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좋은 UX 가 필요한 이유
- 이윤의 극대화
좋은 UX 와 이윤의 관련성
- 좋은 UX 는 고객을 만족 (Satisfaction) 시킴
- 만족도가 올라간 고객은 해당 브랜드에 애정을 갖는 충성 고객 (Loyalty) 이 됨
충성 고객
- 충성도가 높은 고객은 SNS 를 통해 스스로 홍보
- 제품의 구매가 어려워도 (비용, 웨이팅 등) 구매함
- 예시) Apple
좋은 UX 를 측정하는 방법
측정에 필요한 데이터
- 아래 세 개의 데이터를 바탕으로 측정함
- 주관적 데이터
- 사용자가 제품이나 서비스를 사용해 본 경험을 직접 평가 하여 측정
- 예: 설문지 등
- 수행 데이터
- 제품이나 서비스와 상호작용하는 사용자의 행동을 관찰 하여 측정
- 예: 태스크 성공, 수행 시간, 에러 등
- 생리적 데이터
- 제품이나 서비스와 상호작용할 때의 사용자의 생리적 반응을 특수한 장비를 통해 측정
- 예: 얼굴 표정, 시선, 동공 반응 등
사용성 (Usability) 의 측정
- 얼마나 배우기 쉽고, 편하게 사용할 수 있는지 측정 (a.k.a. 쉬운 사용)
- 주관적 데이터, 수행 데이터, 생리적 데이터로 측정
주관적 데이터
- 설문지로 측정
- 예시
- SUS (System usability scale) → JetBrain academy
- SSU (System usability scale)
- QUIS(Questionnaire for User Interface Satisfaction)
- CSUQ (Computer System Usability Questionnaire)
수행 데이터 및 생리적 데이터
- 효과성
- 이 UX 가 사용자의 목적 달성에 얼마나 효과적인지
- 측정 데이터
- 과제 완수 여부: 사용자가 주어진 과제를 얼마나 효과적으로 완료했는지 측정
- 에러(Error): 과제를 수행하는 동안 사용자가 범한 실수를 측정
- 과제 수행 시간: 과제를 완료하는 데 필요한 시간이 어느 정도인지 측정
- 학습 용이성: 시간이 지남에 따라 사용자의 수행 수준이 어떻게 변했는지를 측정
- 입력 효율성: 웹 사이트의 클릭 횟수나 휴대폰의 버튼 누름 횟수와 같이 사용자가 과제 완료에 들이는 노력의 양을 측정해 산정
- 효율성
- 이 UX 가 사용자의 행동 (cost) 에 대해서 얼마나 효율적인지 (가성비가 좋은지)
- 측정 데이터
- 아이 트래커
- 뇌전도 측정
유용성 (Usefullness) 의 측정
- 제품이나 서비스가 얼마나 유용한지 측정
- 설문지(주관적 데이터) 로 측정
주관적 데이터
- 설문지
- Ex. ‘특정 서비스는 나의 생활에 매우 유용하다’, ‘특정 기능이 나에게 도움이 된다고 생각한다.’ 등
- 활용
- 새로운 서비스나 기능에 대해 사용자의 수용성(Acceptance)을 사전에 알아보고자 할 때
- 출시된 서비스나 그 하위 기능들의 유용성을 측정할 때
감성 (Affect) 의 측정
- 제품이나 서비스를 사용하면서, 얼마나 적절한 느낌을 받았는지 (a.k.a. 이거다!!)
- 주관적 데이터와 생리적 데이터를 통해 측정
정서 (Emotion)
- 특정 대상에 대해 사람들이 단시간에 느끼는 감정
- 설문지 (주관적 데이터) 또는 얼굴 표정 분석 (생리적 데이터) 으로 측정 가능
심미적 인상 (Aesthetic impression)
- 외부 자극에 의해 각인되는 감정
- 단순히 예쁘다는 의미 뿐만 아니라, 밝음, 깔끔함, 고급스러움, 친근함, 신비함 등과 같은 다양한 개념을 포괄함
- 설문지(주관적 데이터) 로 측정
- Ex. 설문지에 감성 형용사들을 제시함.
각 형용사에 대해 사용자가 얼마나 동의하는지를 5점 또는 7점 척도로 답변해 심미적 인상을 측정할 수 있음
- Ex. 설문지에 감성 형용사들을 제시함.
만족도(Satisfaction) 와 충성도(Loyalty) 의 측정
만족도
- 사용자의 종합적인 경험에 대한 점수
- CSAT(Customer Satisfaction Score) 으로 측정
충성도
- 특정 제품이나 서비스에 대한 만족이 기대를 넘어 감동을 제공한 경우, 사용자는 해당 브랜드의 팬이 될 수도 있음
- NPS(Net Promoter Score) 로 측정
로그 데이터로 UX 측정
- 사용자의 서비스 사용 기록인 로그 데이터를 바탕으로 UX 를 측정할 수 있음
사용 빈도
- 월간 방문자 수(Monthly Active User, MAU) 는 서비스의 경쟁력을 보여주는 중요한 지표임
- 사용 빈도는 유용성(Usefulness) 과 관련이 있음
- 사용자가 서비스를 이용하는 것은 특정한 목적을 달성하기 위함,
즉 사용자가 원하는 기능을 제공한다면, 사용자는 목적 달성을 위해 서비스에 방문하게 됨
이러한 기능이 유용하다면 반복적으로 사용하게 될 것임 - 만약 해당 서비스가 사용하기 어렵거나 즐겁지 않다면 사용 빈도가 줄어들거나 이탈하게 될 것임
- 사용이 지속됨에 따라 감성(Affect) 도 증가할 수 있음
- 사용자가 서비스를 이용하는 것은 특정한 목적을 달성하기 위함,
사용 시간
- 사용성(Usability) 과 감성(Affect) 와 관련이 있음
- 무조건 길다고 좋은 것도 아니고, 짧다고 좋은 것도 아님, 서비스나 기능의 속성에 따라 달라짐
- Ex.
- 뱅킹 서비스나 예약 서비스처럼 실용적인 속성이 강하다면 사용 시간이 짧은 것이 효율적이므로, 이는 좋은 경험을 제공했다고 해석할 수 있습니다
- 반면에 영상이나 음악 스트리밍 서비스처럼 유희적 속성이 강한 서비스라면 사용 시간이 긴 것이 좋습니다.
사용 경로
- 페이지 이동 간 이탈률에 대해 분석 가능
- 사용성(Usability) 과 관련이 있음
- 사용자가 어려움을 겪었다면, 다음 페이지로 전환할 확률이 낮으므로, 이탈률이 높은 페이지에서는 사용성에 문제가 있을 수 있음
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