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In-depth interview 자동분석 절차의 탐색적 연구 : 데이터 드리븐 디자인 실무자 사례를 중심으로 An Exploratory Study on the Automated Analysis Procedure of In-depth Interviews: A Case Study of Data-driven Design Practitioners - 이은솔, 김민주, 연명흠 (2025) - 한국디자인학회 Archives of Design Research, Vol 38.4 (2025): 143-166. 연구배경 및 목적 UX 리서치에서 In-depth Interview는 사용자의 사고 흐름과 판단 논리를 이해하는 핵심 정성 연구 방법으로 활용되어 왔다. 그러나 기존 분석 방식은 수작업 코딩과 해석에 크게 의존하여 시간과 노동이 많이 소요되며, 분석자의 주관에 따라 결과의 일관성과 재현성이 달라질 수 있다는 한계를 가진다. 이에 본 연구는 인터뷰 기반 정성 데이터를 구조화 가능한 분석 단위로 전환하고, Python 기반 자동 분석 절차를 통해 사고 흐름을 정량화·시각화할 수 있는 방법론을 제안하는 데 목적이 있다. 연구방법과 절차 총 7명의 UX/UI 디자이너, PM, 데이터 사이언티스트를 대상으로 수집한 인터뷰 데이터를 의미 단위로 분할한 뒤, 문장 임베딩과 클러스터링을 적용하여 사고 유형을 도출하였다. 이후 사고 흐름 태깅 기준을 설정하고 자동 분류 모델을 구축하였으며, Sankey Diagram을 중심으로 태그 간 전환 구조와 인지 흐름의 특징을 시각화하였다. 연구결과 자동화 기반 분석을 통해 총 1,041개의 의미 단위 발화를 구조화하고, 발화 내 태그 간 전환 관계와 반복 경로를 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 자동 태깅과 시각화 절차를 통해 태그 간 동시 출현 패턴, 전환 빈도, 중심성 구조를 수치 기반으로 비교·해석할 수 있었으며, 이는 기존 수작업 분석에서 파악하기 어려웠던 사고 흐름의 연결 구조를 체계적으로 드러내는 결과를 보였다. 또한 자동 분류 모델을 통해 발화를 일관된 기준으로 반복 적용 가능하게 함으로써, 정성 데이터 분석의 재현성과 확장 가능성을 확보하였다. 본 연구는 정성 인터뷰 데이터를 자동화된 절차로 구조화·시각화할 수 있음을 실증적으로 제시하고, UX 리서치에서 정성·정량 융합 분석의 실질적 적용 가능성을 제안한다.
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- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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화면녹화 데이터를 활용한 자동화 UX 행동 분석 절차: OTT 콘텐츠 탐색 사례 적용 Automated Framework for Screen Recording–Based UX Behavior Analysis: A Case Study on OTT Exploration - 김민주, 이은솔, 연명흠 (2025) - 한국디자인학회 Archives of Design Research, Vol 38.4 (2025): 269-288. 연구배경 및 목적 기존 UX 리서치에서 화면녹화 분석은 주로 정성적 관찰이나 보조 자료로 활용되어 왔다. 이러한 방식은 분석 과정에서 많은 시간이 소요되고, 연구자의 주관적 해석에 의존하며, 반복 적용 시 일관성과 재현성이 떨어지는 한계가 있다. 따라서 화면녹화 데이터를 체계적이고 자동화된 방식으로 분석할 수 있는 방법론 개발이 요구된다. 이에 따라 Python을 활용하여 정량적·구조적 분석과 자동화 절차를 시도하여 UX 리서치에 적용 가능한 새로운 방법론적 가능성을 모색하고자 하였다. 연구방법과 절차 OTT 콘텐츠 탐색 사례를 대상으로, Python과 대규모 언어모델(LLM)을 결합한 자동화 UX 행동분석 절차를 제안하였다. 본 절차는 행동 기준 정의, 화면 인식, 로그 추출, 시각화 및 정량 분석의 네 단계로 구성된다. 연구결과 본 연구는 화면녹화 데이터를 자동화·구조화하는 방법론적 절차를 제시함으로써, UX 리서치에서정성·정량 융합 분석을 수행할 수 있는 기반을 마련하였다. 이 절차는 다양한 디지털 도메인으로 확장할 수 있는가능성을 보여주며, UX 리서치의 객관성과 정합성을 높이는 실질적인 방법론적 대안으로 기능한다. 더불어기존 상용 분석 도구와 병행하여 활용할 경우, 사용자 경험을 보다 정밀하고 다각적으로 해석할 수 있는 보완적장치로 자리매김할 수 있다.
