사용자 행동의 디자인에 인한 변화에서 일반적 실수를 방지하고 정확한 분석을 위한 팁

소개

제품이 재설계될 때, 사용자 행동 패턴의 변화를 백분율로 보고하는 것이 일반적입니다. 그러나 이러한 보고에서는 사용자가 로봇처럼 행동하고 디자인 변경이 사용자 행동에 선형적인 영향을 미칠 것이라고 가정합니다. 실제로 사용자 행동은 비선형적이고 동적이며 모든 디자인 변경은 사용자 행동 패턴에 복잡한 영향을 미칠 수 있습니다. 전문성 부족으로 인해 사용자 행동의 동적 특성을 고려하지 못하면 다음과 같은 몇 가지 문제가 발생할 수 있습니다.

 

 

 

 

변경 감지 오류

백분율을 기반으로 사용자 행동의 변화를 보고하는 것은 디자인 변경과 사용자 행동 사이의 선형 관계를 가정하기 때문에 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 실제로 사용자는 선형 방식으로 디자인 변경에 반응하지 않아 사용자 행동의 변화를 감지하는 데 오류가 발생할 수 있습니다.

 

동적 비선형 변화를 측정하지 않음

사용자의 행동은 설계 변경에 따라 복잡하고 비선형적인 방식으로 바뀔 수 있습니다. 변화에는 추세 방향의 변화, 추세 기울기의 변화, 새로운 패턴과 리듬의 생성, 새로운 자체 반복 패턴의 출현이 포함될 수 있습니다. 이러한 변경 사항을 측정하지 못하면 설계 변경의 영향을 제대로 이해하지 못할 수 있습니다.

 

늦은 변경 사항 누락

사용자 행동의 변화는 재설계 후 몇 주 또는 몇 달 후에 발생할 수 있으며 이로 인해 디자인의 영향을 잘못 해석할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 사용자 행동을 모니터링하지 못하면 늦은 변경 사항이 누락되어 디자인 영향에 대한 불완전한 그림이 나올 수 있습니다.

 

이러한 문제를 방지하려면 설계 변경의 영향을 측정하는 데 보다 미묘한 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. 이 작업은 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

 

 

Photo : unsplash

 

 

 

통계적 테스트를 이용한 유의성 평가

t-test, chi-test 등의 통계적 테스트를 통해 사용자 행동의 변화가 유의미한지 판단할 수 있습니다. 그러나 이러한 테스트는 디자인 변경과 사용자 행동 사이의 선형 관계를 가정하므로 사용자 행동의 복잡하고 동적인 특성을 포착하지 못할 수도 있습니다.

 

시계열 데이터 분석

시계열 데이터 분석에는 사용자 행동의 동적 비선형 변화를 식별하기 위해 설계 변경 전후의 시간에 따른 사용자 행동을 모니터링하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 트렌드 방향의 변화, 트렌드의 기울기 변화, 새로운 패턴과 리듬의 생성 등 디자인 변화의 영향을 보다 세밀하게 이해할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식에는 시계열 분석에 대한 전문 지식이 필요하며 구현하기가 더 어려울 수 있습니다.

 

디자인 변경의 영향을 효과적으로 측정하려면 UX 지표와 UX 연구가 중요한 구성 요소입니다. 작업 완료율, 작업 수행 시간, 오류율과 같은 UX 지표는 사용자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

 

다음 섹션에서는 디자인 변경의 영향을 넘어 시간이 지남에 따라 사용자 행동의 변화에 ​​영향을 미칠 수 있는 몇 가지 요소에 대해 설명합니다. 이러한 요소를 이해함으로써 제품 디자이너와 UX 연구자는 사용자 행동을 보다 포괄적으로 이해하고 디자인 변경에 대해 보다 정확한 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

 

 

 

 

시간이 지남에 따라 사용자 행동 변화에 영향을 미칠 수 있는 주요 요소

 

1. 인지 변동

인지 변동은 시간이 지남에 따라 발생하는 인지 기능의 자연스러운 변화를 의미합니다. 이러한 변동은 주의력, 기억력, 기분 및 의사 결정 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 인지 변동에 영향을 미치는 요인을 이해하면 제품 디자이너가 최대 사용률을 위해 설계를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

주의와 경계 :

