색 관련 시스템에 대한 실험을 진행할 경우에 컴퓨터가 아닌 Wizard가 검색결과를 만들어서 보여 줄 수 있으며, 사용자가 검색에 대한 다양한 질문 속성을 가진 상황에서 Wizard(전문가)가 실험 공간 뒤에서 질문과 관련된 형식의 문장이나 손으로 선택한 검색 결과를 받아 적기도 한다.
• 이와 유사하게 WOZ 방법에서는 일반적인 자연언어의 인터페이스도 테스트 할 수 있다. 예를 들어 시스템이나 서비스를 보완하기 위해서 어떤 Syntax(명령문)이 선택되었고, 사용자가 실제로 테스트를 진행하는 동안에 어떤 Syntax(명령문)가 선택, 사용되었는지를 통해서 그 결과가 추출될 수도 있다.

출처

Data Modeling

모델링은 정보시스템 구축에서 계획/분석/설계 단계에서는 업무를 분석하고 설계하는데 이용되고, 구축/운영 단계에서는 변경과 관리 목적으로 이용

• 개념적 데이터 모델링(Conceptual Data Modeling): 현실세계를 추상화 수준이 높은 상위 수준을 형상화하기 위해 개념적 데이터 모델링을 수행한다. 개념적 데이터 모델은 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델일을 수행한다. 주요 활동으로는 핵심 엔터티와 그들간의 관계를 발견하고, 그것을 표현하기 위해서 엔터티-관계 다이어그램을 생성하는 것이다. 주로 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용된다.
• 논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling): 엔터티 중심의 상위 수준의엔터티 중심의 모델이 완성되면 구체화된 업무중심의 데이터 모델을 만들어 내는데 이것을 논리적인 데이터 모델링이라고한다. 이 단계에서 업무에 대한 Key, 속성, 관계등을 표시하며, 정규화 활동을 수행한다. 정규화는 데이터 모델의 일관성을 확보하고 중복을 제거하여 신뢰성있는 데이터 구조를 얻는데 목적이 있다.
• 물리적 데이터 모델링(Physical Data Modeling): 물리 데이터모델링은 논리 데이터 모델이 데이터 저장소로서 어떻게 컴퓨터 하드웨어(테이블스페이스)에 표현될 것인가를 다룬다. 이 단계에서는 테이블, 컬럼 등으로 표현되는 물리적인 저장구조와 사용될 저장 장치 등을 표시한다.

출처

5Whys 방법

문제에 대한 근본적인 원인을 찾기 위한 5번의 질문 '5Why' 문제에 대한 근본적인 원인과 핵심에 대해 구체적으로 파고드는 것으로 5번의 Why를 통하여 표면으로 나타나는 이유가 아닌 진정한 원인을 찾아내어 각 관점의 명확한 원인을 발견하는 것.

• Domain : 문제, 관심사 또는 이슈를 관찰하라. 그리고 문제 기술서를 작성하라.
• 문제 기술서를 만들어라 : 나는 내 일을 좋아하지 않는다
  • 5Why로 질문하라
  • 왜? #1, 왜? #2, 왜? #3
  • 나는 일할때 즐겁지 않다 - 나는 내 일을 선택할 수 없었다 - 나는 승진을 못했다.
  • 왜? #4 - 나는 고용주를 위한 가치를 충분히 만들지 못했다.
  • 왜? #5 - 나는 윗사람에 맞추는 기술이 없다.
• 가능 솔루션 - 이상적인 직업을 가진 사람과 인터뷰하고 그들이 가진 스킬이 무엇이고 어떻게 직업을 가지게 되었는지 질문하라.

출처

친화도법 (Affinity Diagram)

친화도법은 심층인터뷰나 포커스 그룹 인터뷰와 같이 정성적 조사 수행 결과로 얻은 질적인 데이터를 분석(qualitative data analysis)하는 기법. 설문조사와 같은 정량적 조사가 비교적 간단히 통계 분석을 이용해 데이터를 처리하는 것과 다르게 정성적 조사 결과를 통해 얻는 데이터들은 통계 처리가 불가하다.