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- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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데이터 시각화를 통한 주식정보 탐색 사용자 행동 유형화 Data-Driven Visualization and Typology of User Behavior in Stock Information Search - 박채린, 연명흠 (2025) 인제대학교 디자인연구소 Journal of Integrated Design Research 2025, vol.24, no.4, 통권 72호 pp. 105-126 (22 pages) I DOI 10.21195/jidr.2025.24.4.006 연구배경 개인 투자자는 증권사 애플리케이션뿐 아니라 포털 뉴스, 온라인 커뮤니티, 동영상 플랫폼 등 다양한 디지털 채널을 넘나들며 주식 정보를 탐색한다. 이러한 탐색 과정은 단일 정보 확인에 그치지 않고, 동일하거나 유사한 정보를 반복적으로 확인하거나 서로 다른 정보원으로 전환하며 전개되는 특징을 가진다. 기존 정보탐색행동 연구는 반복 빈도나 전환 횟수와 같은 개별 지표를 중심으로 탐색 특성을 설명해 왔으나, 이러한 지표 중심 접근만으로는 사용자가 탐색을 시간의 흐름 속에서 어떻게 조직하고 전개하는지를 구조적으로 이해하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구는 주식 정보 탐색을 개별 행동의 집합이 아닌, 전개 구조를 갖는 과정으로 파악할 필요성에 주목하였다. 연구방법 본 연구는 모바일 환경에서의 실제 주식 정보 탐색 과정을 화면 녹화 방식으로 수집하고, 이를 기반으로 탐색 행동의 전개 구조를 분석하였다. 주식 정보 탐색 경험이 있는 참여자를 대상으로 제한된 시간 동안 자유 탐색을 수행하도록 한 뒤, 수집된 화면 녹화 데이터를 시간, 플랫폼, 상세행동 단위로 분절하여 행동 로그를 구축하였다. 이후 상세행동을 문장 단위로 정리하고, 텍스트 기반 군집 분석을 통해 탐색활동을 정의하였다. 플랫폼 및 탐색활동을 기준으로 반복, 전환, 지속 지표를 추출하여 탐색 전략 지표를 구성하고, 이를 바탕으로 사용자 탐색 행동을 유형화하였다. 연구결과 분석 결과, 사용자의 주식 정보 탐색 행동은 반복, 전환, 지속이 결합되는 전개 구조의 차이에 따라 세 가지 탐색 전략 유형으로 구분되었으며, 각 유형은 탐색을 시작하고 확장하며 판단에 이르는 과정에서 정보를 조직하는 기준과 흐름 방식에서 뚜렷한 차이를 보였다. 트래킹맵 분석을 통해 스낵형은 빠른 단서 탐지를 중심으로 탐색을 분절적으로 전개하였고, 반복형은 익숙한 정보 유형을 반복 확인하며 판단의 안정성을 확보하였으며, 전략형은 구조화된 사실 정보를 기반으로 판단의 틀을 먼저 구성한 뒤 탐색을 확장하는 전략을 보였다. 또한 탐색 경험 수준과의 관계를 보조적으로 분석한 결과 일부 유형에서 분포 차이가 관찰되었으나, 탐색 전략은 개인의 고정된 특성보다는 동일한 탐색 맥락에서 반복적으로 나타나는 행동 구조의 패턴으로 해석될 수 있다. 결론 본 연구는 화면 녹화 기반 행동 로그 분석을 통해 주식 정보 탐색 행동을 개별 선택이나 결과가 아닌, 반복,전환,판단 국면이 연결되며 전개되는 과정의 구조로 분석하고, 이러한 전개 방식의 차이를 탐색 전략 유형으로 도출하였다. 이를 통해 고관여 정보 탐색에서 사용자의 탐색 행동은 개인의 고정된 성향이 아니라 동일한 탐색 맥락 속에서 형성되는 구조적 전개 패턴으로 이해될 수 있음을 제시하였다.
