그래서 우리는 반짝이는 새로운 기능을 디자인하고 출시합니다. 작동하는지 어떻게 알 수 있나요? 그 영향을 어떻게 측정하고 추적합니까? UX 측정항목에는 부족함이 없습니다. 하지만 특히 기능에 대해 간단하고 반복 가능하며 의미 있는 UX 측정항목을 설정하려면 어떻게 해야 할까요? 자, 그렇게 하는 방법을 살펴보겠습니다.
나는 Adrian H. Raudschl의 "기능의 영향을 측정하는 방법"에 대한 훌륭한 기사에서 TARS 프레임워크에 대해 처음 들었습니다. 여기에서 Adrian은 그의 팀이 어떤 기능에 집중할지 추적하고 결정한 다음 이를 2×2 사분면 매트릭스에서 서로 매핑하는 방법을 강조했습니다. 이는 비즈니스 지표라는 렌즈를 통해 UX 작업의 영향을 시각화하는 데 매우 유용한 프레임워크임이 밝혀졌습니다. 어떻게 작동하는지 봅시다. 1. 타겟층(%) 우리는 기능이 해결하려는 특정 문제를 가지고 있는 제품 사용자의 비율을 탐색하여 대상 고객을 정량화하는 것부터 시작합니다. 유사한 문제를 해결하려는 기존 기능이나 유사한 기능과 해당 기능에 참여하는 사용자 수를 연구할 수 있습니다. 하지만 대상 고객은 기능 사용과 동일하지 않습니다. Adrian이 언급했듯이 기존 내보내기 버튼 기능을 전체 사용자의 5%가 사용한다는 것을 알고 있다고 해서 타겟 고객이 5%라는 의미는 아닙니다. 더 많은 사용자가 내보내기 기능으로 해결하려고 하지만 문제를 찾을 수 없는 문제를 겪을 수 있습니다. 우리가 묻는 질문: "우리 제품 사용자 중 몇 퍼센트가 새로운 기능이 해결하려는 특정 문제를 겪고 있습니까?"
2. A = 채택률(%) 다음으로 우리는 타겟 고객을 얼마나 잘 "획득"하고 있는지 측정합니다. 이를 위해 우리는 특정 기간 동안 해당 기능에 실제로 얼마나 많은 사용자가 성공적으로 참여하는지 추적합니다. 우리는 CTR이나 세션 시간에 초점을 두지 않고 사용자가 의미 있게 참여하는지 여부에 초점을 맞춥니다. 예를 들어 내보내기 URL 공유, 내보낸 파일 수, 필터 및 설정 사용 등 가치 있는 정보를 나타내는 정보가 있는 경우입니다.
높은 기능 채택(>60%)은 문제가 영향을 미쳤음을 의미합니다. 낮은 채택률(<20%)은 문제에 사람들이 의존해 온 간단한 해결 방법이 있음을 의미할 수 있습니다. 습관을 바꾸는 데에도 시간이 걸리므로 처음에는 채택률이 낮을 것으로 예상됩니다. 때로는 기능 채택률이 낮은 것이 기능 자체와 관련이 있는 것이 아니라 UI의 위치와 관련이 있는 경우도 있습니다. 숨겨져 있거나 혼동스러운 라벨이 있는 경우 사용자는 해당 항목을 결코 발견하지 못할 수도 있습니다. 사람들이 우연히 발견할 만큼 분명해야 합니다. 낮은 채택률이 항상 실패와 같지는 않습니다. 문제가 사용자의 10%에게만 영향을 미치는 경우 특정 틈새 시장 내에서 채택률이 50~75%에 도달하면 해당 기능이 성공한 것입니다. 질문: "활성 대상 사용자 중 몇 퍼센트가 실제로 해당 문제를 해결하기 위해 기능을 사용합니까?"
3. 보유율(%) 다음으로, 특정 기능이 실제로 반복적으로 사용되는지 연구합니다. 우리는 사용 빈도, 구체적으로 해당 기능에 참여한 사용자 중 시간이 지남에 따라 실제로 해당 기능을 계속 사용하는 사용자 수를 측정합니다. 일반적으로 이는 의미 있는 영향에 대한 강력한 신호입니다. 기능의 유지율(평균)이 50%를 넘는 경우 전략적 중요성이 높다고 확신할 수 있습니다. 25~35%의 유지율은 중간 정도의 전략적 중요성을 나타내며, 10~20%의 유지율은 낮은 전략적 중요성을 나타냅니다. 질문: "특정 기능을 의미 있게 채택한 모든 사용자 중에서 해당 기능을 다시 사용하기 위해 돌아온 사용자는 몇 명입니까?"
4. 만족도 점수(CES) 마지막으로 우리가 제공한 기능에 대한 사용자의 만족도를 측정합니다. 우리는 모든 사람에게 묻지 않고 "보유된" 사용자에게만 묻습니다. 이는 유지 점수에 반영되지 않을 수 있는 숨겨진 문제를 찾아내는 데 도움이 됩니다.
사용자가 실제로 기능을 여러 번 사용한 후에는 해당 기능을 사용한 후 문제를 해결하는 것이 "훨씬 더 어려웠다"와 "예상보다 훨씬 쉬웠다" 사이에서 얼마나 쉬웠는지 묻습니다. 우리는 득점 방법을 알고 있습니다. 기능 전략을 위해 TARS 사용 TARS로 측정을 시작하면 S²T 점수, 즉 만족한 사용자의 비율 ¼ 대상 사용자를 계산할 수 있습니다. 이를 통해 의도한 대상 고객에게 기능이 얼마나 잘 수행되고 있는지 알 수 있습니다. 모든 기능에 대해 이 작업을 수행하면 2×2 매트릭스의 4개 사분면에 걸쳐 모든 기능을 매핑할 수 있습니다.
