B2B 프로덕트의 UX 측정하기
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[프로덕트 & 데이터 분석]
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지표
요약
B2B UX 메트릭의 중요성과 한계점
사용자가 제품을 얼마나 가치있게 여기는지는 사용자의 경험(UX)을 통해 결정됩니다. 좋은 UX 디자인은 B2B 제품이 가지고 있는 복잡한 프로세스와 사용자의 격차를 해소하는데 매우 도움이 됩니다. 어떤 UX 디자인이 사용자에게 좋은지를 평가할 수 있을까요? 이를 위해 UX 메트릭이 사용됩니다.
점차 B2B 산업의 경쟁력이 높아지면서 B2B 사용자 경험을 측정할 수 있는 B2B UX 메트릭에 대한 연구가 중요해지고 있습니다. 하지만 B2B UX 메트릭은 다양한 한계를 가지고 있습니다.
- 보다 복잡한 B2B 제품의 특성 때문에, 기존의 B2C UX 메트릭을 적용하기 어렵습니다.
- B2B 고객의 경우 정보 보안에 대한 요구사항이 있기 때문에 행동데이터를 얻기 어렵습니다.
- 기술 기반 제품의 사용자는 UX에 크게 연연하지 않으며, 이는 데이터 가치의 제약으로 이어집니다. 적절한 측정방법이 없으면 B2B 사용자 경험 데이터를 수량화하기가 쉽지 않습니다.
5가지 UX 메트릭 모델
우리 제품에 적용할 이상적인 UX 메트릭을 찾기 앞서, 기존의 B2B UX 메트릭을 포괄적으로 이해해야합니다. 참고할만한 5가지 모델을 소개합니다.
( 생각해보기 - 각 메트릭 모델의 지향점에 따라 특징이 다르며, 장점과 단점이 있습니다. 어떤 모델이 우리 제품에 가장 적합할지, 메트릭의 프레임웍을 어떻게 차용할 수 있을지 생각하며 보시면 좋을 것 같습니다.)
1. 구글 | HEART & GSM 모델
HEART모델은 세로축으로, 아래의 5가지 측면으로 구성됩니다.
- Happiness : 제품이 유용했는가, 다루기 쉬웠는가, 제품을 사용하며 행복을 느꼈는가
- Engagement : 제품의 콘텐츠에 관심이 있는가, 제품을 자주 사용하고 싶어지는가
- Adoption : 새로운 제품/기능을 사용하고 싶어지는가
- Retention : 일정 기간동안 제품/기능을 지속적으로 사용하려는 의지가 있는가
- Task Success : 태스크를 효율적/효과적으로 완료할 수 있는가
GSM 프로세스는 가로축으로, HEART모델의 데이터를 정의하기 위해 사용합니다.
- Goal : 사용자가 달성해야 하는 중요한 작업
- Signal : 사용자의 목표 달성 여부를 확인할 수 있는 곳
- Metric : 웹사이트 트래픽, DAU같은 측정항목
: 양적 데이터가 제품 설계 결정을 주도하는 방법의 훌륭한 예시입니다.
: 비교적 B2B보다는 B2C에 적합한 모델입니다.
2. 알리페이 | PTECH 모델
구글의 HEART 모델에서 Happiness를 Satisfaction으로, Task Success를 Task Experience로 확장하고, Performance, Clarity를 추가하여 제품의 성능에 대한 차원을 더했습니다.
- Performance : 페이지 응답 시간, 작동 피드백 속도, 시스템 안정성 등
- Task Experience : 제품의 핵심 프로세스, 비용, 효율성 및 기대 등에 대한 경험
- Engagement : 기능이 사용자의 작업 요구를 충족하는가
- Clarity : 유저가 업무를 스스로 완료할 수 있도록 기능적 디자인, 가이드, 헬프시스템이 명확한가
- Satisfaction : 제품 비주얼, 고객 서포트 등에 대한 유저의 주관적 평가
: 사용자 행동과 제품의 성능에 동등한 비중을 두며, B2B 제품의 비즈니스적 특성을 포함합니다.
