데이터 기반 UX, 페르소나보다 고객 세그먼트가 쓸모있다
데이터로 풀어낸 UX 디자인: 프로들의 10가지 비밀
비밀 8 : 데이터 기반 UX, 페르소나보다 고객 세그먼트가 쓸모 있다
고객 세그먼트를 통해 문제를 발견한 뒤 페르소나를 통해 그 문제를 겪는 사용자를 이해하는 방법을 소개합니다.
사용자 경험을 설계하는 분들 중 '페르소나(Persona)'의 개념을 모르는 분은 없을 거예요. 그렇다면 '고객 세그먼트(Customer Segment)'는 어떠세요?
페르소나(퍼소나라고도 해요)와 고객 세그먼트 두 가지 모두 고객을 이해하고 파악하는 데 사용되는 도구인데요. 고객 세그먼트는 주로 마케팅 전략을 짤 때 많이 활용하기 때문에 UX 디자인을 하시는 분들에게 생소하게 느껴질 수도 있어요. 하지만 데이터 기반의 UX를 설계하기 위해서는 페르소나보다 고객 세그먼트가 더 쓸모 있어요. 왜 그런지 살펴볼게요. 먼저 페르소나와 고객 세그먼트의 개념과 차이를 정확히 알아야겠죠?
고객 세그먼트(Customer Segment)와
페르소나(Persona)의 개념과 차이는?
1. 페르소나 (Persona)
페르소나는 특정 유형의 사용자를 대표하는 가상의 인물을 지칭하는 용어예요. 사용자 조사를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 그들의 행동 패턴, 행동 동기, 행동 목적, 기술을 다루는 수준 등을 상세히 묘사하는 데 쓰여요. 그래서 이름, 나이, 직업, 관심사, 고민 등의 디테일이 포함되죠.
페르소나는 그들의 목표와 문제를 '이해'하는데 중점을 두고 있습니다. 그래서 특정 고객의 문제 자체보다는 그들의 감정적 동기를 이해해야 할 때 유용해요. 사용자를 이해하기 위해서는 깊게 몰입해야 하는데요. 몰입에 '이야기'만큼 강력한 것은 없어요. 그렇기에 페르소나는 사용자를 이해하기 좋도록 사용자의 이야기를 바탕으로 작성됩니다.
UX/UI 디자인에서는 사용자의 관점을 이해하고 공감대를 형성하는 것이 매우 중요하기 때문에 주로 사용자 경험을 설계할 때 쓰입니다. 그러다 보니 UX 디자인 직군에서 많이 쓰여요.
2. 고객 세그먼트 (Customer Segment)
고객 세그먼트는 고객의 공통된 특성을 기반으로 그룹화된 실제 데이터입니다. 나이나 성별과 같은 인구 통계를 포함하여 구매 이력, 생활 지역, 방문 횟수, 구매 비용, 행동 패턴, 심리적 특성과 같은 정량 데이터를 바탕으로 그룹화해요. 그룹 자체가 하나의 세그먼트가 되므로 페르소나와는 다르게 그룹을 대표하는 인물을 내세우지 않아요.
고객 세그먼트는 각 그룹의 특정 요구 사항 확인을 우선시하며 하며 그들의 목표와 문제를 '파악'하는데 중점을 둡니다. 실제 데이터를 기반으로 하다 보니 제품이나 서비스를 어떤 세그먼트에 맞춰 포지셔닝할지 결정하거나 어떤 세그먼트에 맞춰 캠페인을 실행하여 RIO를 극대화할지 결정하는데 매우 유용하게 쓰여요. 그래서 주로 비즈니스 전략을 짜거나 마케팅 전략을 짤 때 쓰입니다. 그러다 보니 마케터 직군에서 많이 쓰이죠.
[잠깐! 하나만 짚고 넘어갈게요]
Q : 행동 패턴, 심리적 특성이 왜 정성적 데이터가 아닌 정량 데이터인가요?
A : 행동 패턴, 심리적 특성은 '숫자'가 아닌 '문자'인데 어떻게 정량 데이터가 되냐고 궁금해하실 수 있는데요. 정량 데이터는 꼭 숫자여야 하는 것은 아니에요. 미리 정해진 규칙에 맞춰 수치화할 수 있다면 정량 데이터입니다.
행동 패턴을 '매일 구매하는 패턴'과 '3일에 1회 이상 구매하는 패턴' 그리고 '월 10회 이상 구매하는 패턴' 이렇게 총 3가지로 패턴을 규칙화한 뒤 그 안에 사용자를 분류한다면 이는 정성이 아닌 정량 데이터가 되는 거죠.
매끄러운 사용자 경험 설계 시에는
스토리로 맥락을 파악할 수 있는 페르소나가 여전히 필요해요.