성능이 뛰어난 기능은 주목할 가치가 있습니다. 유지율은 낮지만 만족도는 높습니다. 단순히 사용자가 자주 사용할 필요가 없는 기능일 수도 있지만, 사용하면 매우 효과적입니다. 책임 기능은 보유율은 높지만 만족도는 낮으므로 아마도 우리는 이를 개선하기 위해 노력해야 할 것입니다.그들을 개선하십시오. 그런 다음 핵심 기능과 프로젝트 기능을 식별하고 다음에 작업해야 할 작업에 대해 디자이너, PM 및 엔지니어와 대화를 나눌 수도 있습니다. 전환율은 UX 측정항목이 아닙니다 TARS는 전환율을 다루지 않으며 그럴 만한 이유가 있습니다. Fabian Lenz가 언급했듯이 전환은 종종 성공의 궁극적인 지표로 간주됩니다. 그러나 실제로는 작은 디자인 계획과 큰 전환 목표 사이의 명확한 연결을 제시하는 것이 항상 매우 어렵습니다.
사실은 팀의 거의 모든 사람들이 더 나은 전환을 위해 노력하고 있다는 것입니다. 상승세는 영업 및 마케팅부터 웹 성능 향상, 계절적 효과, UX 이니셔티브에 이르기까지 다양한 이니셔티브와 연결될 수 있습니다. 물론 UX는 전환율을 향상시킬 수 있지만 실제로는 UX 측정항목이 아닙니다. 사람들은 자신이 사용하고 있는 제품을 쉽게 선택할 수 없는 경우가 많습니다. 그리고 원하는 비즈니스 결과는 신뢰와 감사보다는 필요성과 노력에서 나오는 경우가 많습니다. 나쁜 UX에도 불구하고 높은 전환율 Fabian이 쓴 것처럼 열악한 UX에도 불구하고 높은 전환율이 발생할 수 있는 이유는 다음과 같습니다.
강력한 브랜드 파워가 사람들을 끌어당기고, 공격적이지만 효과적인 긴급 전술, 가격이 정말 매력적이네요, 마케팅이 훌륭하게 수행되고, 역사적인 고객 충성도, 사용자에게는 대안이 없습니다.
훌륭한 UX에도 불구하고 낮은 전환율 동시에, 훌륭한 UX에도 불구하고 낮은 전환율이 발생할 수 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.
제안은 청중과 관련이 없습니다. 사용자는 브랜드를 신뢰하지 않으며, 비즈니스 모델이 좋지 않거나 실패 위험이 높음 마케팅이 적절한 잠재고객에게 도달하지 못하고, 외부 요인(가격, 시기, 경쟁).
개선된 전환은 UX 이니셔티브의 긍정적인 결과입니다. 그러나 훌륭한 UX 작업은 일반적으로 작업 완료를 개선하고 작업 시간을 단축하며 오류를 최소화하고 의사 결정 마비를 방지합니다. 그리고 UX를 추적하고 지속 가능한 성공을 촉진하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 디자인 지표가 많이 있습니다. 마무리 제품 지표만으로는 제품 성능에 대한 정확한 보기를 항상 제공하는 것은 아닙니다. 판매 실적이 좋을 수도 있지만 사용자는 극도로 비효율적이고 좌절감을 느낄 수 있습니다. 그러나 사용자가 사용 중인 도구를 선택할 수 없기 때문에 이탈률이 낮습니다.
사용자 경험을 이해하고 개선하려면 UX 지표가 필요합니다. 제가 TARS에서 가장 좋아하는 점은 고객의 사용량과 고객 경험을 관련 제품 지표와 연결하는 깔끔한 방법이라는 것입니다. 개인적으로 저는 프로젝트의 필요에 따라 UX 중심 측정항목과 KPI를 사용하여 TARS를 확장하겠습니다. 함께 작업해주신 Adrian H. Raudaschl에게 큰 감사를 드립니다. 그리고 측정항목에 관심이 있다면 그에 대한 실용적이고 유용한 가이드를 보려면 그를 따라가는 것이 좋습니다! “UX와 디자인 영향을 측정하는 방법”을 만나보세요 UX 전략에 대한 자세한 내용은 디자이너와 UX 리드가 비즈니스에 미치는 UX 영향을 측정하고 표시하는 실용적인 가이드인 🪴 UX 및 디자인 영향 측정(8h)에서 확인할 수 있습니다. 오늘 🎟 IMPACT 코드를 사용하여 20% 할인을 받으세요. 세부정보로 이동하세요.
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유용한 리소스
“UX 및 디자인 영향을 측정하는 방법”, 귀하가 직접 작성함 Ryan Rumsey의 “디자이너를 위한 비즈니스 사고” “디자인 프로젝트의 ROI "올바른 UX 지표가 판도를 바꾸는 가치를 보여주는 방법"(Jared Spool 저) “연구 표본 크기 계산기”
추가 자료
“스트레스와 비상사태를 위한 디자인”, 비탈리 프리드먼 “AI In UX: 적은 비용으로 더 많은 성과 달성”, Paul Boag “CAPTCHA와 같은 인증 방법의 접근성 문제”, Eleanor Hecks "프롬프트에서 파트너로: 맞춤형 AI 도우미 설계", Lyndon Cerejo