: Task Experience는 실시간 모니터링이 필요하며, 상당한 비용이 수반될 수 있습니다.
3. 알리바바 클라우드 | UES모델 및 사용성 척도
UEC(User Experience System)은 사용성 척도를 기반으로 합니다. 여기에는 사용 용이성, 일관성, 만족도, 작업 효율성 및 페이지 성능을 다루는 5가지 지표가 포함되며, 각 지표마다 가중치를 부여합니다.
- Ease of Use : 제품의 성능 [가중치 0.3]
- Consistency : 스타일, 프레임워크, 시나리오 및 구성요소의 공통성 [가중치 0.3]
- Task Efficiency : 작업 완료율, 작업 완료 시간 및 제품 기능 활용도 [가중치 0.1]
- Performance : 첫 페이지 랜딩 시간, API 호출 응답 시간, 페이지 응답 시간 [가중치 0.1]
- Satisfaction : 사용자 만족 레벨 [가중치 0.2]
: 보다 기술 기반의 제품에 적용하기 적합합니다.
: 관련 자료가 많이 없어서, 자세히 디깅하기 어렵습니다.
4. 58.com | B-Metric 모델
B-Metic은 비즈니스 특성과 사용자 역할에 중점을 두었습니다. B2B 제품의 주요 과제인 품질, 안정성, 핵심 프로세스의 사용자 경험, 기업 효율성의 이점을 구분하며, 이를 수량화하기 위해 3가지의 기본 메트릭을 제공합니다.
이 모델은 제품 유형과 수명주기의 변화를 고려하며, 제품 특성에 따라 가중치가 달라집니다.
- Basic User Experience : 시스템 보안성과 안전성
- Role Experience : 명확하고 효과적이며, 사용하기 쉽고 조절 가능함
- Clarity : 이해 및 학습하기 쉬운가
- Ease of Use : 운영하기 쉬운가, 장애가 발생해도 기능수행이 되는가 (내결함성)
- Effectiveness : 니즈를 만족하는가, 시스템이 유연한가
- Coordination : 제품 안에서 업무를 수행할 수 있는가
- Corporate Value : 확장성, 효율성, 이점 및 관리 가치
: 종합적인 B2B UX 메트릭으로 간주됩니다. 측정 결과에서 더 많은 인사이트를 얻을 수 있으며, 이 인사이트는 제품 디자인 및 개발을 포함한 많은 영역에서 유용합니다.
: 이 모델은 초기단계이며, 측정이 합리적인지 검증이 부족합니다.
5. 쿠지알레 | Four Factor 모델
Four Factor 모델은 ’도구’와 ‘사람’을 중심으로 2x2 메트릭을 구성합니다. 생산성을 달성하려면 ‘도구’의 2요소와 ‘사람’의 2요소가 모두 필요합니다.
Tool(가로축) : Function, Performance
People(세로축) : Role, Mind
- Function x Role : 다양한 사용자의 요구를 충족하기 위한 기능과 역할 간의 높은 적응성이 필요함
- Function x Mind : 기능이 사용자의 마음에 들면 학습이 용이해짐
- Performance x Role : 다양한 사용자 역할의 높은 업무 효율성을 보장해야 함
- Performance x Mind : 사용자가 성능에 만족할 때 강력한 안정성이 생김
: 제품과 유저 양 측면을 모두 고려한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
: 관련 자료가 많이 없어서, 자세히 디깅하기 어렵습니다.
적절한 UX 메트릭을 구축하는 것
B2B 제품의 유형은 매우 다양하며, 일반적인 UX 메트릭을 사용하기보다는 새로운 모델을 구축하는 것이 더 낫습니다. 위의 5가지 모델은 우리 B2B제품에 적합한 새로운 UX 메트릭을 구축하기 위한 지침이 될 수 있습니다. 지속적으로 사용자 경험에 영향을 미치는 핵심 요소를 파악하고, 이를 HEART같은 기본 메트릭과 결합하여 새로운 UX 메트릭을 만들 수 있습니다.🧑🏻⚕️ 요약자
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2022/01/26
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