사용자에게 직접 물어보는 앱 성과, UX 실무 Q&A 정리
사용자를 앱에 더 오래 머무르게 하고, 다시 돌아오게 하는 것은 ‘만족스러운 경험’입니다. 계속해서 더 나은 경험을 제공하는 일은 앱 서비스를 제공하는 모든 팀의 목표지만, 좋은 경험의 기준을 세우고 무엇부터 개선할지 우선순위를 세우기는 쉽지 않습니다.
오픈서베이는 7월 오프라인 세미나를 열고 사용자 경험을 측정하여 앱의 개선 방향과 우선순위를 도출하는 방법을 소개했습니다. 이번 글에서는 세미나 당일 다양한 기업의 실무자가 남긴 질문을 정리합니다. 개선 요구 사항이 충돌하는 경우 어느 쪽 의견을 따라야 하는지, 이탈 사용자 리텐션을 위해서는 무엇을 할 수 있는지 등에 대한 리서치 전문가의 답변을 확인해 보세요. 오픈서베이 경험관리 솔루션에 관해 더 궁금한 점이 있다면 아래 버튼을 눌러 소개서를 살펴보세요.
Q&A
Q. 사용자 경험 조사는 몇 명 정도를 대상으로 해야 충분한가요?
Q. 설문 결과를 믿을 수 있나요? 리워드를 받으려고 부정확하게 응답하지 않을까요?
Q. 불성실 응답을 반복하는 응답자를 어떻게 관리해야 하나요?
Q. 사용자의 개선 요구 사항이 충돌하는 경우는 어느 쪽 의견을 따르나요?
Q. 데이터를 보고 앱을 개선한 다음에는 무엇을 해야 하나요?
Q. 이탈 사용자 리텐션을 위해서는 무엇을 할 수 있나요?
Q. 사용자 경험 조사는 몇 명 정도를 대상으로 해야 충분한가요?
정해진 숫자는 없습니다. 다만, 고객 세그먼트에 따라 데이터를 비교 분석하고자 한다면 세그먼트별로 유사한 규모를 확보하기를 권장합니다.
Q. 설문 응답을 그대로 믿을 수 있나요? 리워드를 받을 목적으로 부정확하게 답하지 않을까요?
A. 이제 소비자에게는 기업에 의견을 전달하는 것이 익숙한 경험이기 때문에 크게 우려하지 않아도 됩니다. 리워드와 무관하게 불성실 응답은 일정 비율 발생하며, 이는 분석 단계에서 데이터 클리닝 작업을 하면 됩니다.
크게 우려하지 않으셔도 됩니다. 이제는 소비자 개인이 설문 등을 통해 기업에 의견을 전달하는 것에 익숙한 시대가 되었기 때문입니다. 실제로 설문조사를 진행하면, 주관식 문항에 예상보다 정성스럽고 상세한 답변을 받아보곤 합니다. 리워드를 제공하는 설문과 그렇지 않은 설문의 응답률에는 확실히 차이가 있지만, 응답의 퀄리티에는 걱정할 만한 차이는 없습니다.
또, 조사 방법과 무관하게 모든 설문에서 평균적으로 5~10% 정도는 불성실 응답이 포함됩니다. 하지만 이 때문에 전체 고객 데이터를 의심하실 필요는 없습니다. 불성실 응답은 언제나 일정 비율 발생하는 것이므로, 데이터 클리닝 작업을 하고 분석하시면 됩니다.
Q. 불성실 응답을 반복하는 응답자를 어떻게 관리해야 하나요?
A. 데이터스페이스에서는 자동으로 계산된 응답 성실도를 기반으로 데이터를 클리닝할 수 있습니다. 또 오픈서베이 자체 패널의 경우, 불성실 응답이 누적되면 설문 참여 기회를 제한하고 있습니다.
오픈서베이 데이터스페이스에서는 웹 결과 대시보드에서 응답자마다 성실도를 확인할 수 있습니다. 응답 시간이나 척도형 문항의 응답 경향성 등을 기준으로 알고리즘이 자동으로 계산해 주죠. 기준에 부합하지 않는 응답은 클리닝을 권장한다는 표시가 생기니, 이를 참고하실 수 있습니다.
오픈서베이가 직접 관리하는 패널은 반복적인 불성실 응답이 누적될 경우, 설문 참여 기회를 제한하고 있습니다. 이는 UT·시사회 등 정성조사에서도 마찬가지입니다.
Q. 사용자의 요구 사항이 충돌하는 경우는 어느 쪽 의견을 따르나요?
A. 타겟 세그먼트를 결정하고 비즈니스 방향성에 따라 반영하기를 권장합니다. 더하여 정량조사 시에는 결과가 중복·모순되지 않게 문항을 설계해야 하고, 정성조사 시에는 의견 너머의 심층적인 이유까지 파악해 보세요.
하나의 앱에도 서로 다른 니즈를 가진 여러 세그먼트가 섞여 있을 가능성이 크기 때문에, 한 번의 개선으로 모두를 만족시킬 수 없습니다. 따라서 가장 먼저 우리 앱 사용자를 세분화하여 세그먼트별 특성을 파악하고 타겟 세그먼트를 결정해야 합니다. 이때는 세그먼트별 매출/수익 기여도·성장 가능성 등을 분석하여 근거로 활용할 수 있습니다. 아예 개인화된 경험 제공을 목표로 할 수도 있습니다.