앞에서 말했듯이 페르소나는 스토리 기반이에요. 우리 뇌는 스토리가 있으면 더 잘 기억하고 공감할 수 있어요. 그렇기 때문에 페르소나가 있으면 디자이너와 개발자는 사용자에게 공감하기 쉽습니다. 이는 곧 사용자 중심의 결정을 내리게 도와주는 결과로 이어지죠. 또한 스토리를 품은 페르소나의 존재는 팀 내 커뮤니케이션 도구로도 효과적이에요. 구체적인 인물과 스토리를 통해 사용자라는 타인을 이해하게 만들어주기 때문에 각자 의견을 낼 때 '내 생각에는'으로 시작하지 않게 도와주죠.
더불어 세그먼트는 더 넓고 일반적인 특성을 다루기 때문에 개별 사용자의 세부적인 요구나 니즈를 놓칠 수 있는 데에 비해 페르소나는 사용자의 목표, 동기, 문제를 깊이 있게 탐구하기 때문에 제품 개발 시 사용자의 숨은 니즈를 반영하고 그들의 만족도를 높이게 도와줍니다.
그것뿐일까요? 페르소나는 사용자가 서비스나 제품을 이용하는 과정을 상세한 시나리오로 제공하기 때문에 사용자가 서비스나 제품을 이용하는 과정에서 발생할 수 있는 문제와 기회를 더 잘 예측하고 대응하는 데 큰 도움을 줍니다.
인간은 모순적인 동물이에요. 그래서 종종 논리적으로는 이해할 수 없는 행동을 하는데요, 페르소나는 이 비논리의 행동 이유를 이해하게 해 줍니다. 이는 비즈니스의 성패를 가르는 중요한 요소가 될 수 있어요. 이렇게 지금 당장 몇 가지 이유만 생각해 봐도 페르소나는 사용자 경험 설계에 꼭 필요한 고객 분류법이에요.
그렇다면 UX 설계 시에는 페르소나가 더 적절한데
왜 고객 세그먼트가 쓸모 있다고 하는 걸까요?
그럼에도 불구하고 페르소나보다 고객 세그먼트가 더 '쓸모' 있습니다.
실제 데이터를 기반으로 그룹을 나눈다는 점, 세그먼트를 통해 페르소나까지 커버할 수 있다는 점, 지속적인 업데이트가 가능하다는 점, 선택과 집중을 어디다 해야 할지 알 수 있다는 점 때문에 그렇습니다.
하나씩 살펴볼게요.
첫째, 고객 세그먼트가 더 객관적인 데이터이기 때문입니다.
페르소나는 데이터보다 가정과 추론에 의존하게 되어요. 이 과정에서 주관적인 해석이 포함되다 보니 일부 편향도 있을 수 있습니다. 또한 페르소나는 스토리 기반인데 이 스토리 자체를 엉뚱하게 설계할 가능성도 있고요.
하지만 고객 세그먼트는 실제 데이터를 바탕으로 그룹화하기에 더 객관적이고 실질적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 그러다 보니 고객의 행동 패턴을 정확하고 신뢰성 있게 분석할 수 있어요.
둘째, 고객 세그먼트를 기반으로 페르소나까지 설정할 수 있습니다.
고객 세그먼트는 인구 통계, 심리적 특성, 구매 행동 등의 정량 데이터를 기반으로 고객을 그룹화한다고 했죠. 이는 곧 페르소나 설정의 좋은 출발점이 됩니다. 그 말인즉슨 고객 세그먼트를 만들어두면 페르소나까지 설정할 수 있다는 말이 되어요. 세상에, 이 얼마나 좋은 결합인가요?
이 둘을 결합하면 넓은 고객 그룹에서 데이터를 통해 행동을 분석한 뒤 그에 맞춰 개별 고객의 욕구와 동기를 반영한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있어요.
예를 들어, '20대 여성, 도심 거주, 건강에 관심이 많은 고객 그룹'이라는 세그먼트를 도출했다면 이 그룹 내에서 페르소나를 설정하여 해당 고객들이 무엇을 원하고 어떤 동기부여가 있는지 구체적으로 파악할 수 있어요.
셋째, 고객 세그먼트는 지속적인 업데이트가 용이하기 때문입니다.
고객 세그먼트는 새로운 데이터가 들어오면 그에 맞춰 재정의 한 뒤 전략을 수정하기 용이합니다. 예를 들어 '20대 여성, 도심 거주, 건강에 관심이 많은 고객 그룹'에 '운동은 싫어함'이라는 특성을 추가한다고 칠게요. 그러면 추가된 특성에 맞춰 기능을 추가하거나 광고 채널을 변경하는 등의 전략 수정을 빠르게 할 수 있어요.
