도서 소개

『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』는 세계적으로 가장 많이 인용되는 UX 측정 바이블로, 사용자 경험을 수치화하고 분석해, 제품의 성공을 이끄는 데이터 기반 전략을 어떻게 세울 것인지에 대한 명확한 해답을 제공하는 책이다. 3판에서는 최신 디지털 환경과 비대면 리서치 환경까지 완벽 반영했으며, 현장 UX 리서처들이 반드시 알아야 할 ‘핵심 지표(SUS, NPS, SEQ, SUPR-Q)’의 정의부터 수집, 분석, 리포팅 방법까지 체계적으로 다룬다.

『퀀트 UX 리서치』는 구글과 마이크로소프트에서 퀀트 UX 분야를 개척한 저자들의 검증된 방법론을 집대성한 실무 바이블이다. HEART 프레임워크로 성공 지표를 정의하고, 로그 분석으로 실제 사용자 행동을 추적하며, R 코드로 직접 데이터를 다루는 전 과정을 체계적으로 안내한다. 특히 재사용 가능한 코드 예제와 실제 프로젝트 사례를 통해 내일 당장 업무에 적용할 수 있는 실용성을 갖췄다. 더불어 퀀트 UX 리서처라는 새로운 직무로 성장하기 위한 구체적인 커리어 로드맵까지 제시한다. 데이터로 더 나은 사용자 경험을 만들고자 하는 모든 실무자를 위한 필독서이다.

  출판사 리뷰

『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』 소개

『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』는 세계적으로 가장 많이 인용되는 UX 측정 바이블로, 사용자 경험을 수치화하고 분석해, 제품의 성공을 이끄는 데이터 기반 전략을 어떻게 세울 것인지에 대한 명확한 해답을 제공하는 책이다.

3판에서는 최신 디지털 환경과 비대면 리서치 환경까지 완벽 반영했으며, 현장 UX 리서처들이 반드시 알아야 할 ‘핵심 지표(SUS, NPS, SEQ, SUPR-Q)’의 정의부터 수집, 분석, 리포팅 방법까지 체계적으로 다룬다.
이 책을 읽으면 다음과 같은 질문에 확실한 해답을 얻을 수 있다.

― 사용자는 우리 서비스를 만족하고 있을까?
― UI를 바꿨는데, 정말 효과가 있을까?
― 내가 수집한 UX 데이터를 어떻게 설득력 있게 설명할 수 있을까?

UX는 이제 ‘근거 중심의 의사결정’을 이끄는 핵심 자산이다. 이 책은 UX 디자이너, 제품 매니저, 데이터 분석가, 스타트업 창업자, 마케팅 전략가 등 사용자 중심의 디지털 제품을 만들고 싶은 모든 사람을 위한 실전서이자, UX 전략을 수립하는 이들의 언어와 무기가 되어줄 것이다.

“사용자 경험, 이제는 숫자로 말하라!”
UX 전략의 기준을 세우는 세계적 베스트셀러
『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』 국내 출간

막연한 느낌의 시대는 끝났다.
이제는 데이터를 기반으로 사용자 경험을 설계하고, 평가하고, 설득해야 한다.
UX 리서치의 교과서로 손꼽히는 『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』가 10년 만의 대대적인 개정을 거쳐 드디어 한국어로 출간된다.
3판은 최신 UX 리서치 흐름을 반영해, 원격 테스트, 모바일 앱 환경, 비대면 사용자 조사, 통계적 설득 전략 등 현장 실무자들이 직면한 문제들에 대한 구체적인 해법을 제공한다.
SUS, NPS, SEQ, SUPR-Q와 같은 핵심 UX 지표들을 어떻게 설계하고, 실제 사용자로부터 데이터를 수집하며, 이를 조직 내 이해관계자에게 효과적으로 보고할 수 있을지 단계별로 친절히 안내한다.

“UX, 감이 아닌 데이터로 말하라.”
최신 UX 리서치 흐름을 반영, 현장 실무자가 직면한 문제에 대한 구체적인 해법 제공

『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』은 막연한 직관과 감에 의존하던 UX 설계에서 벗어나, 사용자 경험을 정량화하고 데이터를 기반으로 설득력 있는 제품 전략을 수립하는 방법을 체계적으로 안내하는 세계적인 UX 리서치 실무서이다.
이 책은 글로벌 UX 전문가들이 현장에서 가장 널리 사용하는 SUS, NPS, SEQ, SUPR-Q 등 핵심 UX 지표들을 중심으로, 어떻게 측정 항목을 설계하고, 데이터를 수집하고, 통계적으로 분석해, 그 결과를 시각화하고 조직 내 이해관계자들에게 효과적으로 전달할 수 있는지를 단계별로 설명한다.
특히 3판에서는 최근 UX 환경의 변화에 발맞춰 원격 사용성 테스트, 모바일과 멀티 디바이스 환경, 비대면 리서치와 같은 최신 사례를 폭넓게 다루고 있으며, 실무에서 바로 활용할 수 있는 템플릿, 리서치 시나리오 예시, 실전 보고서 작성 노하우까지 포함해 UX 리서처는 물론 디자이너, PM, 마케터, 데이터 분석가 등 사용자 중심 제품을 만들고자 하는 모든 실무자에게 실질적인 가이드를 제공한다. 따라서 감각이 아닌 데이터로 사용자 경험을 설계하고, 설득이 아닌 근거로 제품을 개선하고자 하는 이들에게, 이 책은 단순한 입문서를 넘어 UX 전략의 기준이자 실전의 무기가 돼줄 것이다.