서로 상반되는 의견이 나올 때는 어느 쪽의 의견을 반영해야 할지 많이 고민하시는데요. 사실 이러한 문제는 오픈서베이가 설계한 앱 사용 경험 평가 조사에서는 발생하지 않습니다. 사용성, 디자인 등 앱 경험을 이루는 세부 요소를 해당 앱이 얼마나 잘 제공하는지 5점 만점으로 평가하는 방식이고, 각 문항은 리서치 전문가가 서로 중복되거나 모순되지 않게 설계하기 때문입니다.
- 금융 앱 사용자 경험 조사 문항 예시
- 앱 내에서 원하는 정보를 쉽게 탐색할 수 있다
- 앱은 나의 개인정보를 안전하게 보호한다
- 앱은 나에게 꼭 필요한 알림을 적절하게 제공한다
이보다는 고객의 의견이 충돌하는 상황은 좌담회나 UT 등 정성조사를 할 때 많이 발생합니다. 예를 들어, 어떤 사용자는 문의 버튼이 우측 하단에 플로팅되는 것을 마음에 들어 하지만, 다른 사용자는 이 플로팅 버튼이 앱 탐색을 방해한다고 말합니다. 이런 정성적인 의견에는 정답이 없습니다. 표면적인 의견 자체 보다는, 왜 그렇게 생각하는지 이유까지 심층적으로 들어보고 비즈니스 방향성에 따라 반영 여부를 결정하시기를 권장합니다.
Q. 데이터를 보고 앱을 개선한 다음에는 무엇을 해야 하나요?
A. 개선 방향이 고객의 니즈에 맞는지 검증하고, 개선 수준과 경쟁 구도를 고려해 다음 목표를 설정하며 지속적인 경험관리 프로세스를 운영해야 합니다.
고객 경험을 측정해 개선점을 파악하고 앱을 업데이트했다면, 이 변화가 정말로 고객이 원하는 방향이 맞는지 모니터링해야 합니다. 의도한 개선 효과가 나타나지 않는다면 그 이유를 파악해야 하죠. 그리고 개선된 수준과 변화하는 시장 경쟁 구도를 고려해 다음 개선 목표를 설정합니다. 이처럼 경험관리는 한 번으로 끝나는 것이 아니라, 목표 설정 – 데이터 수집 – 분석 및 개선 기회 도출 – 실행 및 모니터링 과정을 반복하며 지속적으로 성과를 개선하는 일입니다.
정성조사를 결합할 수도 있습니다. 예를 들어, 고객이 쉬운 사용성을 요구했을 때, ‘쉬운 사용성’이 구체적으로 무엇을 의미하는지를 더 자세히 물어보는 겁니다. 새로운 카테고리나 고객이 앱에 기대하는 수준이 표준화되어 있지 않은 카테고리에서 정성조사를 많이 결합합니다.
Q. 검증을 위한 후속 조사에서는 이전과 동일한 응답자를 다시 모집해야 하나요?
똑같은 사람을 다시 찾을 필요는 없습니다. 하지만 같은 세그먼트, 즉 동일한 특성을 가진 고객이어야 합니다. 그렇게 해야 의도한 대로 앱이 개선되었는지 확인할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 이전에 앱 접속 빈도를 기준으로 고객을 구분하고 데이터를 수집했다면, 여기서 발견한 개선점에 대한 검증 역시 같은 기준으로 모집하여 조사해야 합니다.
Q. 이탈 고객 리텐션을 위해서는 무엇을 할 수 있나요?
A. 리텐션 캠페인에도 설문조사를 활용하면 이탈 원인을 파악하고 재활성을 유도할 수 있습니다.
쿠폰이나 적립금 안내가 가장 대표적인 방법이지만, 늘 효과적이지는 않습니다. 고객이 기업의 메시지를 확인하는 데서 상호작용이 그치기 때문입니다. 리텐션 캠페인은 고객의 참여를 이끌어낼 때 더욱 효과적이기 때문에, 이 때도 설문조사가 좋은 수단이 됩니다. 고객에게 ‘설문 응답’이라는 보다 적극적인 액션을 유도할 뿐 아니라, 이탈 원인을 직접 물어보고 응답 완료 후에는 앱 설치 페이지로 연결할 수도 있죠.
실제로 오픈서베이는 자사 앱 ‘오베이’의 장기 미접속 사용자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 비활성 이유 등을 설문으로 묻고, 이를 내부 로그 데이터와 결합해 이탈 원인을 파악했는데요. 이를 통해 이탈 원인별로 후속 액션을 계획하고, 더 나아가 사용자를 깨우는 골든타임을 알 수 있었습니다.
이처럼 이탈 고객 대상으로도 경험 데이터를 지속적으로 수집해, 우리 서비스에 가장 적합한 리텐션 캠페인을 설계하는 데 참고할 수 있습니다. 리텐션 목적의 경험관리 방법에 관해서는 다음 아티클을 참고해 보세요.
사용자 경험관리 더 알아보기
사용자 경험 데이터는 경험관리 플랫폼 데이터스페이스를 통해 수집·분석할 수 있습니다. 데이터스페이스는 사용자 경험을 측정할 수 있는 다양한 문항 유형과 로직을 지원하며, 설문 데이터에 최적화된 분석 기능을 제공합니다. 지표 설계 단계부터 데이터 분석까지, 경험관리 프로세스를 구축하는 데 오픈서베이 전문가의 도움을 받을 수도 있습니다.
데이터스페이스에 대해 더 알아보고 싶다면 아래 링크에서 소개서를 살펴보거나, 오픈서베이 팀에게 더욱 상세한 안내를 받아보세요.
오픈서베이 콘텐츠 마케팅 매니저