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- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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피드백 컴포넌트 사용 경험 분석을 통한 개선 전략 제안 - 음악 플랫폼을 중심으로 Improvement Strategies Based on an Analysis of User Experience with Feedback Components - Focused on Music Streaming Platforms - 한윤이, 연명흠 (2025) - Korea Institute of Design Research Society / 37호, 2025. Vol.10, No.4 (ISSN 2508-2817) 연구배경 및 목적 전 세계적으로 음악 플랫폼이 대중화되면서 추천 시스템의 고도화에 대한 관심이 높아지고 있다. 추천 시스템은 사용자 선호를 정밀하게 파악하기 위해 명시적 피드백 데이터를 활용하며, '좋아요'·'싫어요'와 같이 사용자가 직접 선호 또는 불호를 표현하는 피드백 컴포넌트는 추천 정확도를 높이는 핵심 수단으로 여겨진다. 그러나 기존 연구는 알고리즘 성능 향상 및 추천 정확도 제고에 집중되어 왔으며, 피드백 컴포넌트의 낮은 사용률과 그 원인에 대한 사용자 경험 중심의 연구는 상대적으로 미비한 실정이다. 본 연구는 음악 플랫폼 내 피드백 컴포넌트 미사용 현상의 실재 여부를 검증하고, 사용자 인식 및 사용 맥락에 기반하여 미사용의 원인을 체계적으로 규명하는 것을 목적으로 한다. 나아가 분석 결과를 바탕으로 피드백 컴포넌트 개선 전략을 제안함으로써, 해당 기능의 사용률 제고 및 사용자 만족도 향상에 기여하고자 한다.연구방법 문헌 연구를 통해 명시적 피드백 데이터 수집 수단으로서의 피드백 컴포넌트를 정의하고, 멜론·유튜브 뮤직·스포티파이를 연구 대상 플랫폼으로 선정하였다. 본격적인 실험에 앞서 음악 플랫폼 사용 경험자 151명을 대상으로 사전 설문조사를 실시하여, 피드백 컴포넌트 사용 행태와 추천 결과 만족도 간의 연관성을 검증하였다. 이후 설문 참여자 중 피드백 컴포넌트 사용 행태, 주사용 플랫폼, 사용 빈도를 기준으로 12명을 선발하여 맥락적 질문법(Contextual Inquiry)에 기반한 실험을 진행하였다. 실험은 폐쇄형 카드소팅, 과제(Task) 수행, 사후 인터뷰의 세 단계로 구성되었으며, 전 과정에서 소리 내어 생각하기(Think Aloud) 기법을 병행하였다. 카드소팅을 통해 피드백 컴포넌트에 대한 사용 및 미사용 이유를 수집하였으며, 세 플랫폼에서 동일한 과제를 수행하도록 하여 사용자 행동과 인식을 관찰하였다. 수집된 발화 데이터는 어피니티 다이어그램(Affinity Diagram)으로 미사용 원인을 도출하고, 기대-확인 이론(Expectation-Confirmation Theory, ECT)의 관점에서 주제 분석(Thematic Analysis)을 적용하여 사용자의 인식 형성 과정을 규명하였다.연구결과 사전 설문 분석 결과, 긍정·부정 컴포넌트를 모두 사용하는 집단(Both)이 미사용 집단(None)에 비해 유의하게 높은 추천 만족도를 보여(p=.012), 피드백 컴포넌트 사용 행태와 만족도 간 연관성을 확인하였다. 맥락 기반 실험 결과, 사용자의 인식 형성 과정은 '인식 형성 → 기대 형성 → 결과 확인'의 세 단계로 도식화되었다. 인식 형성 단계에서 사용자는 아이콘과 텍스트 라벨을 기반으로 기능을 오해하여 사용에 심리적 부담을 느끼거나 효용성을 낮게 평가하였다. 기대 형성 단계에서는 팝업 메시지의 추상적 서술이 초기 오해를 교정하지 못해 기대-결과 간 간극을 심화시켰다. 결과 확인 단계에서는 추천 이유가 불명확하게 제공되어 사용자가 피드백 반영 여부를 인지하지 못하고 시스템에 대한 불신으로 이어졌다. 이러한 결과를 바탕으로 사후 평가 점수가 가장 낮은 스포티파이를 대상으로 인식 형성 단계별 개선 전략을 제안하였다. 구체적으로는 ① AI 취향 반영의 의미를 전달하는 중립적 아이콘 및 텍스트 라벨 개선, ② 피드백이 추천 결과에 미치는 영향을 구체적으로 안내하는 팝업 메시지 개선, ③ 사용자 상호작용 이력 기반의 개인화된 추천 이유 제공을 제안하였다. 본 연구는 음악 플랫폼의 피드백 컴포넌트 문제를 기술적 성능의 한계가 아닌 사용자 인식 기반의 문제로 재정의하고, 향후 개선 방향을 제시했다는 점에서 의의를 지닌다.