이 책에서 다루는 내용

◆ 독자들로 하여금 특정 UX 지표의 장점과 한계를 이해하고 이를 제품 디자인 프로세스와 전체 비즈니스 전략 관점에서 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는다.
◆ 감성적 몰입도 지표, 얼굴 표정 분석, UX 스코어 카드, 시선 추적, 웹 분석 등 사용자 경험을 측정하는 데 중점을 둔 최신 방법론과 기법들을 살펴본다.
◆ UX 지표를 가장 적합한 통계 기법으로 분석하고 그 결과를 이해관계자에게 간단하고 효과적으로 설명하는 방법을 단계별로 쉽게 설명한다.
◆ 조직 내에서 UX 지표를 성공적으로 구현한, 5가지 새로운 글로벌 심층 사례 연구가 포함돼 있다.

이 책의 대상 독자

이 책은 경험의 유형이 무엇이든 (소비자 제품, 컴퓨터 시스템, 애플리케이션, 웹사이트, 서비스일 수도 있고, 또는 이와는 완전히 다른 어떤 유형일 수도 있지만, 경험의 유형에 관계없이) 모든 제품 또는 서비스의 사용자 경험을 개선하는 데 관심이 있는 모든 사람을 대상으로 한다. 사용자 경험 개선에 관심이 있는 사람들, 이 책의 혜택을 받을 사람들은 각기 다른 시각을 가진 다양한 분야의 전문가일 것이다. 사용성/UX 전문가, 인터랙션 디자이너, 정보 설계자, 서비스 디자이너, 제품 디자이너, 웹 디자이너와 개발자, 소프트웨어 개발자, 그래픽 디자이너, 마케팅/시장 조사 전문가, 프로젝트/제품 관리자까지 그 대상은 다양하다.

이 책의 구성

이 책은 크게 세 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계(1~3장)에서는 UX 지표들을 이해하고 활용하는 데 필요한 배경 정보를 설명한다.
1장은 사용자 경험과 관련 지표에 관해 개략적으로 소개한다. 사용자 경험을 정의하고, 사용자 경험 측정의 가치에 대해 논하며, 이와 관련된 새로운 트렌드를 공유한다. 더불어 UX 지표에 대한 일반적인 통념을 바로잡고, UX 측정의 최신 개념을 소개한다.
2장은 UX 데이터에 관한 배경 정보와 기본 통계 개념을 설명한다. 또한 여러 UX 방법론과 관련된 일반적인 통계 절차를 수행하기 위한 가이드를 제공한다.
3장은 지표 관련 연구 계획에 대해 중점적으로 설명한다. 참가자 목표(participant goal)와 연구 목표(study goal)를 정의하고, 갖가지 상황에 적합한 지표를 선택한다.

두 번째 단계(4~10장)에서는 UX 지표의 일반적 유형과 (단일 유형에 속하지 않는) 몇몇 특별한 주제들을 살펴본다. 우리는 각 지표에 대해 그 지표가 무엇인지, 언제 어떻게 사용하는지 혹은 언제 사용하지 않는지 설명한다. 그리고 데이터를 수집하는 방법과 데이터를 분석하고 제시하는 여러 방법을 보여준다. 다음으로, 실제 UX 리서치에서 지표가 어떻게 사용됐는지 예시를 보여준다.
4장은 과업 성공 여부(task success), 과업 시간(time-on-task), 오류(error), 효율성(efficiency), 학습 용이성(ease of learning) 등 다양한 유형의 성능 지표(performance metric)를 다룬다. 이 지표들은 사용자 행동(user behavior)의 여러 양상을 측정하기 때문에 성능(performance)의 범주에 속한다.
5장은 만족도(satisfaction), 기대치(expectation), 사용 용이성(ease-of-use), 신뢰도(confidence), 유용성(usefulness), 인지도(awareness) 등 자가측정 지표에 관해 중점적으로 설명한다. 자가측정 지표는 (UX 전문가가 사용자의 실제 행동을 측정한 결과가 아니라) 사용자가 자신의 경험에 대해 공유한 내용이다.
6장은 사용성 이슈(usability issue)를 측정하는 방법을 살펴본다. 사용성 이슈는 이슈가 발생하는 빈도(frequency)와 심각도(severity), 이슈 유형 등을 측정해 쉽게 정량화할 수 있다. 또한 적절한 표본(sample)의 크기와 사용성 이슈를 안정적으로 포착하는 방법과 관련된 몇몇 논쟁에 대해서도 이야기한다.
7장은 시선 추적(eye-tracking) 기술을 사용해 사용자의 시각적 주의력(visual attention), 관심도를 측정하는 방법을 다룬다. 이 기술은 지난 몇 년 동안 더욱 정확해지고 측정 비용도 저렴해지면서 점차 많이 사용됐다. 우리는 시선 추적 기술의 기본 사항들, 이 기술을 통해 얻을 수 있는 시각적 관심 관련 지표들의 종류, 시각적 관심도 패턴을 사용해 사용자 경험을 개선하는 방법을 설명한다.
8장은 감성적 몰입도(emotional engagement)를 측정하는 방법을 소개한다. 이 지표에는 기쁨(joy), 관여도(engagement), 심지어 스트레스(stress) 같은 정서적 반응을 측정하기 위한 광범위한 기술이 적용된다. 이 모든 지표는 사용자 인터페이스와의 상호작용 경험의 결과로 사용자의 신체, 특히 얼굴이 어떻게 반응하는지에 관한 정보를 포착한다.
9장은 서로 다른 유형의 지표들을 결합하고 새로운 지표를 만들어내는 방법에 대해 설명한다. 가끔은 제품의 사용자 경험에 대한 전반적 평가를 받아보는 게 도움이 된다. 이 포괄적이고 종합적인 평가는 서로 다른 유형의 지표들을 단일 UX 지수로 결합하거나 그 지표들을 UX 점수 카드에 요약하거나 전문가 성능 수준과 비교하면서 수행된다.
10장은 (UX 연구 관점에서 중요하지만 앞서 소개한 다섯 가지 UX 지표 카테고리에 딱 들어맞진 않는) 특별한 주제들을 소개한다. 라이브 웹사이트(live website)에서의 A/B 테스트, 데이터 카드 소팅(card-sorting data), 접근성 데이터(accessibility data), 투자자본수익률(ROI, Return On Investment) 등의 주제들을 설명한다.

