어팀공의 "진짜 사용자 니즈를 파악하는 리서치 실전 가이드" 📊

안녕하세요, 여러분! 어팀공입니다. 🦕 지난주 개발팀과의 소통법 글에 정말 많은 관심 보여주셔서 감사해요!

 

최근에 많이 받은 질문들이 바로 이런 거였어요: "기획은 어떻게 시작해야 하나요?" "사용자 니즈를 어떻게 파악하죠?" "데이터는 어떻게 분석해야 하나요?" "구글 애널리틱스가 너무 어려워요!"

 

오늘은 바로 이런 고민들을 한 번에 해결해드리려고 합니다. 진짜 사용자 리서치부터 데이터 분석, 그리고 이를 기반으로 한 의사결정까지! 실무에서 바로 써먹을 수 있는 템플릿과 함께 준비했으니 끝까지 봐주세요!

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🔍 사용자 리서치, 왜 이렇게 어려울까요?

저도 처음엔 사용자 리서치라고 하면 막막했어요. 설문지 한 번 돌리고 "사용자들이 원한다더라" 하는 게 전부였거든요.

 

자주 발생하는 리서치 실수들 :

기획자 : "사용자들이 이런 기능 원한다고 했어요!"

상사 : "몇 명한테 물어봤는데요?"

기획자 : "음... 주변 지인들 10명 정도요..."

상사 : "그게 우리 타겟 유저인가요?"

이런 상황, 혹시 경험해보셨나요? 😅

 

리서치가 어려운 진짜 이유 :

• 가정과 현실의 차이 : 우리가 생각하는 사용자와 실제 사용자가 다름
• 편향된 데이터 수집 : 목소리 큰 사용자의 의견만 듣기 쉬움
• 정성적 vs 정량적 데이터 : 언제 뭘 써야 할지 모호함
• 결과 해석의 어려움 : 데이터는 많은데 인사이트가 없음

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🎯 사용자 리서치 5단계 마스터하기

1단계 : 리서치 목적 명확히 하기

❌ 잘못된 예시 : "사용자들이 뭘 원하는지 알아보자"

✅ 올바른 예시 : "20-30대 직장인들이 점심 주문 앱에서 가장 불편해하는 3가지 요소를 파악해서 주문 완료율을 70%에서 85%로 높이자"

 

핵심 : 구체적인 목표와 성공 지표를 설정하세요.

 

리서치 목적 설정 템플릿 :

• 타겟 유저 : 누구인지 명확히 정의
• 해결하고 싶은 문제 : 현재 상황과 원하는 상황
• 기대 결과 : 구체적인 수치나 행동 변화
• 활용 방안 : 리서치 결과를 어떻게 쓸 건지

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2단계 : 적절한 리서치 방법 선택하기

정성적 리서치 (Why를 알고 싶을 때) :

• 사용자 인터뷰 : 깊이 있는 니즈 파악
• 사용성 테스트 : 실제 사용 과정에서의 문제점 발견
• 현장 관찰 : 자연스러운 사용 패턴 관찰
• 포커스 그룹 : 다양한 의견 수렴

정량적 리서치 (What, How much를 알고 싶을 때) :

• 설문조사 : 대규모 의견 수집
• A/B 테스트 : 두 가지 방안의 효과 비교
• 사용 로그 분석 : 실제 행동 데이터 분석
• 웹 애널리틱스 : 사이트/앱 사용 패턴 분석

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3단계 : 올바른 질문 만들기

사용자 인터뷰 질문 예시 :

❌ 피해야 할 질문 : "이 기능이 좋나요?"

✅ 권장 질문 : "평소에 OO할 때 어떤 과정을 거치시나요? 그 과정에서 가장 불편한 점은 무엇인가요?"

 

설문조사 질문 예시 :

❌ 유도 질문 : "간편한 결제 기능이 있다면 더 자주 이용하시겠어요?"

