정성적·정량적 혼합 접근법을 활용한 데이터 기반의 페르소나 생성 방식 제안
초록/요약
Persona refers to a virtual person or method for describing a real user. Using personas not only improves productivity but also promotes communication among organizational members by allowing users to identify their characteristics. As the field of using personas increases, studies on how to generate personas have been conducted. Studies on persona generation are largely divided into a qualitative method of collecting and analyzing user information through interviews or surveys, and a quantitative method of analyzing data through programming and algorithms. However, each method has shortcomings such as the complexity or precision of the persona. This study proposes a persona generation method using a data-based approach that combines the two methods to solve the problems of existing persona generation methods. The following persona generation method is designed to overcome the limitations of previous studies. First, the persona generation goal was set suitable for the selected data set. Second, the types of variables that can distinguish the behavior variables of data cases were classified by referring to previous research. Third, behavioral variables were generated based on the persona generation goals and variable types. Fourth, after performing cluster analysis by selecting variables with the feature elimination method, the characteristics of each cluster are identified through the process of analyzing the generated clusters. After this, the study makes a final persona profile that contains demographical information as well as 'labels' that concisely describe the corresponding persona. The persona generation method proposed by this study helps to generate personas with high accuracy and validity compared to existing related studies and to generate personas that meet goals with a relatively low cost and a short time. In addition, user in-depth interviews showed that the persona generation method in this study can easily interpret the characteristics of the data cluster to generate persona even for field workers who do not have domain knowledge related to data processing or persona. In conclusion, the persona generation method presented in this study not only solves the problems of the existing qualitative and quantitative persona generation method, but also provides an insight that it can encompass all the advantages of the methods.
more초록/요약
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.
more목차
제1장 서론 1
제2장 문헌 고찰 4
제1절 정성적 방식의 페르소나 연구 5
제2절 정량적 방식의 페르소나 연구 9
제3절 혼합형 방식의 페르소나 연구 13
제3장 연구의 목적과 방법 16
제4장 페르소나 생성 방식 설계 19
제1절 페르소나 생성 목표 설정 19
제2절 변수 유형 구분 체계화 24
제3절 행동 변수 생성 28
제4절 군집 분석을 활용한 페르소나 생성 및 해석 30
1. 변수 성택 작업 31
2. 데이터 군집 분석 35
3. 페르소나 선정 40
4. 페르소나 이름 짓기 41
5. 페르소나 프로필 생성 44
제5장 사용자 심층 인터뷰 46
제1절 심층 인터뷰 설계 46
제2절 심층 인터뷰 수행 및 결과 50
제6장 결론 55
참고문헌 58