세 번째 단계(11~12장)에서는 UX 지표들을 실무에서 어떻게 활용하는지 보여준다. 특히 서로 다른 유형의 조직 안에서 UX 지표들을 실제로 어떻게 사용하는지, 조직에서는 UX 지표 사용을 어떤 방법으로 촉진하는지 설명한다.
11장은 서로 다른 연구자들이 수행한 다섯 가지 사례 연구를 소개한다. 각각의 독특한 사례 연구를 통해 다양한 조직에 속한 UX 전문가들이 서로 다른 유형의 UX 지표들을 사용하는 방법, 데이터를 수집하고 분석한 방법, 그리고 그 결과들을 살펴본다.
12장은 여러분이 여러분의 조직 안에서 UX 지표들을 사용해 나아가는 데 도움이 되는 10단계 가이드를 제공한다. 우리는 UX 지표들이 서로 다른 유형의 조직의 업무 활동에 어떻게 부합할 수 있을지 살펴보고, 조직 안에서 UX 지표가 제대로 작동하게 하는 실용적인 팁과 성공 레시피에 관해 논의한다.

『퀀트 UX 리서치』 소개

인사이트를 숫자로, 직관을 근거로 바꾸는 퀀트 UX 리서치
검증된 실무 방법론과 전문가 커리어 가이드

"소규모 사용자 인터뷰 결과를 100만 사용자에게 적용해도 될까?" UX 실무 현장의 영원한 숙제입니다. 정성적 리서치로 발견한 인사이트는 강력하지만, 이를 대규모로 검증하고 조직을 설득하려면 숫자가 필요합니다. 퀀트 UX 리서치는 바로 이 간극을 메웁니다. 직관을 데이터로 뒷받침하고, 추상적 인사이트를 측정 가능한 지표로 전환하여, 모든 디자인 결정에 객관적 근거를 제공합니다.

이 책은 구글과 마이크로소프트에서 퀀트 UX 분야를 개척한 저자들의 검증된 방법론을 집대성한 실무 바이블입니다. HEART 프레임워크로 성공 지표를 정의하고, 로그 분석으로 실제 사용자 행동을 추적하며, R 코드로 직접 데이터를 다루는 전 과정을 체계적으로 안내합니다. 특히 재사용 가능한 코드 예제와 실제 프로젝트 사례를 통해 내일 당장 업무에 적용할 수 있는 실용성을 갖췄습니다. 더불어 퀀트 UX 리서처라는 새로운 직무로 성장하기 위한 구체적인 커리어 로드맵까지 제시합니다. 데이터로 더 나은 사용자 경험을 만들고자 하는 모든 실무자를 위한 필독서입니다.

"이 디자인 정말 효과 있나요?"에 답하는 퀀트 UX 리서치
실리콘밸리 전문가의 분석 기법과 성장 로드맵

제품 팀의 영원한 질문, "이 디자인이 정말 효과가 있을까?"에 퀀트 UX 리서치가 데이터로 답합니다. 오늘날 기업들은 그 어느 때보다 방대한 사용자 행동 데이터를 보유하고 있습니다. 퀀트 UX 리서처는 이러한 대규모 데이터를 분석해 사용 패턴을 이해하고, 디자인 변경의 영향을 측정하며, 전략적 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다. 바로 이런 역할이 퀀트 UX 리서처를 제품 개발의 핵심 인력으로 만들고 있습니다.

이 책은 제품 디자인 개발에서 빠르게 성장하고 있는 퀀트 UX 리서치의 역할을 체계적으로 소개합니다. 퀀트 UX 리서치 분야에서 가장 널리 알려진 실무자들이 수십 년의 경험을 통해 축적한 인사이트를 담았습니다. 고객 만족도 조사부터 로그 분석을 통한 사용자 행동 이해, 사용자 경험 평가에 사용되는 통계 방법까지 실무에 필요한 기술을 전반적으로 설명합니다. 특히 재사용 가능한 코드와 실제 예제를 제공해 독자가 직접 실습하며 익힐 수 있도록 구성했습니다.

기본적인 기술을 넘어 퀀트 UX만의 고유한 영역에 초점을 맞추고, 이 분야에서 커리어를 시작하고 발전시키는 데 필요한 실질적인 조언을 제시합니다. 다양한 학문적 배경을 가진 독자들이 분석 기술을 활용해 사용자 니즈를 파악하고, 엔지니어링과 디자인 팀과 효과적으로 협업하며, 궁극적으로 제품의 사용자 경험을 최적화할 수 있도록 안내하는 실무 가이드입니다.

