UX 리서치 패턴 4 : 일반화 – 변수

UX 리서치 패턴 4 : 일반화 – 변수

UX 리서치 패턴 4 : 일반화 – 변수
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변수는 상수의 반대말이다. (날씨), (주가) 같이 개념은 있지만 실제 그 값은 맥락에 따라 변화되는 것을 변수라고 한다. 반대로 상수는 맥락에 상관없이 일정하다. 파이=3.1415… 라든가, 빛의 속도 등과 같이 변화되지 않는 값은 상수이다.

처음 C언어를 배울 때, 변수의 배열은 개발(코딩)에 대한 눈을 뜨게 해 준 개념이었다. 고등학교 수학시간에도 스칼라, 백터 개념을 배우지만 실제 코딩을 해보면서 비로소 변수가 무엇인지 알 수 있었다.

 

사람들이 겪는 경험은 변수가 깊이 있게 맞닿아 있다. 우리는 ‘이러하면 꼭 이러하겠다’라고 계획하거나 ‘이러해서 이러했다’라고 과거를 회상하기도 하지만, ‘날씨에 따라서, 교통상황에 따라서, 눈길을 끄는 무언가가 있으면, 너무 많은 입력을 요구하지 않는다면…’과 같이 경험(결과)에 변수(원인)가 작용할 때도 많다.

한두 개의 변수가 아닌, 여러 개의 변수가 경험에 작용하는 복잡한 경험도 종종 찾아볼 수 있다. 단번에 진행되는 단선적인 경험보다는 계속해서 찾고, 고민하고, 비교하고, 갈등하는 경험에서 이런 복잡한 변수 작용을 찾아볼 수 있다.

가령 항공권 예매가 그렇다. 여행을 좋아해서 일 년에 십여 차례 비행기를 타는 필자의 경우에도 목적지가 어디냐에 따라서 가격 외에 좌석, 수화물 제한, 경유여부, 출도착시간 등의 변수를 고려한다. 결과(원하는 날짜에 목적지까지의 항공권 예매)에 이르기까지 여러 가지 변수들을 고려하는데 이 또는 상황이나 여행목적, 동행자 여부에 다라서 달라지는 것이다. 매우 복잡한 형태의 경험이다.

이번 글은 예시를 먼저 보도록 하자.

 

*라이트브레인 UX아카데미 스카이스케너조

 

사용자들은 항공권 검색 시 출-도착일자, 출-도착지, 인원 외에 가격만 고려하는 경우와 직항 유/무, 좌석 크기, 판매처 등까지 고려하는 경우로 나뉜다. 어떤 사용자들은 가격이라는 것이 경험의 결과(항공권 예매)에 영향을 미치는 전부지만, 어떤 사용자들은 가격과 더불어 다른 고려요소(변수)들도 감안한다는 것이다.

‘여행을 많이 다니는 사람’들은 수화물 허용 용량, 무료 취소 가능 여부, 기내식 제공 여부 등도 확인하기를 원한다.

<감안한다>, <확인한다>는 것은 해당 요소들이 경험의 결과에 영향을 미친다는 뜻이다. 그 각각이 어떤 비율(%)로 영향을 미치는 지를 아는 것은 (한 사람으로 제한하지 않는 한) 불가능에 가깝다. 하지만 우선순위 정도는 일반화가 가능할 수도 있다는 것이다. 그러나 가장 중요한 것은 역시 어떤 변수들이 경험의 결과에 영향을 미치는 지이다. 이것은 사람들마다 다를 수 있고. 사람들에 상관없이 동일할 수도 있으며. 그것 자체가 중요하지 않을 수도 있다.

주제와 약간 다른 얘기지만 어떤 변수들이 해당 서비스의 경험에 작용하는 지를 아는 것은 AI/UX Design에서 매우 중요하다. 언젠가는 AI 스스로 이 과정조차 해낼 수 있겠지만, 아직까지는 누군가 실제 존재하는 경험의 복잡한 방정식(equation)을 알고리즘 설계에 반영해 줘야 더 성능 높은 AI 알고리즘과 데이터셋 설계가 가능해진다.

변수들이 경험에 영향을 미치는 것은 한 시점에 이뤄지는 경우도 있고, 여정이 진행되면서 하나씩 개입되는 경우도 있다. 이를 알아내는 것이 UX 리서치의 주요 임무다.

 

UX 리서치 패턴 – 변수를 알아내야 하는 경우

1. 어떤 변수들이 결과에 작용하는가?
2. 변수의 작용이 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는가?
3. 변수는 어떤 순서대로 작용하는가?
4. 변수가 사용자 유형마다 다르게 작용하는가?

 

– CX컨설팅그룹 조성봉

 
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