• UI/UX와 관련한 조사로부터 발견된 내용들의 분석
• 사용자 니즈를 설계 요구조건으로 변환하기 위해 필요한 기능들을 식별하고 분류
• 사용성 평가로부터 조사대상 앱의 개선을 위한 핵심 아이디어를 찾으려 할 때
• 수집된 아이디어와 정보를 새로운 형태로 조직화하여 문제를 더 나은 관점에서 정의하고자 할 때
• 앱 이용의 목적, 기능, 방법 등 다양한 이슈에 대해 사용자가 경험하거나 하게 될 상황을 규명하고 분류하고자 할 때

친화도법 작성 순서

• 주제 결정: 해당 앱을 이용하는 사용자는 어떠한 기능을 필요로 하는가, 앱을 이용하는 데 있어서 문제가 되는 사항들은 무엇인가 등 사용성 테스트 결과를 통해 발견사항을 찾거나 또는, 브레인스토밍을 통해 아이디어를 수집하고자 하는 주제를 결정하는 단계이다.
• 워크숍 참가자 모집: 사용자들을 모집하여 조사 대상인 앱의 콘텐츠, 기능, 디자인과 관련된 다양한 진술을 수집하거나, 문제에 대한 참가자의 태도를 알기 위해 워크숍을 열 수 있다.
• 카드 작성을 통한 데이터 수집: 참가자 각자 아이디어를 카드나 포스트잇에 적는다. 다수의 아이디어를 도출하는 브레인스토밍을 이용하여 직접 아이디어를 기록할 수도 있다. 이때 추상적 표현은 피하고 최소한의 의미가 있는 문장으로 간단명료하게 카드에 작성한다.
• 카드 수집: 작성된 카드나 포스트잇을 모아서 모든 참가자가 볼 수 있도록 테이블 위에 펼쳐놓거나, 혹은 벽에 무작위로 붙여 놓는 방법을 이용한다.
• 카드 분류: 참가자들은 유사한 진술이 작성된 카드끼리 서로 가깝게 배치하는 작업을 수행한다. 분류 작업 중에 영향을 끼칠만한 대화는 삼가야 하며, 모든 카드가 분류될 때까지 반복해서 수행한다. 어떤 그룹에도 속하지 않는 카드가 나오는 경우에는 이후에 검토하여 특정 그룹에 포함하거나, 혹은 과감히 제외하기도 한다. 또한, 분류된 카드 그룹 내에서 또 다른 유사성에 따른 구분이 가능한 경우에는 다시 세분류할 수도 있다. 다른 참가자가 수행한 분류를 재구성하는 데 있어서 편안하게 할 수 있도록 자유로운 워크숍 분위기를 유지하도록 한다.
• 제목(header) 작성: 그룹이 형성되면 브레인스토밍을 통해 제목만 보아도 하위 내용을 알 수 있도록 적합한 그룹의 표제를 붙인다. 그룹 간에 또다시 그룹핑을 하여 최상위 표제를 붙이기도 한다. 이러한 단계가 필요한 것은 아니지만, 분류된 그룹이 여러 개이고 그들 사이에 관련성이 있는 것들이 발견된다면 유사한 그룹들을 묶어서 더 큰 그룹을 만들 수도 있다. 이러한 방법으로 모든 카드가 사용될 때까지 반복한다. 일반적으로 표제를 만드는 일은 쉽지 않은 것이 사실이지만, 다음과 같은 방법을 이용하면 더욱 쉽고 명확하게 작성할 수 있다.
• 토의 및 워크숍: 친화도법 결과를 공유하고 이상의 분류 결과에 대해 문제를 제기하는 참가자가 있는지를 확인한다. 필요할 경우에는 친화도법을 재수행하기도 하며, 그렇지 않은 경우에는 친화도법 수행과정을 통해 느낀 경험들에 대해 토의하고 워크숍을 종료한다.

출처

페르소나 (Persona)

‘경험’으로 가상의 인물을 세우는 것

• 쉽게 말해 필드리서치는 좋은 경험을 수집하는 작업이고, 모델링은 수집한 경험을 분석하는 작업. ‘왜 굳이 이런 복잡한 과정을 거쳐야 하는가?’라는 질문은 다른 방법론들의 모델링 과정을 떠올려보면 쉽게 풀릴 수 있다. 개발 방법론에서도 데이터 모델링이나 프로세스 모델링이 존재하듯이 UX 프로젝트에서는 모델링을 통해서 ‘기존 사용자 경험’을 좀 더 체계적으로 정립하고, 제품이 가져야 할 가치들을 찾아낼 수 있다.

출처