이 책에서 다루는 내용
◆ 퀀트 UX 리서치 직무 알아보기
◆ 퀀트 UX 리서치와 데이터 사이언스의 차이 이해하기
◆ 일반적인 퀀트 UX 리서치 프로젝트를 계획하고 성공적으로 수행하는 방법 알아보기
◆ 제품 개발, 엔지니어링, UX 조직에서 퀀트 UX 업무 활동 배치하기
◆ HEART 프레임워크를 적용해 사용자 경험 성과 측정하기
◆ 퀀트 UX 리서처로 채용되기 위한 스킬과 잠재력 평가하기
◆ 채용 인터뷰가 어떻게 이루어지는지 알아보기
◆ R 코드와 데이터셋을 활용한 퀀트 UX 프로젝트 예시 살펴보기

  작가 소개

지은이 : 크리스 채프먼
아마존 Lab126의 수석 UX 리서처이자 퀀트 UX 콘퍼런스의 창립자 겸 공동 의장이며, 퀀트 사용자 경험 협회의 회장이다. 프로그래밍과 분석에 관한 스프링거 북스(Springer Books)의 인기 도서인 『R for Marketing Research and Analytics』(Springer, 2019)와 『파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석』(에이콘출판, 2022)을 공동 저술했다. 심리학자이며 인간 중심 연구와 사용자에 대한 통합적인 양적, 질적 이해의 필요성을 강조한다.

지은이 : 토마스 S. 툴리스
2017년 피델리티 인베스트먼트에서 사용자 경험 리서치의 부사장으로 은퇴했다. 2004년부터 벤틀리 대학교에서 정보 디자인의 인적 요인 전공 겸임 교수로 학생들을 가르쳐 왔다. 1993년 피델리티에 합류해 최첨단 사용성 랩 시설을 갖춘 사용자 리서치 부서를 만들고 발전시키는 데 중요한 역할을 했다. 그 전에는 캐논 인포메이션 시스템즈, 맥도넬 더글라스, 유니시스 코퍼레이션, 벨 연구소에서 관련 직책을 맡아 일했다. 툴리스와 피델리티 사용성 팀은 <뉴스위크>, <비즈니스 2.0>, <머니>, <보스턴 글로브>, <월스트리트 저널>, <뉴욕 타임스>를 비롯한 여러 간행물에 소개된 바 있다.라이스 대학교에서 학사 학위와 공학 심리학 박사 학위를, 뉴멕시코 주립대학교에서 실험 심리학 석사 학위를 받았다. 인간-컴퓨터 인터페이스 분야에서 35년 이상 연구를 했고, 수많은 기술 저널에 50편 이상의 논문을 발표했으며, 국내외 콘퍼런스에서 초청 연사로 활동했다. 또한 8건의 미국 특허를 보유하고 있다. 2010년 빌 앨버트, 도나 테데스코와 함께 엘스비어/모건 카우프만 출판사에서 출간한 『알기 쉬운 UX 디자인 평가: 대규모 온라인 사용성 조사 가이드』(지앤선, 2013)를 공동 집필했다. 2011년 UXPA에서 공로상을 받았고, 2013년에는 ACM SIGCHI에 의해 CHI 아카데미에 선정됐다.

지은이 : 윌리엄 (빌) 앨버트
글로벌 비즈니스 육성 인큐베이터인 마하49의 수석 부사장이자 글로벌 고객 개발 책임자이다. 마하49에 합류하기 전에는 13년 동안 벤틀리 대학교의 사용자 경험 센터의 센터장이었다. 또한 피델리티 인베스트먼츠의 사용자 경험 디렉터, 라이코스의 사용자 인터페이스 선임 연구원, 닛산 캠브릿지 베이직 리서치의 박사후 연구원으로도 활동했다. 사용자 경험 리서치/디자인/전략 분야에서 20년 이상 경험을 쌓아 왔다. 50개 이상의 국내외 콘퍼런스에서 연구를 발표하고 게재했으며, 사용자 경험/사용성/인간-컴퓨터 인터랙션 분야의 여러 학술 저널에 동료 심사를 거쳐 연구물을 발표했다. 2010년에는 톰 툴리스, 도나 테데스코와 함께 엘스비어/모건 카우프만 출판사에서 출간한 『알기 쉬운 UX 디자인 평가: 대규모 온라인 사용성 조사 가이드』(지앤선, 2013)를 공동 집필했다.2013년부터 <사용자 경험 저널>의 공동 편집장을 맡고 있다. 휴먼 팩터, 인적 요인와 공간 인지에 대한 연구로, 캘리포니아 산타바바라 대학교와 일본 정부로부터 저명한 연구 지원금을 받았다. 워싱턴 대학교에서 지리 정보 시스템 전공 학사 및 석사 학위를, 보스턴 대학교에서 지리-공간 인지 연구로 박사 학위를 받았다. 닛산 케임브리지 베이직 리서치에서 포닥을 마쳤다.

지은이 : 케리 로든
코드 포 아메리카(Code for America)의 책임 수석 리서처다. 2007년 구글에서 정량적 UX 리서치 직무를 신설하고, 업계 최초로 퀀트 UX 리서치 팀을 이끌었다. 사용자 경험을 위한 HEART 지표 프레임워크와 사용자 행동의 시퀀스 선버스트 시각화 등 인기 있는 UX 도구와 기술을 개발했다. 컴퓨터 사이언스와 인간 컴퓨터 인터랙션(HCI, Human Computer Interaction)을 전공했으며, A/B 테스트를 포함한 대규모 사용자 데이터 분석과 시각화에 중점을 두고 연구해 왔다.

