UX 개선을 위한 사용자 데이터 활용

데이터는 현재 수많은 비즈니스에 있어 지구상에서 가장 가치 있는 상품이자 자원 중 하나이며 데이터의 가치는 당분간 줄어들 것으로 예상되지 않습니다. 데이터는 고객 기반과 의미 있는 관계를 구축하고 매력적인 방식으로 새로운 고객에게 다가가려는 기업에게 매우 중요합니다.

고객 기반을 성장시키는 가장 좋은 방법 중 하나는 사용자 경험에 집중하는 것입니다.

가능한 최고의 UX를 만드는 프로세스는 비즈니스마다 다르지만 모든 회사에서 UX를 개선하기 위해 사용할 수 있는 가장 중요한 도구 중 하나는 데이터입니다. "빅 데이터"는 마케팅 세계에서 매우 자주 볼 수 있는 용어로, 기업이 수집하는 소비자 및 온라인 사용자 데이터의 측정할 수 없는 양을 나타냅니다. 현대 비즈니스는 혁신과 속도를 바탕으로 번창하며 고객을 이해하는 것은 관련성을 유지하고 수익성을 더 오래 유지하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

데이터 수집도 중요하지만 데이터 수집도 중요합니다. 모든 회사는 이 풍부한 정보를 최대한 활용하기 위해 데이터 대조 및 분석 도구에 투자해야 합니다. 사용자 데이터 분석은 사용자가 웹사이트에 머문 시간, 주문을 확인하기 전에 장바구니를 포기한 시간, 가장 관심을 끄는 페이지를 알려줍니다.

웹사이트를 위한 더 나은 UX를 만들기 위해 데이터 분석을 활용하는 것이 중요하며 여러 가지 방법으로 이를 수행할 수 있습니다.

데이터는 더 나은 소비자 프로필을 구축하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 기반으로 하는 더 나은 UX를 추구하기로 결정할 때 가장 좋은 출발점 중 하나는 대상 고객 프로필입니다. 거의 모든 고객 중심 회사에는 회사에 끌릴 고객 유형을 나타내는 기본적으로 아바타인 고객 프로필이 있습니다.

마케팅 부서와 분석가는 이러한 프로필을 사용하여 회사의 제품 또는 서비스에서 가치를 찾을 가능성이 가장 높은 고객에게 도달할 수 있는 최선의 방법을 결정합니다. 데이터는 고객 행동과 변화하는 추세를 기반으로 훨씬 더 자세한 프로필을 만드는 데 도움이 됩니다.

전자상거래 사이트, 소셜 미디어 페이지 및 기타 웹 기반 콘텐츠에서 수집된 데이터는 고객과 리드가 브랜드와 상호 작용하는 방식에 대한 광범위한 관점을 제공합니다. 큰 그림을 그리는 것은 확실히 가치가 있지만 팀이 고객 프로필을 형성하는 데 도움이 되는 특정 패턴을 추출하는 방법을 아는 것도 중요합니다. 고객과 사이트 사용자를 보다 잘 정의된 그룹으로 나눌 수 있습니다.

그렇게 하고 나면 몇 가지 질문을 하고 데이터에 답이 있는지 확인하세요.

• 사용자 그룹은 특정 제품이나 서비스를 어떻게 인식합니까?
  다양한 유형의 고객이 사이트의 특정 영역과 상호 작용하는 방식과 그들이 구매하는 제품 및 서비스를 조사하면 관심이 없어 보이는 고객에게 가장 잘 도달할 수 있는 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 제품이 모든 잠재 고객에게 어필할 수는 없지만 미지근한 리드의 관심을 끌기 위해 접근 방식을 조정하면 훨씬 더 많은 관심을 불러일으킬 것입니다.
• 청중이 제품에서 가장 가치 있다고 생각하는 것은 무엇입니까?
  제품 리뷰 및 고객의 기타 피드백은 매우 중요합니다. 소비자는 일반적으로 회사에 제공하는 제품에 대해 어떻게 생각하는지 말할 때 어떤 결정도 내리지 않습니다. 신제품 출시 후 소셜 미디어 활동이 급증하면 사람들이 신제품에 대해 이야기하는 부분, 제품에 대한 생각, 개선이 필요한 부분을 알 수 있습니다.
• 귀사의 제품과 서비스는 고객의 문제를 어떻게 해결합니까?
  오늘날의 시장은 레이저와 같은 초점을 요구합니다. 고객은 매우 정확한 문제와 문제점에 대한 매우 구체적이고 효과적인 솔루션을 원합니다. 귀하의 데이터는 사람들이 귀하의 브랜드에서 가장 가치 있다고 생각하는 것과 브랜드가 자신의 삶에 어떻게 적합하다고 생각하는지 보여줍니다.
• 어디를 개선해야 합니까?
  사이트의 특정 섹션에서 트래픽이 거의 발생하지 않거나 최근 블로그 게시물이 평소보다 훨씬 더 부정적인 피드백을 생성했습니까? 사용자 트래픽은 사용자의 관심을 끄는 요소와 반응을 생성하는 요소를 보여줍니다. 물론 긍정적인 반응을 만들고 제품이 좋은 평가를 받기를 원하지만 그렇게 하지 못하는 경우 데이터를 통해 이유를 알 수 있으므로 같은 실수를 두 번 반복하지 않습니다.