많은 제품, 특히 지속적인 주의가 필요한 제품에는 주의와 경계가 매우 중요합니다. 하루 중 시간 및 초일주기 리듬과 같은 요인은 주의력과 경계심에 영향을 미칠 수 있습니다. 연구에 따르면 늦은 아침에 집중력이 가장 높은 경향이 있는 반면, 초일주기 리듬은 하루 종일 집중력의 변동을 일으킬 수 있다고 합니다. 디자이너는 지속적인 관심이 필요한 제품을 만들 때 이러한 요소를 고려해야 합니다. 하루 중 관심이 최고조에 달하는 시간에 사용률이 더 높을 수 있기 때문입니다.

 

기억력과 학습 :

기억력과 학습 능력은 시간이 지남에 따라 변동될 수 있습니다. 시간 및 계절 변화와 같은 요인은 기억력과 학습에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 기억력은 오후에 가장 강한 경향이 있는 반면, 연구에 따르면 기억력과 학습 능력은 여름에 가장 강한 것으로 나타났습니다. 디자이너는 사용자가 정보를 학습하거나 기억하는 데 도움이 되도록 설계된 제품을 만들 때 이러한 요소를 고려해야 합니다. 이러한 인지 기능이 최고조에 달하는 시간대나 계절에는 사용률이 더 높을 수 있기 때문입니다.

 

기분과 영향 :

기분과 영향은 시간이 지남에 따라 변동될 수 있으며 연구에 따르면 시간과 계절에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 사람들은 여름에 더 행복하고 겨울에 더 우울한 경향이 있습니다. 디자이너는 사용자의 기분이나 감정을 개선하도록 설계된 제품을 만들 때 이러한 요소를 고려해야 합니다. 인지 기능이 가장 낮은 시간대나 계절에 사용률이 더 높을 수 있기 때문입니다.

 

의사 결정 :

의사 결정 능력은 시간이 지남에 따라 변동될 수 있으며 시간 및 초일주기 리듬과 같은 요인이 영향을 미칠 수 있습니다. 연구에 따르면 의사 결정 능력은 아침에 가장 강한 경향이 있습니다. 디자이너는 사용자의 결정이 필요한 제품을 만들 때 이러한 요소를 고려해야 합니다. 의사 결정 능력이 가장 높은 시간대에는 사용률이 더 높을 수 있기 때문입니다.

 

결론적으로

인지적 변동에 영향을 미치는 요인과 그것이 사용자 행동 변화에 미치는 영향을 이해하는 것은 제품 디자이너에게 매우 중요합니다. 인지 기능에 영향을 미치는 요소를 고려함으로써 디자이너는 최상의 사용자 행동을 위해 제품을 최적화할 수 있습니다.

 

 

2. 심리사회적 요인

사회적 규범 :

특정 사회 집단이나 문화에서 허용되는 것으로 간주되는 기록되지 않은 행동 규칙을 말합니다. 사용자의 사회적 규범 준수는 해당 시간과 특정 사회적 규범에 따라 제품 참여에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 사회적 규범에 따라 사용자가 근무 시간 중에 특정 유형의 제품을 사용해야 한다고 규정하는 경우 해당 제품의 사용률은 밤보다 낮에 더 높을 수 있습니다.

 

동료 영향 :

동료가 개인의 행동, 태도, 신념에 미치는 영향을 말합니다. 동료의 영향은 하루 중 시간과 문제가 되는 특정 영향 유형에 따라 사용자의 제품 참여에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 동료가 여가 시간에 특정 제품에 참여할 가능성이 더 높다면 해당 사용자도 같은 시간 동안 제품에 참여할 가능성이 더 높을 수 있습니다.

 

감정 상태 :

개인이 하루 종일 경험하는 다양한 기분과 감정을 말합니다. 사용자의 감정 상태는 하루 중 시간과 문제의 특정 감정에 따라 제품 사용에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 스트레스를 받거나 불안감을 느끼는 경우 해당 기간 동안 제품에 참여할 가능성이 낮아질 수 있습니다.

 

동기 부여 :

특정 목표나 결과를 달성하려는 추진력이나 욕구를 말합니다. 사용자의 동기는 하루 중 시간과 문제의 동기 수준에 따라 제품 참여에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 목표 달성에 대한 동기가 높다면 하루 중 시간에 관계없이 해당 목표 달성에 도움이 되는 제품에 참여할 가능성이 더 높을 수 있습니다.