  목차

『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』

헌사
옮긴이 소개
옮긴이의 말
지은이 소개
서문
감사의 글
셰릴 툴리스 시로이스의 특별한 메모

1장 서론
1.1 사용자 경험이란 무엇인가?
1.2 사용자 경험 지표란 무엇인가?
1.3 UX 지표의 가치
1.4 모두를 위한 지표
1.5 사용자 경험 지표의 새로운 기술
1.6 UX 지표에 관한 열 가지 괴담
오해 1: 지표를 수집하는 데 너무 많은 시간이 소요된다
오해 2: UX 지표는 너무 많은 비용이 든다
오해 3: 자잘한 개선에 집중하는 상황에선 UX 지표가 유용하지 않다
오해 4: UX 지표는 원인을 이해하는 데 도움이 되지 않는다
오해 5: UX 지표는 노이즈가 너무 많다
오해 6: 직감을 믿으면 된다
오해 7: 신제품에는 지표가 적용되지 않는다
오해 8: 우리가 다루고 있는 이슈 유형에 적합한 측정 지표가 존재하지 않는다
오해 9: 경영진은 지표를 이해하지 못하거나 높이 평가하지 않는다
오해 10: 작은 표본 크기로는 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하기 어렵다

2장 기본 지식
2.1 독립 변수와 종속 변수
2.2 데이터 유형
2.2.1 명목형 데이터
2.2.2 순서형 데이터
2.2.3 구간형 데이터
2.2.4 비율형 데이터
2.3 기술 통계
2.3.1 중심 경향 측정
2.3.2 변산성 측정
2.3.3 신뢰구간
2.3.4 신뢰구간을 오차 막대로 표시하기
2.4 평균 비교
2.4.1 독립표본
2.4.2 대응표본
2.4.3 3개 이상의 표본 비교
2.5 변수 간의 관계
2.5.1 상관관계
2.6 비모수적 검정
2.6.1 카이제곱 검정
2.7 데이터를 그래픽으로 시각화하기
2.7.1 기둥 그래프와 막대 그래프
2.7.2 선 그래프
2.7.3 산점도
2.7.4 파이 차트와 도넛 차트
2.7.5 누적 막대 그래프
2.8 요약

3장 계획하기
3.1 연구의 목표
3.1.1 형성적 사용자 리서치
3.1.2 총괄적 사용자 리서치
3.2 UX의 목표
3.2.1 사용자 성능
3.2.2 사용자 선호도
3.2.3 사용자 감정
3.3 사업의 목표
3.4 올바른 UX 지표 선택하기
3.4.1 전자상거래 거래 완료하기
3.4.2 제품 비교하기
3.4.3 동일 제품의 사용 빈도 평가하기
3.4.4 내비게이션과 인포메이션 아키텍처 평가하기
3.4.5 인지도 제고
3.4.6 문제 발견하기
3.4.7 고위험 제품의 사용성 극대화하기
3.4.8 전반적으로 긍정적인 사용자 경험으로 만들기
3.4.9 미묘한 디자인 변경이 미치는 영향 평가하기
3.4.10 디자인 대안을 서로 비교하기
3.5 사용자 리서치 방법론과 도구
3.5.1 전통적인 (모더레이터가 있는) 사용성 테스트
3.5.2 모더레이터 없이 진행하는 사용성 테스트
3.5.3 온라인 설문 조사
3.5.4 정보 구조 도구
3.5.5 클릭 도구와 마우스 도구
3.6 기타 세부 사항
3.6.1 예산과 일정
3.6.2 참가자
3.6.3 데이터 수집
3.6.4 데이터 정제
3.7 요약

4장 성능 지표
4.1 과업 성공
4.1.1 이원적 성공 척도
4.1.2 성공 수준
4.1.3 성공 측정의 문제
4.2 과업 시간
4.2.1 과업 소요 시간 측정의 중요성
4.2.2 과업 소요 시간을 수집하고 측정하는 방법
4.2.3 과업 소요 시간 데이터를 분석하고 제시하기
4.2.4 시간 데이터 활용 시 고려 사항
4.3 오류
4.3.1 오류를 측정하는 시점
4.3.2 무엇이 오류를 만들어내는가?
4.3.3 오류 수집 및 측정
4.3.4 오류 분석 및 제시
4.3.5 오류 지표를 사용할 때 고려할 사항
4.4 기타 효율성 지표
4.4.1 효율성 지표를 수집 및 측정하기
4.4.2 효율성 데이터 분석 및 제시하기
4.4.3 과업 성공과 소요 시간을 조합해 만든 효율성 지표
4.5 학습 용이성
4.5.1 학습 용이성 데이터를 수집 및 측정하기
4.5.2 학습 용이성 데이터를 분석 및 제시하기
4.5.3 학습 용이성을 측정할 때 고려해야 할 사항
4.6 요약

5장 자가측정 지표
5.1 자가측정 데이터의 중요성
5.2 평가 척도
5.2.1 리커트 척도
5.2.2 시멘틱 척도
5.2.3 자가측정 데이터를 수집하는 시점
5.2.4 평가 수집 방법
5.2.5 자가측정 데이터 수집의 편향
5.2.6 평가 척도에 대한 일반 지침
5.2.7 평가 척도 데이터 분석하기
5.3 과업 사후 평가
5.3.1 사용 용이성
5.3.2 시나리오 사후 설문지
5.3.3 기대치 측정하기
5.3.4 과업 사후 자가측정 지표의 비교
5.4 전반적 사용자 경험 평가
5.4.1 시스템 사용성 척도
5.4.2 컴퓨터 시스템 사용성 설문지
5.4.3 제품 반응 카드
5.4.4 사용자 경험 설문지
5.4.5 어트랙디프
5.4.6 순고객 추천 지수
5.4.7 사용자 경험을 자가측정하기 위한 그밖의 도구
5.4.8 자가측정 지표 비교
5.5 SUS로 디자인안 비교하기
5.6 온라인 서비스
5.6.1 웹사이트 분석 및 측정 인벤토리
5.6.2 미국 고객 만족도 지수
5.6.3 오피니언랩
5.6.4 라이브 사이트 설문 조사 관련 이슈
5.7 자가측정 지표의 기타 유형
5.7.1 속성의 우선순위 평가하기
5.7.2 특정 속성 평가하기
5.7.3 특정 요소 평가하기
5.7.4 개방형 질문
5.7.5 인식과 이해
5.7.6 인식 수준과 유용성 간의 차이 비교
5.8 요약