✅ 중립적 질문 : "결제할 때 가장 중요하게 생각하는 요소를 순서대로 선택해주세요. (속도, 보안, 편의성, 할인 혜택 등)"

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4단계 : 데이터 수집과 분석

정성적 데이터 분석 방법 :

1. 친화도 분석 (Affinity Analysis) : 비슷한 의견끼리 그룹핑
2. 여정 지도 (Journey Map) : 사용자 경험 전 과정 시각화
3. 페르소나 제작 : 대표 사용자 프로필 생성

정량적 데이터 분석 방법 :

1. 기술 통계 : 평균, 중앙값, 표준편차 등
2. 상관관계 분석 : 변수 간의 관련성 파악
3. 트렌드 분석 : 시간에 따른 변화 패턴

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5단계 : 인사이트 도출과 액션 플랜

좋은 인사이트의 조건 :

• Actionable : 실행 가능한 것
• Specific : 구체적인 것
• Surprising : 예상과 다른 것
• Significant : 비즈니스에 임팩트가 있는 것

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📊 구글 애널리틱스 실전 활용법

GA4 기본 설정하기

필수 설정 체크리스트 :

✅ 전환 목표 설정 (회원가입, 구매 완료 등)

✅ 맞춤 이벤트 추가 (버튼 클릭, 페이지 체류 시간 등)

✅ 오디언스 세그먼트 생성 (신규 vs 재방문, 연령대별 등)

✅ 맞춤 보고서 설정

핵심 지표 모니터링

사용자 획득 관련 :

• 신규 사용자 비율 : 서비스 성장성 지표
• 트래픽 소스 : 어디서 유입되는지 파악
• 랜딩 페이지 성과 : 첫 인상의 중요성

사용자 참여 관련 :

• 평균 세션 시간 : 콘텐츠 몰입도
• 페이지뷰 수 : 사이트 탐색 정도
• 이탈률 : 개선이 필요한 페이지 파악

전환 관련 :

• 전환율 : 최종 목표 달성 비율
• 퍼널 분석 : 어느 단계에서 이탈하는지
• 코호트 분석 : 시기별 사용자 행동 패턴

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실전 분석 시나리오

시나리오 1 : 회원가입률이 떨어졌을 때

1. 문제 파악 : 언제부터 떨어졌는지 확인
2. 원인 분석 : 트래픽 소스별, 디바이스별 차이 확인
3. 가설 수립 : 가능한 원인들 나열
4. 데이터 검증 : 사용자 행동 플로우 분석
5. 개선안 도출 : A/B 테스트로 검증

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🛠️ 리서치 도구와 템플릿 모음

사용자 인터뷰 가이드

인터뷰 전 준비사항 :

• 참가자 모집 : 타겟 유저 5-8명 (더 많으면 새로운 인사이트 감소)
• 인터뷰 스크립트 : 질문 리스트와 시나리오 준비
• 녹음 준비 : 동의 구하고 도구 세팅
• 환경 설정 : 편안하고 방해받지 않는 공간

인터뷰 진행 순서 (60분) :

1. 아이스브레이킹 (5분) : 자기소개와 분위기 조성
2. 배경 질문 (15분) : 일반적인 사용 패턴 파악
3. 핵심 질문 (30분) : 구체적인 경험과 니즈 탐구
4. 마무리 (10분) : 추가 의견과 감사 인사

질문 예시 모음 :

배경 파악용 :

• "평소에 OO를 얼마나 자주 이용하시나요?"
• "주로 언제, 어디서 사용하시나요?"
• "비슷한 서비스들 중에서 왜 이걸 선택하셨나요?"

경험 탐구용 :

• "가장 최근에 OO를 사용했던 상황을 자세히 말씀해주세요"
• "그 과정에서 어떤 감정을 느끼셨나요?"
• "만약 마법지팡이가 있다면 무엇을 바꾸고 싶으세요?"

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설문조사 설계 가이드

효과적인 설문 구조 :

1. 스크리닝 질문 : 타겟 유저인지 확인
2. 행동 질문 : 실제 사용 패턴 파악
3. 태도 질문 : 선호도와 만족도 측정
4. 인구통계학적 질문 : 세그먼트 분석용

질문 작성 Tip :

✅ 한 번에 하나의 내용만 묻기

✅ 전문용어 피하기

✅ 중립적 표현 사용하기

✅ 보기 순서 랜덤화하기

 

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A/B 테스트 실행 가이드

테스트 설계 단계 :

1. 가설 설정 : "만약 OO를 바꾸면 OO가 OO% 개선될 것이다"
2. 변수 정의 : 바꿀 요소 하나만 선택
3. 성공 지표 설정 : 측정 가능한 지표 선택
4. 표본 크기 계산 : 통계적 유의성 확보

테스트 실행 :