 

인지 부하 :

작업을 완료하는 데 필요한 정신적 노력이나 자원의 양을 나타냅니다. 사용자의 인지 부하는 하루 중 시간과 특정 작업에 따라 제품 사용에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 업무나 기타 작업으로 인해 이미 높은 인지 부하를 경험하고 있다면 추가적인 정신적 노력이 필요한 제품에 참여할 가능성이 낮아질 수 있습니다.

 

3. 사회학적 요인

작업 일정 :

사용자가 제품에 참여할 수 있는 시간에 영향을 줄 수 있는 작업 시간 및 교대 근무의 시기와 구조입니다.

 

통근 패턴 :

직장이나 기타 장소를 오가는 정기적인 이동 시간 및 기간으로, 사용자가 제품을 사용할 수 있는 시기와 장소에 영향을 줄 수 있습니다.

 

소셜 활동 :

사용자가 제품에 참여하는 시기와 정도에 영향을 미칠 수 있는 회의, 파티, 모임 등 소셜 이벤트의 시기와 성격입니다.

 

계절 패턴 :

변화하는 계절의 자연스러운 리듬으로, 사용자의 일상, 일정, 제품 사용 선호도에 영향을 줄 수 있습니다.

 

문화 이벤트 :

사용자의 제품 가용성과 참여도에 영향을 미칠 수 있는 휴일, 축제, 축하 행사 등 중요한 문화 또는 종교 이벤트의 시기와 성격입니다.

 

4. 경제적 요인

가처분 소득 :

개인이 상품 및 서비스에 지출할 수 있는 금액으로, 특정 제품을 구매하고 사용하려는 의지와 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

실업률 :

실업 상태인 인구의 비율로 재량 지출 자금의 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

인플레이션율 :

상품 및 서비스 가격의 일반적인 수준이 증가하는 비율로, 이는 제품의 경제성에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

이자율 :

돈을 빌리는 비용으로 임의 지출 및 투자를 위한 자금 가용성에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

소비자 신뢰 :

개인이 경제 상태와 재정적 미래에 대해 갖고 있는 낙관주의 또는 비관주의의 정도. 이는 구매 및 투자 의지에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

이러한 경제적 요인은 가처분 소득이나 소비자 신뢰도 변화로 인한 소비자 수요 변화, 금리 변동으로 인한 투자 패턴 변화 등 다양한 방식으로 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 실업률이 높고 소비자 신뢰도가 낮은 기간에는 개인이 임의 제품에 돈을 지출할 가능성이 낮아져 특정 제품이나 서비스에 대한 사용률이 낮아질 수 있습니다. 마찬가지로, 인플레이션이 높은 기간에는 개인이 제품에 대해 더 높은 가격을 지불하려는 의지가 줄어들 수 있으며, 이는 사용률을 낮출 수 있습니다.

 

5. 정치적 요인

정부 정책 :

인터넷 규정, 검열, 개인정보 보호법과 같은 정부 정책은 사람들이 디지털 제품과 서비스를 사용하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 정부가 특정 유형의 콘텐츠를 금지하는 경우 사용자는 해당 콘텐츠에 액세스 하지 못하여 사용률이 낮아질 수 있습니다.

 

선거 및 캠페인 :

선거 시즌 동안 사용자는 후보자와 문제에 대한 정보를 얻기 위해 소셜 미디어와 뉴스 웹사이트에서 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다. 이로 인해 이러한 유형의 플랫폼에 대한 사용률이 높아질 수 있습니다.

 

국제 관계 :

국가 간의 정치적 긴장과 갈등은 글로벌 시장에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 결국 사용자의 구매력과 디지털 제품 및 서비스 사용 능력에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 특정 국가에 대한 경제적 제재가 있을 경우, 해당 국가의 사용자는 특정 서비스에 접근하지 못하여 이용률이 낮아질 수 있습니다.