6장 이슈 기반 지표
6.1 사용성 이슈란 무엇인가?
6.1.1 진짜 이슈와 거짓 이슈
6.2 이슈를 식별하는 방법
6.2.1 1:1 연구에서 사고 구술법 사용
6.2.2 자동화된 연구에서 축어적 코멘트 사용하기
6.2.3 웹 분석 사용하기
6.2.4 시선 추적 사용하기
6.3 심각도 평가
6.3.1 사용자 경험에 따른 심각도 평가
6.3.2 요인 조합에 따른 심각도 평가
6.3.3 심각도 평가 체계 사용하기
6.3.4 평가 체계에 대한 몇 가지 주의 사항
6.4 사용성 이슈에 대한 지표 분석 및 보고하기
6.4.1 고유한 이슈의 빈도
6.4.2 참가자별 이슈 빈도
6.4.3 참가자 비율
6.4.4 카테고리별 이슈
6.4.5 과업별 이슈
6.5 사용성 이슈 식별의 일관성
6.6 사용성 이슈 식별의 편향
6.7 참가자 수
6.7.1 참가자 5명이면 충분하다
6.7.2 참가자 5명만으로는 충분하지 않다
6.7.3 무엇을 해야 할까?
6.7.4 우리의 권고
6.8 요약

7장 시선 추적
7.1 시선 추적의 작동 원리
7.2 모바일 시선 추적
7.2.1 순간정보인식 측정하기
7.2.2 상황에 따른 모바일 사용자 이해
7.2.3 모바일 시선 추적 기술
7.2.4 안경
7.2.5 기기 스탠드
7.2.6 소프트웨어 기반 시선 추적
7.3 시선 추적 데이터 시각화
7.4 관심 분야
7.5 일반적인 시선 추적 지표
7.5.1 체류 시간
7.5.2 고정 횟수
7.5.3 고정 시간
7.5.4 순서
7.5.5 첫 번째 시선 고정까지의 시간
7.5.6 재방문
7.5.7 적중률
7.6 시선 추적 데이터 분석을 위한 팁
7.7 동공 반응
7.8 요약

8장 감정 측정
8.1 감성적 사용자 경험 정의
8.2 감정 측정 방법
8.2.1 감정 측정의 다섯 가지 고려 사항
8.3 언어적 표현을 통한 감정 측정
8.4 자가측정
8.5 얼굴 표정 분석
8.6 전기적 피부 반응
8.7 사례 연구: 생체 인식의 가치
8.8 요약

9장 결합 지표와 비교 지표
9.1 단일 UX 점수
9.1.1 타깃 목표에 기반한 지표 결합
9.1.2 백분율을 기준으로 지표들을 결합하기
9.1.3 z-점수를 기반으로 지표 결합
9.1.4 SUM 사용하기
9.2 UX 점수 카드와 프레임워크
9.2.1 UX 점수 카드
9.2.2 UX 프레임워크
9.3 목표 및 전문가 성능과의 비교
9.3.1 목표와의 비교
9.3.2 전문가 성능 수준과의 비교
9.4 요약

10장 스페셜 토픽
10.1 웹 분석
10.1.1 기본 웹 분석
10.1.2 클릭률
10.1.3 이탈률
10.1.4 A/B 테스트
10.2 카드 소팅 데이터
10.2.1 열린 카드 소팅 데이터 분석
10.2.2 닫힌 카드 소팅 데이터 분석
10.3 트리 테스트
10.4 첫 번째 클릭 테스트
10.5 접근성 지표
10.6 투자자본수익률 지표
10.7 요약

11장 사례 연구
11.1 넷플릭스 TV 사용자 인터페이스, 빠르게 생각하기와 느리게 생각하기
11.1.1 배경
11.1.2 방법론
11.1.3 결과
11.1.4 토론
11.1.5 영향
11.2 PCW 프레임워크(참여/경쟁/승리): 시장에서의 제품 및 기능 평가
11.2.1 소개
11.2.2 객관적 기준 잡기
11.2.3 기능 분석
11.2.4 PCW (종합) 사용성 테스트
11.3 엔터프라이즈 UX 사례 연구: ‘UX 수익 체인’ 발견하기
11.3.1 소개
11.3.2 지표 식별하고 선택하기
11.3.3 방법론
11.3.4 분석
11.3.5 결과
11.3.6 결론
11.4 건강 보험 웹사이트의 UX 벤치마킹
11.4.1 방법론
11.4.2 결과
11.4.3 요약 및 권장 사항
11.4.4 감사의 말씀
11.4.5 약력
11.5 SNAP 격차 해소
11.5.1 현장 조사
11.5.2 주간 리뷰
11.5.3 신청서 질문
11.5.4 설문 조사
11.5.5 프로토타입 테스트
11.5.6 성공 지표
11.5.7 조직
11.5.8 약력

12장 성공의 열 가지 열쇠
12.1 데이터에 생명력 불어넣기
12.2 측정 요청을 기다리지 말라
12.3 측정에는 생각보다 돈이 많이 들지 않는다
12.4 일찍 계획하기
12.5 제품 벤치마킹
12.6 데이터 탐색
12.7 비즈니스 언어로 말하기
12.8 자신감 보여주기
12.9 지표를 오용하지 말자
12.10 프레젠테이션 간소화