반면, 페르소나는 한 번 정의되면 업데이트하기 쉽지 않습니다. 스토리를 기반으로 하기 때문에 스토리 수정이 필수인데 그 과정에서 또 다양한 정성 데이터를 수집해야 할 가능성이 높습니다. 또한 디테일한 고객 프로필을 기반으로 묘사하는 만큼 시간이 지나면서 실제 고객 행동과 맞지 않게 될 수 있어요.
넷째, 고객 세그먼트는 우리가 시간과 자원을 어디에 집중해야 할지 명확히 알려줍니다.
우리가 매끄러운 사용자 경험을 설계하려는 이유도 결국은 서비스의 성공을 위함입니다. 하지만 서비스의 성공은 좋은 사용자 경험만으로 이루어지지 않아요. 기업이 가진 시간과 자원의 영향이 더 큽니다.
고객 세그먼트가 있으면 기능 개발 우선순위 결정, 마케팅 예산 설정, 개발 리소스 분배 등을 효율적으로 수행할 수 있어요. 제품 개발이나 마케팅 우선순위를 결정할 때 데이터 기반의 세그먼트를 활용해 핵심 그룹을 정의하고 그들에게 가장 필요한 기능을 우선적으로 제공할 수 있는 것이죠.
집중하기로 결정한 세그먼트가 있다면 거기에 맞춰 페르소나를 설정하여 그들을 만족시킬 사용자 경험을 설계하는 것이 시간과 자원을 가장 효과적으로 쓸 수 있어요. 처음부터 모든 페르소나를 만드는 것이 아닌 이번에 집중해야 하는 세그먼트에 맞는 페르소나만 만들면 되니 굉장히 효율적이죠.
이러면 모든 구성원이 우리가 지금 어떤 고객군을 가지고 있고 어떤 고객군에 집중해야 하는지를 동일한 이해도로 알 수 있기 때문에 커뮤니케이션 비용도 줄어들고 UX 디자인의 퀄리티도 올라갑니다.
냥냥북스로 알아보는 고객 세그먼트의 쓸모
예시가 있으면 이해가 쉽겠죠. 이번에도 가상의 전자책 서비스 '냥냥북스'로 예를 들어볼게요.
드디어 냥냥북스가 사용자 인터뷰를 마치고 MVP버전을 만들기로 합니다. 냥냥북스팀은 열심히 수집한 정성 데이터와 기존에 운영 중이었던 '멍멍 서점'의 정성 데이터를 기반으로 아래와 같이 3개의 그룹으로 고객 세그먼트를 정의했어요.
[세그먼트 1] 출퇴근 시간에 전자책/오디오북을 이용하는 그룹
인구 통계 : 20~40대, 남성/여성, 직장인/대학생
행동 패턴 : 출퇴근 시간에 주로 접속하며 출근 시간은 평균 30분, 퇴근 시간은 평균 20분의 접속률을 보임. 매일 접속하며 주로 자기 계발, 인문학, 부동산의 카테고리를 많이 소비함.
니즈 : 원하는 책을 빠르게 고르고 싶어 함, 한번 읽은 책을 제대로 기억하고 싶어 함
[세그먼트 2] 자기 전에 전자책으로 책을 보는 그룹
인구 통계 : 40~50대, 남성/여성, 직장인 혹은 낮에 영업하는 자영업자
행동 패턴 : 자기 전 시간에 주로 접속하며 평균 50분의 접속률을 보임. 접속일은 주기적이지 않음.
니즈 : 오랜 시간 책을 읽기에 적합한 독서 환경 원함, 밤에 책을 읽기에 적합한 독서 환경 필요
[세그먼트 3] 어린 자녀를 둔 부모 그룹
인구 통계 : 30~40대 부모, 5세 이하의 어린 자녀가 있는 부모
행동 패턴 : 저녁 시간에 평균 30분의 접속률을 보임. 아이들을 위한 동화책과 교육용 도서를 선호함
니즈 : 부모가 읽어주기 좋은 도서 제공 필요, 자녀에게 적합한 책을 쉽게 찾을 수 있는 큐레이션 필요
냥냥북스는 이 3개의 고객 세그먼트 중 첫 번째 세그먼트에 집중한 버전으로 MVP를 내기로 합니다. 접속시간은 가장 짧지만 매일 접속하는 패턴을 가졌기에 냥냥북스의 가치를 선보이기에 가장 적합하다고 판단했기 때문이에요.
이제 이 세그먼트를 만족시키기 위해 페르소나를 만듭니다. 이렇게 세그먼트가 준비되어 있으면 그때그때 필요한 페르소나만 빠르게 뽑을 수 있어요.
[세그먼트 1의 페르소나 1]
인적 사항 : 이지은, 27세, 여성, 마케터, 직장은 서울 거주지는 경기도
디지털 친화력: 앱과 서비스에 익숙하며 새로운 기술을 받아들이는데 저항이 없다.