 

규제 변경 :

세금, 무역 정책 등의 규제 변경은 디지털 제품 및 서비스를 제공하는 기업에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 광고에 새로운 세금이 부과되면 기업은 가격 책정 전략을 조정해야 할 수 있으며 이는 사용자 행동과 사용률에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

정치적 사건 및 운동 :

시위 및 운동과 같은 정치적 사건은 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 아랍의 봄 시위 동안 소셜 미디어는 시위를 조직하고 정보를 전파하는 데 중요한 역할을 하여 이러한 플랫폼의 사용률이 높아졌습니다.

 

6. 기술적 요인

장치 가용성 :

스마트폰, 태블릿, 노트북과 같은 장치의 가용성과 액세스는 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

네트워크 연결 :

인터넷 연결 및 셀룰러 네트워크의 품질과 안정성은 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

소프트웨어 업데이트 :

소프트웨어 업데이트 및 새로운 기능의 출시는 사용자가 사용자 인터페이스 또는 새로운 기능의 변경 사항에 적응함에 따라 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

기술 발전 :

증강 현실이나 가상현실의 개발과 같은 기술 발전은 사용 및 참여를 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.

 

장치 호환성 :

다양한 장치 또는 소프트웨어 버전 간의 호환성 문제로 인해 사용률이 제한될 수 있습니다.

 

사용자 인터페이스 디자인 :

사용자 인터페이스의 디자인과 유용성은 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 더 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스는 더 빈번하고 지속적인 사용을 장려할 수 있기 때문입니다.

 

보안 및 개인 정보 보호 문제 :

보안 침해 또는 개인 정보 보호 문제로 인해 제품에 대한 사용자의 신뢰도가 낮아져 사용률이 감소할 수 있습니다.

 

기술 지원 :

온라인 가이드나 고객 서비스와 같은 기술 지원의 가용성과 품질은 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 사용자는 즉각적이고 효과적인 기술 지원을 받을 경우 제품을 계속 사용할 가능성이 더 높기 때문입니다.

 

7. 환경적 요인

기상 조건 :

날씨는 사용자 행동에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 사람들은 기상 조건에 따라 특정 활동에 참여하거나 특정 제품을 사용할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어, 사람들은 비가 오거나 눈이 오는 날씨에 스트리밍 서비스나 온라인 게임과 같은 실내 엔터테인먼트 제품을 사용할 가능성이 더 높습니다.

 

자연재해 :

허리케인, 홍수, 산불과 같은 자연재해는 정상적인 일상을 방해하고 사람들이 제품이나 서비스를 다양한 방식으로 사용하게 만들 수 있습니다. 예를 들어, 사람들은 재해 발생 중이나 재해 발생 후에 온라인 쇼핑이나 커뮤니케이션 도구에 더 많이 의존해야 할 수도 있습니다.

 

지리적 위치 :

지리적 위치는 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 즉, 다양한 지역의 사람들이 제품과 서비스에 대한 요구 사항과 선호도가 다르기 때문입니다. 예를 들어, 도시 지역의 사람들은 차량 공유 서비스나 음식 배달 앱을 사용할 가능성이 더 높은 반면, 농촌 지역의 사람들은 온라인 쇼핑이나 배달 서비스를 사용할 가능성이 더 높을 수 있습니다.

 

환경 문제 :

기후 변화, 오염, 폐기물 감소와 같은 환경 문제도 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있으며, 사람들은 친환경 제품을 사용하거나 지속 가능한 기업을 지원할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어, 사람들은 환경에 미치는 영향을 줄이기 위해 전기 자동차나 재사용 가능한 쇼핑백을 사용할 가능성이 더 높습니다.

 

에너지 가용성 :

에너지 가용성은 사용자 행동에도 영향을 미칠 수 있습니다. 즉, 에너지 접근이 제한적이거나 신뢰할 수 없는 지역의 사람들은 에너지가 덜 필요한 제품과 서비스를 사용할 가능성이 더 높습니다. 예를 들어, 정전이 자주 발생하는 지역의 사람들은 태양광 발전 장치나 배터리로 작동되는 제품을 사용할 가능성이 더 높습니다.

 

8. 인구통계학적 요인

연령 :

연령대에 따라 기술 및 디지털 제품에 대한 선호도가 다를 수 있으며, 이는 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

성별 :

기술 사용 및 선호도의 성별 차이도 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

교육 :

교육 수준은 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있으며, 교육 수준이 높을수록 잠재적으로 디지털 제품의 더 빈번하고 효과적인 사용으로 이어질 수 있습니다.