참고문헌
찾아보기

『퀀트 UX 리서치』

1부. UX 및 퀀트 UX

1장. 시작하기
1.1 저자는 누구인가? 이 책에 귀를 기울여야 하는 이유
1.2 이 책의 다른 점은 무엇인가?
1.3 이 책의 독자는 누구인가?
1.3.1 관심사 확인
1.4 이 책을 통해 무엇을 배울 것인가?
1.5 이 책의 활용 방법
1.5.1 가정
1.5.2 전문 용어에 대한 참고 사항
1.5.3 각 장의 예제
1.6 온라인 자료
1.6.1 코드와 데이터 소스
1.6.2 도움말, 업데이트, 오류
1.7 핵심 포인트

2장. UX 및 UX 리서치
2.1 사용자 경험
2.1.1 UX 직무
2.1.2 UX 디자인과 소프트웨어 엔지니어링
2.1.3 프로덕트 관리
2.2 UX 리서치
2.2.1 UXR의 유형
2.2.2 UXR의 리서치 라이프사이클
2.2.3 제품 라이프사이클에 따른 일반적인 리서치 프로젝트
2.3 핵심 포인트
2.4 더 알아보기

3장. 정량적 UX 리서치: 개요
3.1 정량적 UX 리서치
3.2 퀀트 UX 리서치의 주 단위 업무
3.2.1 일반적인 주간 활동
3.2.2 퀀트 UXR의 일반적인 리서치 질문
3.2.3 이해관계자의 질문
3.3 다양한 유형의 퀀트 UXR
3.4 퀀트 UXR과 다른 직군의 차이점
3.4.1 퀀트 UXR vs 일반 UXR
3.4.2 퀀트 UXR vs 혼합 방법 UXR
3.4.3 퀀트 UXR vs 설문 조사 과학자
3.4.4 퀀트 UXR vs 마케팅 리서처
3.4.5 퀀트 UXR vs 데이터 사이언티스트
3.4.6 퀀트 UXR vs 비즈니스 또는 프로덕트 애널리스트
3.4.7 퀀트 UXR vs 리서치 사이언티스트
3.4.8 퀀트 UXR vs 학술 연구
3.5 퀀트 UXR 직군에 적합한가?
3.6 핵심 포인트
3.7 더 알아보기

2부. 핵심 기술

4장. UX 리서치
4.1 퀀트 UXR을 위한 기본 및 고급 기술
4.1.1 'T자형' 기술
4.2 사용자에게 집중하기
4.2.1 사용자의 관점 채택하기
4.2.2 사용자 중심의 변수 및 결과 평가하기
4.2.3 인지적 접근 방식으로 '왜'라는 질문에 답하기
4.2.4 충족되지 않은 니즈에 집중하기
4.2.5 UX 실행 및 이해관계자와 연계하기
4.3 리서치 유효성
4.4 사용자 및 제품 평가
4.5 리서치 윤리
4.5.1 리서치의 리스크 및 이점
4.5.2 개인 정보 보호 및 법적 요구 사항
4.5.3 최소 수집량
4.5.4 과학적 표준
4.5.5 사회에 미치는 영향
4.5.6 신문 테스트
4.6 리서치 계획
4.7 핵심 포인트
4.8 더 알아보기

5장. 통계
5.1 왜 통계인가?
5.1.1 통계 vs 머신러닝
5.2 기초: 샘플링과 데이터 품질
5.3 핵심 통계 분석 스킬
5.3.1 탐색적 데이터 분석 및 시각화
5.3.2 기술 통계
5.3.3 추론 통계 검정 및 실질적 유의성
5.3.4 A/B 테스트의 기초
5.3.5 선형 모델
5.4 자주 관찰되는 문제점
5.4.1 부정확하거나 편향된 데이터
5.4.2 발견에 집중하느라 의사결정에 대한 관점 상실
5.4.3 결과를 성급히 가정하기
5.4.4 통계적 유의성 해석하기
5.4.5 고급 모델 적용하기
5.5 핵심 포인트
5.6 더 알아보기
5.7 질문 및 예제

6장. 프로그래밍
6.1 개요
6.1.1 프로그래밍의 필요성
6.1.2 프로그래밍 언어
6.2 절차적 프로그래밍 기초
6.2.1 알고리듬
6.2.2 데이터 구조
6.3 SQL
6.4 기타 코딩 주제
6.4.1 코드의 재현 가능성
6.4.2 성능과 확장성
6.5 핵심 포인트
6.6 더 알아보기
6.7 예제

3부. 분석 도구와 기법

7장. 사용자 경험 지표
7.1 HEART 프레임워크
7.1.1 행복
7.1.2 참여도
7.1.3 채택
7.1.4 리텐션
7.1.5 태스크 성공
7.2 목표-시그널-지표 프로세스
7.2.1 목표
7.2.2 시그널
7.2.3 지표
7.3 방법 통합 적용
7.4 Gmail의 라벨 리디자인
7.5 경험에서 얻은 교훈
7.5.1 개별적인 함정
7.5.2 조직 관련 문제
7.6 핵심 포인트
7.7 더 알아보기
7.8 예제

8장. 고객 만족도 조사
8.1 CSat 프로그램의 목표
8.2 고객 조사의 구성 요소
8.2.1 고객 모집단과 표본
8.2.2 설문 조사 메커니즘
8.2.3 서열 평가
8.2.4 주관식 의견
8.2.5 인구 통계 및 행동 정보
8.2.6 그룹 간 비교 대신 시간 경과에 따른 비교
8.2.7 이해관계자 및 고객과의 후속 조치
8.3 CSat 분석의 일반적인 문제
8.4 R을 사용한 예제 분석
8.4.1 초기 데이터 검사
8.4.2 특정 기간의 CSat
8.4.3 시간 경과에 따른 CSat
8.4.4 TOP 2 박스 비율
8.4.5 CSat가 변하고 있는가? 초기 분석
8.4.6 국가별 검토
8.4.7 데이터에서 CSat 변화에 대한 더 나은 모델
8.5 핵심 포인트
8.6 더 알아보기
8.7 예제

