넥슨 개발자들의 소소하고 다양한 이야기를 들어볼 수 있는 NDC의 '마이크로 토크'. 올해에는 넥슨 인텔리전스랩스의 두 분석가가 강단에 서 '유저 인터뷰하는 데이터 분석가, 차트 해석하는 UX 리서처'라는 주제로 발표를 진행했다.
이날 발표를 맡은 강한별 데이터분석가과 편호장 UX분석가는 각각 다른 방법론을 통해 데이터를 수집하고 분석해왔다. 이들은 약 18분의 강연 시간동안 각자의 데이터 분석 방법에 대해 느꼈던 한계점은 무엇이었는지, 또한 협업을 통해 얻을 수 있었던 장점과 배운 점은 무엇이었는지 이야기하는 시간을 가졌다.
강한별 데이터분석가와 편호장 UX 분석가는 먼저 하나의 프로젝트에 대해서 협업하게 된 계기에 대한 설명으로 강연을 시작했다.
계기는 넥슨이 서비스하고 있는 장수 온라인게임 '크레이지 아케이드' 개발팀의 분석 니즈로부터 시작했다. 당시 크레이지아케이드의 '래더'모드는 승/패작 매크로로 인해 진짜 실력을 검증하는 콘텐츠로는 부족하다는 판단이 있었으며, '크아짱'모드는 2017년 새롭게 추가된 모드로 10회의 배치고사 이후 유저의 실력을 바탕으로 점수와 랭킹을 표시해주는 모드였다. 개발팀은 유저들이 래더 모드보다, '크아짱' 모드를 더 많이 플레이하기를 원했으며, 이를 위한 전략을 수립하기 위해 현재 이용 상황이나 인식, 그리고 추후 개선사항에 대해 넥슨 인텔리전스랩스에 분석을 요청했다.
넥슨 인텔리전스랩스의 데이터 분석팀과 UX분석팀은 각각 어떤 업무를 하고 있을까?
강한별 데이터분석가는 데이터 분석 업무 및 분석 접근법에 대하여 "문제를 정의하고, 데이터를 탐색한 뒤, 가설을 증명하고 결과를 정리하는 순서로 이뤄진다"며, 말로는 쉬워 보일 수 있으나 이중 증명 과정이 난해하다고 설명했다. 하나의 데이터 분석 결과라도 해석을 다르게 할 수 있으며, 어떤 것이 맞는다고 명확하게 판단하기가 어렵기 때문이다.
편호장 UX분석가는 UX리서치 업무에 대해 "정성적 방법론을 통해, 유저들의 이야기를 직접 들으면서 데이터를 수집한다. 이를 활용할 때에도 유저들의 이야기를 전달하여 공감을 바탕으로 설득하는 경우가 많다"며, 유저의 행동을 직접 관찰함으로써 인사이트를 발견하고, 개선점을 제안하는 식의 전급을 사용한다고 전했다.
다만, UX분석의 한계는 유저의 마음을 알아보기 위해서 어떤 질문을 먼저 해야하는지 우선순위를 선정하기가 어렵고, 대상이 한정적이다 보니 인터뷰한 유저의 의견이 유저 전반을 대변하지 못할 수 있다. 또한, 이렇게 수집된 데이터가 실제로 유저들의 의견을 반영하는지 검증하는 데 있어도 한계를 갖는다는 것이 편호장 UX분석가의 설명이다.
그렇다면, 서로 다른 접근법을 통해 데이터를 분석하는 이 둘은 어떻게 협업을 하게 되었을까? 강한별 데이터분석가는 이러한 협업이 "우연을 통해 발생한 것"이라고 설명했다. 본격적인 협업에 들어간 것은 인텔리전스랩스 공용 작업공간에서 편호장 UX분석가가 동일한 과제를 가지고 작업중이었다는 것을 알게 된 이후였는데, 이후 데이터 분석을 완료하고 결과를 함께 보거나, 각자 분석한 결과를 가지고 보고서를 작성하거나 리뷰하는 등의 협업을 이룰 수 있었다는 것이 그의 설명이다.
이러한 협업을 통해 강한별 데이터분석가와 편호장 UX분석가는 서로에게 부족한 부분을 보완해 주는 시너지 효과를 낼 수 있었다고 전했다. 강한별 데이터분석가의 입장에서는 편호장 UX분석가와 함께 실제 유저를 만나 인터뷰를 할 수 있는 기회를 얻을 수 있었으며, 유저와의 대화를 통해 얻은 힌트로 래더모드의 작업장(승/패작) 규모를 어느 정도 산출하는 데 성공할 수 있었다.
편호장 UX분석가의 입장에서는 크아짱과 래더 모드의 이용자 현황을 파악하기 위해 어떤 유저를 조사하는 것이 적절한지에 대한 고민이 있었다. 이때 강한별 데이터분석가는 이와 관련한 데이터를 가지고 있었고, 조언을 얻어 더욱 디테일한 설문 문항을 추가해 리서치의 깊이와 퀄리티를 높이는 것이 가능했다.
협업 후 결과에 대한 UX분석가의 입장에 대해 편호장 UX분석가는 "시간의 보완이 이뤄진다"고 전했다. 유저를 1:1로 바라보고 행태를 분석해야 하는 UX분석가의 입장에서 데이터 분석가와의 협업은 다양한 시각을 통해 자칫 생길 수 있는 맹점을 보완할 수 있다는 것이다.
두번째로는 유저들의 말은 공감을 이끌어내고, 설득에 사용될 수 있지만, 결정적으로 의사 결정을 하기에는 그 근거가 부족할 수 있다. 이때, 해당 사안에 대한 데이터 분석가의 확실한 데이터가 있으면 설득이 더욱 용이해진다는 것이 편호장 UX분석가의 설명이다.
그렇다면 데이터분석가의 입장에서 바라본 협업은 어떠했을까? 강한별 데이터분석가는 "책상 앞에서 인간의 마음을 추측하는 것은 어려운 일"이라며, 데이터만 보고 유저의 행동에 대한 이유를 추측하기는 어렵다고 전했다. 이때 UX분석가가 유저와 데이터 분석가 사이의 통역가의 역할을 해줄 수 있다.
마지막으로 강한별 데이터분석가와 편호장 UX분석가는 이러한 협업시 고려하면 좋을 사항들을 몇 가지 공유하며 마이크로 토크를 마무리했다.
첫 번째는 각자 업무의 방법론을 기초적으로 이해하는 것이 중요하다. 같은 문제에 대해 어떤 방식으로 접근하고, 분석하는지 사전에 숙지하고 있어야 협업이 풍성해질 수 있다.
다음으로는 첫 문제부터 함께 하는 것이다. 데이터분석가는 전반적인 데이터로, UX 리서처는 유저의 의견을 조사해서 이를 분석하기 위해서는 어떻게 접근해야 할지 흐름을 설계하는 것이 혼란 없는 협업에 도움이 된다.
마지막으로는 결과를 함께 공유하는 것을 꼽았다. 각자 조사 과정의 결과물을 자주 공유하고, 서로 해석해 주면서 의견을 나누고, 관점을 공유하는 것이 중요하다. 편호장 UX분석가는 이러한 핑퐁(의견 교환)이 자주 일어날수록 좋다고 덧붙였다.
Frann@inven.co.kr