 

소득 :

소득 수준은 디지털 제품을 구매하고 사용하는 능력과 의지에 영향을 미칠 수 있으며 이는 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

위치 :

다양한 지리적 위치에 있는 사용자는 디지털 제품에 대한 기술 및 선호도에 대해 서로 다를 수 있으며, 이는 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

 

요약하면, 인지적, 심리사회학적, 사회학적, 경제적, 정치적, 기술적, 환경적, 인구통계학적 요인의 동기화 및 패턴은 사용자 행동의 계절적 또는 리듬적 변화로 이어질 수 있으며, 이는 반드시 앱 디자인의 변화로 인한 것은 아닙니다. 제품. 이러한 변경 사항은 실제로 사용자 행동에 영향을 미치는 외부 요인으로 인해 발생하므로 재설계로 오인될 수 있습니다. 사용자 데이터를 분석하고 제품 디자인 및 개발에 대한 결정을 내릴 때 이러한 요소와 이러한 요소가 사용 행동에 미치는 잠재적 영향을 고려하는 것이 중요합니다.

 

 

 

새로운 설계의 영향을 측정하기 위한 효과적인 접근 방식: 통계 분석 및 시계열 모델링

새로운 디자인의 실제 영향을 측정하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째 접근 방식은 t-test, ANOVA , chi-test 및 회귀 분석과 같은 통계 테스트를 사용하여 중요성을 평가하는 것입니다. 이러한 테스트는 새로운 디자인의 효율성에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

 

그러나 이 접근 방식은 설계 변경 이외의 요인으로 인해 발생할 수 있는 사용 패턴의 일시적인 변화를 완전히 포착하지 못할 수 있습니다. 그렇기 때문에 새로운 디자인의 영향을 포괄적으로 평가하기 위해 여러 가지 방법을 조합하여 사용하는 것이 좋습니다.

 

두 번째 접근법은 HMM(Hidden Markov Model) , 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) , ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델, 차이분석 (Difference Model) 등의 분석기법을 이용하여 신규 설계 출시 전후 시간에 따른 사용량 변화의 시계열을 분석하는 것이다. 차등차이(DID) 분석, 이 접근 방식을 사용하려면 앞에서 설명한 잠재적 교란 요인을 신중하게 고려해야 합니다. 여기에는 사용 패턴에 영향을 미칠 수 있는 사회심리적, 사회학적, 경제적, 정치적, 기술적, 환경적, 인구통계학적 요인이 포함됩니다.

 

또한 이 접근 방식에는 설계 변경의 영향을 다른 요인의 영향과 분리하기 위해 시계열 모델링, 인과 추론, 개입 분석과 같은 전문적인 분석 도구가 필요합니다.

 

더 어려운 방법에는 더 많은 노력과 전문 지식이 필요하지만 시간이 지남에 따라 설계 변경이 미치는 영향을 보다 정확하고 세밀하게 이해할 수 있습니다. 따라서 새로운 설계의 영향을 종합적으로 평가하려면 두 가지 방법을 조합하여 사용하는 것이 좋습니다.

 

 

 

결론

결론적으로, 웹사이트나 디지털 제품의 재설계 및 업데이트로 인한 사용자 행동의 변화는 제대로 분석되지 않으면 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 디자인 변경이 사용자 행동에 미치는 영향을 포괄적으로 이해하기 위해서는 시계열 분석 및 통계 테스트를 사용하여 이러한 변화를 동적으로 분석하는 것이 필수적이라고 생각합니다.

 

이러한 목적을 위해 다양한 통계 기법을 사용하는 방법을 포함하여 사용자 행동 분석 주제를 더 깊이 탐구할 것입니다. 사용자 행동을 더 잘 이해함으로써 디지털 제품의 사용자 경험을 개선하고 더 나은 비즈니스 성과를 달성할 수 있습니다.

 

사용자 행동은 웹사이트뿐만 아니라 모든 디지털 제품의 중요한 측면이라는 점을 기억하세요. 설계 변경에 대해 정보에 입각한 결정을 내리려면 이를 주의 깊게 분석해야 합니다.

 

 

 

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Avoiding pitfalls in reporting user behavior changes

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