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80
- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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리뷰 정보의 유용성 향상을 위한 사용자 여정 기반 UX 설계: 위치 기반 서비스 내 신뢰도 개선 전략 UX Design for Enhancing Review Information Usefulness : A User Journey-Based Trust Improvement Strategy in Location-Based Services - 송혜원, 연명흠 (2025) - Journal of Integrated Design Research 2025 vol.24, no.4, 통권 72호 pp. 51-68(18 pages) 연구배경 및 목적 온라인 리뷰는 위치 기반 서비스(Location-Based Services, LBS)의 사용자 방문 의사 결정에 필수적이지만, 리뷰 작성 의도와 실제 방문 의도 간의 괴리로 인해 발생하는 신뢰도 저하 문제를 다루고 있다. 기존의 기술적・제도적 접근 방식은 사용자의 실제 정보 탐색 맥락이나 신뢰 판단 기준을 충분히 반영하지 못했다. 본 연구는 리뷰 신뢰도 저하 문제를 사용자 경험 측면에서 분석하고, 사용자 여정 기반의 솔루션을 설계 및 검증하여 리뷰 정보의 유용성과 경험의 일관성을 확보하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 설문 조사를 통해 기존 시스템의 한계와 사용자의 신뢰 판단 기준을 파악하였다. 심층 인터뷰에서는 사용자 여정 단계별 핵심 시사점을 도출하였다. 도출한 인사이트를 기반으로 사용자 여정에 맞춘 4가지 솔루션(신규 매장 표시, 리뷰 작성 유도, 최신 리뷰 요약, 의심 리뷰 신고)을 설계하였다. 이는 실제 사용 빈도가 높은 ‘네이버 지도’ 서비스 내 적용하여, 피그마를 기반으로 프로토타입을 구현하였다. 솔루션의 효과성은 대면 기반의 1차 실험과 설문 기반 2차 평가를 통해 질적・양적 효과를 검증하였다. 연구결과 실험 결과, 제안된 솔루션들은 평균 4점 이상의 긍정적인 평가를 받았다. 기능들이 사용자 여정 내에서 유기적으로 연결될 때 가장 큰 효과를 보였으며, 솔루션A와 C의 조합이 가장 유용하다고 평가되었다. 이는 신뢰 기반의 정보 제공이 사용자에게 유용성으로 작용하며, 의사결정-행동-리뷰 작성의 일련된 사용자 여정을 촉진하는 핵심 요인임을 시사한다. 본 연구에서 신뢰도 높은 정보 구조는 단순히 정보의 진위성을 넘어 플랫폼 경험의 유용성과 일관성을 확보하는 데 필수적임을 검증하였다. 이는 기존의 기술 및 제도 중심 연구에서 벗어나, 정보 탐색부터 행동에 이르는 사용자 경험 전반의 일관성을 확보하는 새로운 접근 방식을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
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78
- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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MTS 커뮤니티의 정보성 개선을 위한 UX 전략 제안 UX Strategy Proposal for Improving the Informativeness of MTS Communities - 송규호, 연명흠 (2025) - 디자인융복합학회, Society of Design Convergence, 2025, 24권 6호, 37-56(20pages) | DOI 10.31678/SDC115.2 연구배경 및 목적 MTS(모바일 트레이딩 시스템)내 투자 커뮤니티는 2030 이용 증가와 함께 핵심 기능으로 확대되었지만, SNS형 관계,참여 중심 설계로 인해 투자 판단에 필요한 정보의 구조화·신뢰성·탐색 효율이 부족하다. 본 연구는 투자 맥락에서 커뮤니티가 어떻게 사용되는지 사용자 경험 기반으로 분석하고, 정보 제공형 MTS 커뮤니티 UX 전략과 기능을 제안한 뒤 유효성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 연구배경 및 목적 문헌조사 후, 설문으로 이용 행태를 파악하고, 토스증권 커뮤니티 게시글 크롤링 분석으로 정보성 한계를 도출했다. 이어 심층 인터뷰를 근거이론으로 분석 후 2가지의 패러다임 모델을 도출했으며, 인사이트를 기반으로 기능의 프로토타입을 제작 후 카노모델 설문으로 제안안의 품질 특성을 검증하였다. 연구결과 사용자는 평소에는 커뮤니티를 보조적으로 확인하지만, 가격 급변과 이슈 발생 시 알림을 계기로 커뮤니티 유입이 증가하며 해석 단서를 빠르게 찾는다. 커뮤니티는 감정적 단문 비중과 편향으로 정보 추출성과 신뢰성이 낮고, 사용자는 판단 피로로 인해 대리 해석(요약 및 시각자료, 신뢰의 신호 등)에 위임하는 경향이 확인되었다. 이에 4가지의 기능과 2가지의 상황에 따른 혼합 기능 제안했으며, 카노모델에서 다수 기능이 매력적 요소로 분류되어 유효성이 확인되었다