9장. 로그 시퀀스 시각화
9.1 예제 시퀀스 데이터
9.1.1 뷔페 데이터에 대한 선버스트 차트
9.2 웹사이트 데이터의 선버스트 시각화
9.2.1 로그를 시퀀스로 변환하기
9.2.2 EPA 데이터의 선버스트 시각화
9.2.3 추가 분석 단계
9.3 핵심 포인트
9.4 더 알아보기
9.5 예제

10장. MaxDiff: 기능 및 사용자 요구 사항 우선순위 설정
10.1 MaxDiff 개요
10.1.1 MaxDiff 분석 예시
10.1.2 피자 수요 계산
10.1.3 MaxDiff의 장점 요약
10.2 MaxDiff 추정에 대한 상세한 소개
10.2.1 MaxDiff 설문의 일반적인 UX 주제
10.2.2 MaxDiff 설문 작성 및 배포
10.2.3 설문 작성 플랫폼
10.2.4 MaxDiff와 접근성
10.2.5 MaxDiff 통계 모델
10.3 예제: 정보 탐색 사용 사례
10.3.1 정보 탐색을 위한 MaxDiff 개요
10.3.2 설문 형식
10.3.3 데이터 형식
10.3.4 choicetools 패키지를 사용한 추정
10.3.5 다음 단계
10.4 핵심 포인트
10.5 더 알아보기
10.6 예제

4부. 조직 및 커리어

11장. UX 조직
11.1 일반적인 UX 조직 모델
11.1.1 직무 중심 조직
11.1.2 제품 중심 조직
11.2 퀀트 UXR을 위한 기타 조직 모델
11.2.1 중앙 집중식 퀀트 UX 리서치 팀
11.2.2 데이터 사이언스 또는 애널리틱스 팀의 퀀트 UX
11.3 퀀트 UXR 매니저를 위한 조언
11.3.1 이해관계자 및 데이터에 대한 접근 권한
11.3.2 무작위 요청 차단
11.3.3 성장의 기회
11.3.4 영향력 입증에 관한 도움말
11.3.5 방해하지 않기
11.4 핵심 포인트
11.5 더 알아보기

12장. 인터뷰 및 채용 공고
12.1 일반적인 퀀트 UXR 인터뷰 프로세스
12.2 인터뷰 패널의 두 가지 형식
12.2.1 형식 1: 인터뷰 루프
12.2.2 형식 2: 실습 인터뷰
12.2.3 인터뷰어의 평가 방식
12.2.4 채용 의사결정자
12.3 현장 인터뷰 이전, 진행, 이후
12.3.1 인터뷰 이전: 회사의 준비 사항
12.3.2 인터뷰 이전: 지원자의 준비 사항
12.3.3 인터뷰 진행
12.3.4 인터뷰 이후
12.4 채용 공고 및 지원
12.4.1 채용 정보 찾기
12.4.2 지원서 작성을 위한 기타 제안 사항
12.5 핵심 포인트
12.6 더 알아보기

13장. 리서치 프로세스, 보고, 이해관계자
13.1 초기 이해관계자
13.1.1 이해관계자의 요구 및 니즈
13.1.2 의사결정에 집중하기
13.1.3 역방향 작업
13.2 결과 보고
13.2.1 리서치의 사용자로서 이해관계자
13.2.2 두 가지 모델: 프레젠테이션 및 문서
13.3 좋은 결과물의 원칙
13.3.1 의사결정을 위한 간결하고 집중적인 설명
13.3.2 최소한의 기술 보고서
13.3.3 편향성 배제
13.3.4 재현 및 일반화 가능성
13.4 리서치 아카이브
13.5 이해관계자에 관한 일반적인 문제
13.5.1 의사결정 기준의 부재
13.5.2 임시 프로젝트
13.5.3 기회 비용
13.5.4 검증 리서치
13.5.5 통계적 유의성
13.5.6 체리 피킹 결과
13.5.7 상충되는 결과
13.5.8 부정적 결과에 국한된 이의 제기
13.6 훌륭한 이해관계자 찾기
13.7 핵심 포인트
13.8 더 알아보기

14장. 퀀트 UXR을 위한 커리어 개발
14.1 업계 커리어 경로의 핵심 요소
14.1.1 직급
14.1.2 커리어 사다리
14.1.3 커리어 트랙: IC 및 매니저
14.1.4 직급의 분포
14.1.5 IC와 매니저 중 선택하기
14.2 직급에 관한 문제
14.3 성과 평가 및 승진
14.3.1 성과 평가
14.3.2 영향력
14.3.3 승진
14.4 개인 성향과 목표
14.4.1 극대화 vs. 만족화
14.4.2 빌더 vs. 탐험가
14.5 커리어 경로에서 스킬 쌓기
14.5.1 스킬 개발 분야
14.5.2 멘토 찾기
14.6 시니어 IC를 위한 경로
14.6.1 스태프 이상 직급 패턴 1. 테크 리드
14.6.2 스태프 이상 직급 패턴 2: 에반젤리스트
14.6.3 스태프 이상 직급 패턴 3: 전략 파트너
14.7 핵심 포인트
14.8 더 알아보기

15장. 퀀트 UX의 미래 전망
15.1 전망 1: UX 데이터 사이언스
15.2 전망 2: 컴퓨테이셔널 사회 과학
15.3 전망 3: 혼합 방법 UX
15.4 전망 4: 퀀트 UX의 발전
15.5 더 알아보기
15.6 마무리

부록 A. 퀀트 UX 직무 기술서 예시
부록 B. 퀀트 UX 채용 루브릭 예시
부록 C. 참고 문헌

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