• 기간 : 최소 1-2주 (주간 패턴 고려)
• 분할 : 50:50 또는 90:10 (안전한 테스트시)
• 모니터링 : 일일 체크로 이상 징후 확인

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📈 데이터 기반 의사결정 프레임워크

HEART 프레임워크 활용하기

구글에서 사용하는 사용자 경험 측정 프레임워크

Happiness (행복감) :

• 지표 : 만족도 점수, NPS, 앱스토어 평점
• 측정 방법 : 설문조사, 리뷰 분석

Engagement (참여도) :

• 지표 : 일간/월간 활성 사용자, 세션 시간
• 측정 방법 : 웹 애널리틱스, 앱 분석

Adoption (수용률) :

• 지표 : 신규 기능 사용률, 온보딩 완료율
• 측정 방법 : 퍼널 분석, 코호트 분석

Retention (유지율) :

• 지표 : 재방문율, 이탈률, 생명주기 가치
• 측정 방법 : 코호트 분석, 리텐션 커브

Task success (과업 성공률) :

• 지표 : 전환율, 에러율, 과업 완료 시간
• 측정 방법 : 사용성 테스트, 로그 분석

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의사결정 매트릭스

ICE 스코어링 :

각 아이디어를 Impact(임팩트), Confidence(확신도), Ease(실행 용이성)로 1-10점 평가

• Impact : 비즈니스에 미치는 영향
• Confidence : 성공할 것이라는 확신
• Ease : 실행하기 쉬운 정도

점수 = (Impact × Confidence × Ease) / 1000

 

RICE 스코어링 :

 

ICE에 Reach(도달 범위) 추가

점수 = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

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🎯 실제 리서치 사례 분석

Case Study : "배달 앱 주문 과정 개선" 프로젝트

상황 : 장바구니 추가 후 주문 완료율이 60%에 머물러 있음

1단계 : 문제 정의

• 현재 상황 : 주문 완료율 60%
• 목표 : 주문 완료율 75% 달성
• 가설 : 결제 과정이 복잡해서 중간에 포기하는 것 같음

2단계 : 리서치 계획

• 정량적 : GA4로 퍼널 분석, 이탈 지점 파악
• 정성적 : 사용성 테스트로 실제 사용 과정 관찰

3단계 : 데이터 수집

퍼널 분석 결과 :

• 장바구니 추가 : 100%
• 배송 정보 입력 : 85%
• 결제 수단 선택 : 75%
• 주문 완료 : 60%

→ 결제 수단 선택에서 주문 완료 구간에서 15% 이탈

 

사용성 테스트 결과 :

• 8명 중 6명이 결제 수단 선택에서 멈칫함
• "저장된 카드가 어디 있는지 모르겠어요"
• "새 카드 등록이 너무 복잡해요"

4단계 : 인사이트 도출

• 문제 : 저장된 결제 수단이 잘 보이지 않음
• 문제 : 새 카드 등록 과정이 복잡함
• 기회 : 간편결제 옵션 부족

5단계 : 개선안 도출 및 테스트

개선안 A : 저장된 카드를 맨 위에 크게 표시 개선안 B : 카카오페이, 네이버페이 간편결제 추가 개선안 C : 게스트 주문 옵션 추가

A/B 테스트 결과 :

• 기존 : 60% 완료율
• 개선안 A : 65% 완료율
• 개선안 B : 72% 완료율
• 개선안 C : 68% 완료율

최종 결과 : 개선안 B 적용하여 목표 달성!

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⚠️ 자주하는 실수와 해결법

실수 1 : 확증 편향

문제 : 내가 원하는 답만 찾으려고 함

해결 : 가설과 반대되는 데이터도 적극적으로 찾기

실수 2 : 표본 편향

문제 : 쉽게 접근 가능한 사용자만 조사

해결 : 다양한 채널로 참가자 모집, 인센티브 활용

실수 3 : 통계적 오류

문제 : 표본 크기가 작아서 결론 도출

해결 : 신뢰구간과 유의수준 확인, 전문가 검토

실수 4 : 액션 플랜 부재

문제 : 리서치만 하고 실행하지 않음

해결 : 리서치 시작 전에 활용 방안 명확히 하기

실수 5 : 과도한 일반화

문제 : 일부 데이터로 전체를 판단

해결 : 세그먼트별로 나누어 분석, 맥락 고려

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🛠️ 추천 도구 모음

리서치 도구

무료 도구 :