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76
- 작성자김용석
- 작성일2026-03-24
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- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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LLM 서비스 내 헤비 유저 사용 행태 분석에 기반한 인터페이스 제안 Proposal of User Interface Based on Heavy User Usage Analysis in LLM Service - 진종현, 이소영, 박채린, 연명흠(2024) - 한국디자인학회 Archives of Design Research, vol.37. no.4 연구배경 및 목적 LLM(Large Language Model)은 논리적 추론, 질문 응답, 코드 생성 등의 다양한 산업 전반에서 활용이 확대되고 있다. 하지만 LLM 연구의 전반적인 방향성 및 분석 대상은 서비스 시스템을 통한 가용성 및 효율성에 치중되어 있으며, 서비스 내 사용자에 대한 행태 분석에 기반한 인터페이스 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 앞서 언급한 업무 맥락 중심의 사용자 경험 연구에 목적을 두어, LLM 서비스의 사용 능력과 기술 수용 주기 모델(TAM)을 통해 세분화된 3가지 사용자 집단 간의 사용 행태를 분석하고, 분석 과정에서 획득한 인사이트를 바탕으로 경험 개선을 위한 신규 인터페이스와 기능을 제안한 뒤 실효성을 검증하고자 한다. 연구방법 문헌 연구를 통해 ‘TAM(Technology Acceptance Model)’과 ‘서비스 사용 능력’을 LLM 서비스 사용자를 세분화하기 위한 두 가지 기준으로 수립하였다. 이를 바탕으로 7점 Likert 척도 기반의 사전 설문을 수행하여 인터뷰이들을 포지셔닝 맵 내에 정량적으로 배치하였다. 이후 사전 설문의 개괄적인 이용 행태 문항 중 ‘업무 및 학습 맥락 내 LLM 서비스 의존도’를 기준으로 인터뷰이들을 3가지 그룹으로 정의하였다. 세분화된 세 그룹의 이용 행태 및 목적을 분석하기 위해 사용자들의 서비스 이용 화면을 이미지로 취합하여 대화 중 프롬프트의 활용 및 대화 히스토리 개설 행태를 분석하였고 해당 분석을 통해 정의된 집단별 주요 행태 기저의 멘탈 모델을 이해하기 위해 총 20명을 대상으로 In-depth 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 인사이트를 기반으로 도출된 UX 전략을 인터페이스 레벨로 구체화한 뒤 영상으로 제작하였고 이후 정규성을 만족하는 33명의 테스트 대상자를 표집하여 전후 경험의 개선 정도를 정량적, 정성적으로 분석하기 위한 사용성 테스트를 진행하였다. 최종적으로 개선안의 유의성을 검증하기 위하여 통계검정을 수행하였다. 연구결과 조사를 통해 정의한 3집단 중 타깃 집단인 Heavy 유저 그룹의 경우 비교군인 Middle, Novice 유저에 비해 LLM 서비스를 통한 대화 품질의 기대 수준이 높다는 기저의 멘탈 모델을, 주요 행동인 프롬프트 사용 행태 및 신규 대화창 개설 행태 등을 통해 정의하였고 이를 바탕으로 3가지 개선 전략(1. 히스토리의 Hierarchy 제안 및 대화 정보 범위 선정, 2. 맥락 정보를 포함한 대화 저장하기 및 가공하기, 3. 프롬프트 가이드라인 제공 및 답변 수정 기능 제안)을 제안하였다. 개선 전략 2의 경우 TAM(Technology Acceptance Model)의 평가 척도인 PU(지각된 유용성)에서 유의함을 보였지만, PEU(지각된 사용 용이성)의 경우 유의함을 보이지 않았는데, 이는 테스트 진행 시 타깃 유저 표집의 한계와 개선 자극물의 구동 적극성이 떨어짐이 원인이 되었음을 사후 인터뷰를 통해 확인하였다. 반면 개선 전략 1과 3의 경우 PU와 PEU 모두에서 통계적 유의성을 보임과 동시에 사후 인터뷰를 통해 긍정적 피드백을 확인할 수 있었다.