보다 강력한 고객 프로필 및 사용자 그룹을 생성할 때 사용자에게 이러한 질문을 할 수도 있습니다. UX에 대해 관련 질문을 하고 이를 프로모션에 적용하여 플래시 수익을 창출할 수도 있습니다. 사이트 방문자에게 귀하의 사이트 경험에 대한 짧은 설문조사에 참여하는 대가로 향후 구매를 위한 쿠폰을 제공하거나 소셜 미디어에서 유사한 설문조사를 수행합니다.

조사는 귀하의 온라인 존재에 가장 많은 노력이 필요한 위치를 찾는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 귀하와 고객의 문제점을 발견했다면 더 나은 UX로 이어질 의미 있는 변경을 위한 프로세스가 필요합니다.

디자인과 데이터의 결합

회사의 웹 디자이너와 데이터 분석가는 같은 부서에서 일할 수 있지만 사이트 구축에 대한 접근 방식은 매우 다릅니다. 디자인은 일반적으로 시각적 매력과 심리학에 초점을 맞추는 반면 데이터 과학은 양적 분석 및 엔지니어링에 의존합니다.

환상적이고 깊이 있는 정량적 데이터 세트는 일반적으로 시각적으로 매력적이지 않으며 직관적으로 기능적이고 시각적으로 매력적인 인터페이스는 일반적으로 데이터를 효과적으로 전달하지 않습니다.

데이터 중심 앱은 탐색이 직관적이고 시각적으로 매력적이어야 합니다. 웹 페이지는 대부분 정적이며 상호 작용 수단을 거의 제공하지 않았지만 더 이상 그렇지 않습니다. 사용자는 웹 페이지에 대한 온라인 경험을 훨씬 더 많이 제어할 수 있으며 UX 디자이너는 이러한 경험을 더 의미 있고 매력적으로 만드는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.

데이터 과학자와 분석가는 팀이 데이터에서 나타나는 패턴을 이해하도록 도울 수 있으며 UX 디자이너는 해당 정보를 가져와 UX를 향상시키는 도구로 사용해야 합니다. 데이터 과학자가 시간을 내어 보다 시각적으로 직관적인 방식으로 데이터를 제시하면 데이터를 디자인 요소로 활용하기가 더 쉽습니다.

데이터 기반 UX 구축

UX에 영향을 미치는 데이터의 패턴과 요소를 찾으면 브랜드와 훨씬 더 의미 있는 사용자 상호 작용을 생성할 사용자 중심의 데이터 중심 UX를 만들 수 있습니다.

사용자가 사이트에서 어떻게 행동하는지, 왜 수집한 양적 데이터 뒤에 숨은 동기를 보여주는 질적 데이터. 이 양적 데이터에는 사용자가 누구인지, 어떤 문제가 있는지, 가장 활동적인 시기, 문제에 대한 답변을 찾는 위치가 포함됩니다.

수집한 데이터는 훨씬 더 자세한 고객 프로필을 형성하고 사용자 행동에 대한 더 명확한 그림을 제공합니다. 이 데이터가 확실히 손에 들어오고 사용자에게 어떤 영향을 미치는지 알게 되면 실행 가능한 계획을 세워 더욱 매력적이고 정교하게 연마된 UX를 만들 수 있습니다.

데이터 기반 설계는 지속적인 프로세스입니다. 조직이 발전하고 고객 기반이 성장함에 따라 해당 사용자와 소통하는 데 사용하는 방법도 변경해야 합니다.