• Google Forms : 간단한 설문조사
• Google Analytics : 웹사이트 분석
• Hotjar : 히트맵과 사용자 녹화 (무료 플랜)
• Maze : 간단한 사용성 테스트

유료 도구 :

• Typeform : 인터랙티브 설문조사 ($25/월)
• FullStory : 사용자 행동 분석 ($199/월)
• UserTesting : 전문 사용성 테스트 ($49/테스트)
• Amplitude : 고급 사용자 분석 ($995/월)

분석 도구

데이터 시각화 :

• Google Data Studio : 무료 대시보드 (현재 Looker Studio)
• Tableau Public : 무료 데이터 시각화
• Figma : 여정 지도, 와이어프레임

설문 분석 :

• SPSS : 전문적인 통계 분석
• R/Python : 프로그래밍 기반 분석
• Excel : 기본적인 데이터 정리

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📋 체크리스트 : 리서치 마스터 되기

리서치 시작 전 체크리스트

✅ 명확한 리서치 목적이 있는가?

✅ 적절한 리서치 방법을 선택했는가?

✅ 타겟 유저를 구체적으로 정의했는가?

✅ 성공 지표를 설정했는가?

데이터 수집 시 체크리스트

✅ 편향되지 않은 참가자를 모집했는가?

✅ 중립적인 질문을 만들었는가?

✅ 충분한 표본 크기를 확보했는가?

✅ 윤리적 고려사항을 검토했는가?

분석 시 체크리스트

✅ 통계적으로 유의미한 결과인가?

✅ 실용적인 인사이트를 도출했는가?

✅ 비즈니스 임팩트를 고려했는가?

✅ 액션 플랜이 구체적인가?

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🚀 2025년 리서치 트렌드

1. AI 기반 리서치 도구 확산

• 자동 인사이트 생성 : ChatGPT로 데이터 해석
• 실시간 감정 분석 : 얼굴 표정과 음성 톤 분석
• 개인화된 설문 : 응답에 따라 질문이 바뀌는 동적 설문

2. 프라이버시 중심 리서치

• 제로파티 데이터 : 사용자가 직접 제공하는 데이터 활용
• 익명화 기술 : 개인정보 보호하면서 인사이트 얻기
• 투명한 데이터 사용 : 데이터 활용 목적과 방법 공개

3. 연속적인 리서치 문화

• 상시 피드백 수집 : 앱 내 마이크로 설문
• 실시간 A/B 테스트 : 즉시 결과 확인하고 조정
• 린 리서치 : 빠르고 저비용으로 가설 검증

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💡 마무리 : 데이터 기반 사고의 힘

리서치와 데이터 분석은 결국 사용자를 더 잘 이해하기 위한 도구예요. 완벽한 데이터는 없고, 모든 사용자를 만족시킬 수도 없어요. 하지만 체계적인 접근으로 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 게 중요하죠.

 

제가 지금까지 경험한 바로는, 리서치 역량이 높은 기획자와 그렇지 않은 기획자의 차이는 단순히 도구를 다루는 실력이 아니에요. 사용자에 대한 깊은 관심과 끊임없는 호기심, 그리고 데이터를 스토리로 만들어내는 능력이에요.

 

작은 것부터 시작해보세요. 오늘 당장 구글 애널리틱스 들어가서 어제 가장 많이 본 페이지가 뭔지 확인해보는 것만으로도 충분해요. 사용자 한 명과 10분짜리 간단한 인터뷰를 해보는 것도 좋고요.

 

중요한 건 완벽하게 하려고 하지 말고, 지속적으로 하는 거예요. 매주 작은 실험 하나씩만 해도 1년 후엔 완전히 다른 기획자가 되어 있을 거예요!

 

궁금한 점이나 직접 경험해본 사례가 있다면 댓글로 공유해주세요. 다음주에는 더 실무적인 내용으로 찾아뵐게요! 🚀

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📖 다음 글 예고

다음글에는 "기획자를 위한 와이어프레임 & 프로토타입 완전정복"편으로 찾아뵙겠습니다!

피그마 초보자도 하루만에 고퀄리티 와이어프레임을 만들 수 있는 실전 노하우와 템플릿을 준비했어요.

개발자와의 소통이 10배 쉬워지는 프로토타입 작성법도 함께 공개할 예정이니 기대해주세요! ✨

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