정성적·정량적 혼합 접근법을 활용한 데이터 기반의 페르소나 생성 방식 제안

Abstract

페르소나(Persona)란 실제 사용자를 묘사하기 위한 가상의 인물 또는 방식을 뜻한다. 페르소나는 사용자들의 특징을 파악할 수 있게 하여 생산성을 향상시킬 뿐만 아니라 조직 구성원들 간의 커뮤니케이션을 촉진시키는 효과를 지니고 있다. 페르소나를 활용하는 분야가 늘어남에 따라 페르소나를 생성하는 방식에 대한 연구들이 진행되어 왔다. 페르소나 생성에 관한 연구들은 크게 인터뷰나 설문 조사를 통해 사용자들의 정보를 수집한 후 분석하는 정성적인 방식과 프로그래밍과 알고리즘을 통해 데이터를 분석하는 정량적인 방식으로 나누어진다. 하지만, 각각의 방식은 페르소나의 정확성에 대한 문제나 복잡성 등의 단점을 지니고 있다. 본 연구는 기존 페르소나 생성 방식들이 지니고 있는 문제점들을 해결하기 위해서 두 방식을 혼합한 형태의 데이터 기반 접근법을 활용한 페르소나 생성 방식을 제안한다. 기존 연구의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 페르소나 생성 방식이 설계되었다. 첫째, 데이터를 선정한 후 해당 데이터에 적합한 페르소나 생성 목표를 설정한다. 둘째, 기존 연구 사례를 참고하여 데이터의 행동 변수를 구분 지을 수 있는 변수 유형을 분류체계화한다. 셋째, 페르소나 생성 목표와 변수 유형을 바탕으로 행동 변수들을 생성한다. 넷째, 분석에 사용될 변수들을 선택하여 군집 분석을 진행한 후 생성된 군집들을 해석하는 과정을 통해 각 군집의 특징에 대해 파악하고, 이를 이용하여 페르소나를 간결하게 묘사할 수 있는 이름이 포함된 최종 페르소나 프로필을 제작한다. 본 연구가 제안하는 페르소나 생성 방식은 기존 관련 연구들과 비교하여 정확성 및 타당성이 높은 페르소나 결과를 제공하고 생성 목표에 맞는 페르소나를 상대적으로 빠른 시간 동안 적은 비용으로 생성할 수 있도록 도움을 제공한다. 또한, 사용자 심층 인터뷰를 통해 본 연구의 페르소나 생성 방식이 데이터 처리 또는 페르소나와 관련된 도메인 지식이 없는 현업 종사자들도 해당 연구 방식을 통해 데이터 군집에 대한 특성을 쉽게 해석하여 페르소나를 생성할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제시된 페르소나 생성 방식은 기존의 정성적, 정량적 페르소나 생성 방식이 지니고 있는 문제점들을 해결할 뿐만 아니라 해당 방식들이 지니고 있는 장점을 모두 아우를 수 있는 인사이트를 지니고 있음을 확인했다.