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데이터 기반 퍼소나 인사이트 도출 사용자 세그먼트 퍼소나는 제품 전략과 UX 설계의 가장 중요한 기준점입니다. 하지만 많은 팀이 퍼소나를 만들 때 실제 사용자 데이터 기반이 아니라 추측이나 내부적인 상상에 의존해 문서를 작성하는 경우가 많습니다. 이렇게 만들어진 퍼소나는 실제 사용자와 동떨어져 현실성이 떨어지고, 제품 방향을 혼란스럽게 만들기도 합니다. 반면 데이터 기반 퍼소나는 실제 조사와 분석을 바탕으로 구성되기 때문에 사용자의 행동, 욕구, 문제, 맥락을 정확하게 반영하며 제품의 핵심 의사결정을 더욱 명확하게 도와줍니다. 데이터 기반 퍼소나는 단순히 “사용자 정보 정리 자료”가 아닙니다. 제품이 해결해야 하는 문제, 사용자가 기대하는 가치, 목표 달성 과정에서 발생하는 장애 요소를 구조적으로 보여주는 전략 문서입니다. 이것이 제대로 만들어지면 기능.. 2025. 11. 30.
퍼소나 설계 타겟 구체화 사용자 모델링 디지털 제품을 설계할 때 가장 어려운 질문은 “우리가 누구를 위해 만들고 있는가?”입니다. 많은 팀이 타깃을 설정한다고 말하지만, 실제로는 ‘2030 여성’, ‘취업 준비생’, ‘프리랜서 디자이너’, ‘반려동물 양육자’처럼 너무 추상적이고 넓은 범위의 사용자만 상정하는 경우가 많습니다. 그러나 이런 방식의 타깃 정의는 제품 의사결정을 명확하게 도와주지 못합니다. 사용자가 누구인지 제대로 이해하지 못하면 기능 우선순위, UX 설계, 메시지 톤 앤 매너, 화면 구조, 심지어 비즈니스 모델까지 모호해지고, 결국 제품의 방향성은 팀 내부의 감각이나 추측에 의존하게 됩니다. 이때 필요한 것이 **퍼소나(Persona)**입니다. 퍼소나는 추상적인 사용자 군집을 실제 존재하는 사람처럼 구체적으로 묘사해 제품에 필요.. 2025. 11. 30.
개인 심층 인터뷰(IDI) vs 포커스 그룹(FGI) 사용자를 깊이 이해하기 위한 정성조사는 제품 기획, 서비스 디자인, 문제 정의 과정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 개인 심층 인터뷰(IDI)와 포커스 그룹 인터뷰(FGI)는 가장 널리 활용되는 사용자 조사 기법으로, 두 방법 모두 “사용자의 경험·감정·동기·의도”를 파악할 수 있다는 공통점을 가지고 있습니다. 그러나 인터뷰 방식, 참여자 구성, 데이터의 깊이와 폭, 시간·비용 구조, 활용 목적 등에서 명확한 차이가 존재하며, 어떤 상황에서 어떤 기법을 선택하느냐에 따라 조사 품질이 크게 달라집니다. 많은 팀이 조사 방법을 선택할 때 “어떤 방식이 더 좋냐”를 고민하지만, 실제로는 어느 한 방식이 절대적으로 우월하다고 단정하기 어렵습니다. 올바른 접근은 “현재 해결하려는 문제는 무엇이며, 어떤 형태.. 2025. 11. 29.
UX 핵심 요소 접근성 검색 용이성 디지털 제품의 성공 여부는 단순히 디자인의 아름다움이나 기능의 다양성에서 결정되지 않습니다. 사용자가 실제로 제품을 사용할 때 느끼는 전체적인 경험, 즉 UX(User Experience)가 핵심 기준이 됩니다. UX를 구성하는 요소는 매우 다양하지만, 전문가들은 공통적으로 다섯 가지 기준을 가장 중요하게 평가합니다. 바로 유용성, 사용성, 접근성, 검색 용이성, 신뢰성입니다. 이 다섯 요소는 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, 어느 하나라도 부족하면 전체 경험의 품질이 크게 떨어질 수 있습니다. 특히 오늘날의 디지털 환경에서는 사용자들이 수많은 앱과 웹사이트를 빠르게 비교하고, 만족스럽지 않으면 즉시 다른 서비스로 이동합니다. 시장의 선택 속도가 빨라질수록 UX 품질의 기준.. 2025. 11. 29.
토스 개선 전략 품질 관리 토스가 단기간에 빠르게 성장하고 높은 평가를 받는 이유는 단순히 기능을 많이 만들어서가 아니라, 제품 곳곳에 존재하는 작은 문제를 신속하게 발견하고 정확하게 개선하는 운영 체계 덕분입니다. 특히 토스가 3개월간 36개 개선을 이뤄낸 사례는 조직이 어떻게 문제를 추적하고, 실험을 설계하며, 품질 관리를 반복하는지를 보여주는 대표적인 예입니다. 토스는 금융이라는 복잡한 도메인을 다루기 때문에 잘못된 정보, 지연된 흐름, 부정확한 데이터, 은행 간의 규칙 불일치 같은 다양한 위험을 철저히 관리해야 합니다. 이를 위해 42개 은행의 168개 규칙을 지속적으로 점검하고, 고객 흐름에서 발생하는 마찰을 모두 기록하며, 모든 의사결정을 데이터 기반으로 수행하는 조직 문화를 구축했습니다. 토스의 개선 전략은 단순히 오.. 2025. 11. 29.
AI로 UX 리서치 10배 빠르게 하기 - 설문 작성부터 데이터 분석까지 자동화 AI 기술의 발전은 UX 리서치 방식 전반을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 설문을 작성하고 인터뷰 질문을 준비하고, 녹취록을 정리하고 수백 개의 응답을 일일이 분류하는 데 상당한 시간이 필요했습니다. 하지만 지금은 자연어 처리 모델을 중심으로 한 AI 도구들이 이 과정을 자동화하면서 리서치 속도를 획기적으로 높이고 있습니다. AI는 사람이 일일이 수행하던 반복 작업을 자동 처리하고, 복잡한 텍스트 데이터를 정리해 주요 요점을 추출하며, 정량 데이터에서 패턴을 식별해 의미 있는 지표를 도출할 수 있게 합니다. 결과적으로 리서처는 시간을 많이 소비하던 전처리 단계에서 벗어나, 사용자가 실제로 겪는 문제의 본질을 해석하는 작업에 집중할 수 있습니다. AI 기반 리서치의 가장 큰 장점은 속도 향상뿐 .. 2025. 11. 29.
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