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72
- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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- 작성자김민주
- 작성일2024-09-24
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장소 정보 제공 서비스 플랫폼 개선 디자인 제안 - ‘네이버 마이플레이스’의 소셜 네트워크 서비스 특성 활용 및 개발 중심으로 - Design proposal for improving location information provision service platform - on leveraging and developing the social network service features to ‘Naver myplace’ - - 서민기, 연명흠(2023) - 디자인융복합학회 22권 6호 65-87(23pages) 연구배경 및 목적 본 연구는 네이버 마이플레이스가 인스타그램의 '피드 방식'을 참고하여 사용자 후기 작성 형식을 개선한 배경과 그 목적을 탐구한다. 사용자 분석 결과, 소비자들이 장소를 선택할 때 여러 플랫폼에서 정보를 습득하고 공유하는 경향이 있음을 확인했으며, 이를 바탕으로 서비스 개선이 이루어졌다. 소비자들은 장소 탐색 시 소셜 네트워크 서비스(인스타그램)와 장소 정보 제공 플랫폼(네이버 지도, 카카오 지도)을 사용하며, 각각의 플랫폼에서 '피드'와 '이용 후기'가 중요한 의사결정 자료로 활용된다. 두 형식 모두 온라인 구전 정보로서 긍정적·부정적 의견을 포함하지만, 소셜 네트워크는 정보 교류와 자기 표현에 중점을 두고, 정보 제공 플랫폼은 경제적 인센티브나 부정적 감정 해소 등의 동기가 더 크게 작용한다. 이 연구는 두 매체의 차이점을 넘어서, 소셜 네트워크 서비스의 형식을 정보 제공 플랫폼에 적용함으로써 서비스 디자인을 개선할 수 있는 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법 본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)와 장소 정보 제공 서비스 플랫폼, 특히 '네이버 마이플레이스'에서 인스타그램과 같은 피드 형식을 채택한 배경을 조사하는 데 중점을 둔다. 연구 방법은 크게 네 단계로 구성된다. 첫째, 설문 조사를 통해 사용자들이 소셜 네트워크와 장소 기반 서비스에서 정보를 공유하고 소비하는 방식 및 동기를 조사했다. 이는 기존의 선행 연구를 기반으로 설계되었다. 둘째, 사용자들을 소셜 네트워크 서비스와 장소 정보 제공 서비스 플랫폼을 이용한 경험에 따라 분류하여 두 플랫폼에서의 정보 활동 차이를 분석했다. 셋째, 이러한 분석 결과를 바탕으로 서비스 개선을 위한 프로토타입과 시나리오를 개발했다. 이는 주로 사용자 생성 콘텐츠와 상호작용을 개선하는 방향으로 설계되었다. 마지막으로, 사용자를 대상으로 새롭게 제안된 서비스 개념을 테스트하고 Kano 모델과 고객 만족 계수를 활용해 새로운 기능들의 가치를 평가했다. 연구결과 본 연구는 플랫폼 시장에서 정보 제공 서비스 플랫폼의 사용자 경험 개선을 목표로 이론적, 실무적 연구를 진행하였다. 문헌 고찰을 통해 소셜 네트워크 서비스와 정보 제공 서비스 플랫폼에서 구전 정보 활용 방식을 분석하고, 이를 바탕으로 설문 조사를 실시하여 두 매체 간 사용자 경험의 차이를 파악하였다. 이후 플랫폼 사용자 인터뷰를 통해 서비스 이용 과정에서의 주요 경험 요인을 도출하고, 이를 반영한 개선 서비스 설정, 프로토타입 개발, 사용자 테스트를 거쳤다. 또한 Kano 모델과 Timko 고객 만족 계수 분석을 통해 서비스 개발 방향을 제시하였다. 이 연구의 의의는 장소 정보 제공 서비스 플랫폼의 사용자 경험 개선을 디자인 방식으로 구체화했다는 점에 있다. 매체별 구전 정보 활용 경험의 차이를 이론적으로 규명하고, 사용자 조사 결과를 바탕으로 작성과 탐색 경험을 반영한 서비스 개선안을 제안하였다. Kano 모델과 Timko 고객 만족 계수 분석을 통해 검증된 이 연구는 플랫폼 서비스의 발전과 실질적 운영에 적용할 수 있는 서비스 디자인 원칙과 UI 프로토타입을 제시함으로써 실무적인 시사점을 제공한다. 향후 다양한 플랫폼에서 서비스 기획과 비즈니스 모델 전략 수립에 활용될 수 있다.
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- 작성자김민주
- 작성일2024-09-19
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