인물 설명 :
20대 후반의 지은 씨는 마케터로 일하고 있으며 자기 계발에 관심이 많다. 회사에서도 최신 트렌드를 파악하는 동호회에 가입하여 2주에 한 번씩 모여 스터디를 할 정도이다. 엘리베이터를 기다릴 때나 양치질을 할 때와 같이 자투리 시간이 생기면 서핏, 퍼블리와 같은 트렌드를 파악하기 용이한 콘텐츠 커뮤니티에 접속해서 틈틈이 읽고 있다. 이렇게 틈틈이 트렌드를 파악한 뒤 자세히 알아보고자 하는 주제가 생기면 그때 책을 찾는다.
책은 주로 출, 퇴근할 때 전자책 서비스를 이용하여 보고 있다. 전자책은 높은 휴대성 때문에 찾는 것도 있지만 그보다는 언제 어디서든 원하는 책을 볼 수 있다는 것이 가장 매력적이다. 또한 신간을 빠르게 볼 수 있는 점, 수많은 책을 둘러볼 수 있다는 점도 큰 매력이다.
그런 지은 씨에게 요즘 큰 고민이 있다. 직장이 서울에 있지만 거주지는 경기도이기 때문에 출, 퇴근에 시간이 오래 걸린다. 여유 시간 확보가 어려워 바쁜 일상에서 책을 고를 시간은 부족하고 수많은 책 중 어떤 책이 나에게 맞는 책인지 몰라 의사결정에 어려움을 겪고 있다. 그래서 매번 전자책 서비스를 열어서 책을 둘러보다가 조급한 마음이 들어 오히려 서비스를 종료해 버리고 만다.
누가 나에게 '지금의 상황에 딱 맞는 책'을 골라주면 좋겠다. 그리고 내가 이걸 업무에 바로 적용할 수 있으면 좋겠다.
[세그먼트 1의 페르소나 2]
인적 사항 : 김민수, 45세, 남성, 금융업 종사자, 직장과 거주지 모두 서울
디지털 친화력: 스마트폰에 깔린 앱이라고는 은행, 카톡뿐이다. 디지털 친화력이 낮을 뿐 아니라 새로운 기술을 받아들이는데 저항이 크다.
인물 설명 :
전철로 출, 퇴근할 때는 주로 종이책을 읽었지만, 최근에 자전거로 출, 퇴근하면서 오디오북을 듣기 시작했다. 평소 독서가 취미인 민수 씨는 독서량이 많다. 퇴근 후에는 종이책으로 역사, 경제 관련 책을 읽고 출, 퇴근 시 오디오북으로는 창업 관련된 책을 귀로 듣는다. 전자책도 사용하려 해 봤지만 책이라는 느낌이 잘 들지 않아 매번 종이책으로 본다. 도서관에서 빌려 보기도 하지만 반납 일자가 신경 쓰여 책을 구매하여 보는 것을 좋아한다.
그런 민수 씨에게 요즘 큰 고민이 있다. 그동안 구매한 책이 너무 많아 서재에서 원하는 책을 찾는 것이 쉽지 않다는 것이다. 또한 책을 너무 많이 보니 봤던 책 내용이 기억에 잘 남지 않는 것 같다. 그래서 구매한 책을 또 산 경험만 해도 손으로 셀 수 없다. 누가 나에게 '내 책장에 있는 책'이 무엇인지 알려주면 좋겠고 내가 한번 본 책은 줄거리만 봐도 떠오를 수 있게 도와주면 좋겠다.
이렇게 세그먼트를 만들고 비즈니스 전략에 따라 이번에 타게팅할 세그먼트를 정한 뒤 그에 맞춰 페르소나를 만들어요. 그러면 문제를 넓은 시각에서 발견할 수 있고 그 문제를 겪는 사용자를 이해하기 쉽습니다.
이제 냥냥북스 팀은 MVP에 2명의 페르소나를 이해하였으니, 그에 맞는 기능을 만들 거예요. 그들은 무엇을 왜 만들어야 하는지 뾰족하게 정의되었으니 적은 리소스로 빠르게 제품을 만들 방법을 찾을 겁니다. 세그먼트와 페르소나의 결합은 '만드는 시간'을 줄여주고 '실패 확률을 줄여주는' 2가지 역할을 모두 수행해 낼 거예요.
마무리
여기까지 읽으셨다면 눈치채셨을 거예요. '고객 세그먼트'가 '페르소나'보다 우수한 기법이니 이걸 써야 한다고 말하고 있는 것이 아님을요. 페르소나만 만들었을 때와 세그먼트를 만든 뒤 페르소나를 만들었을 때의 효과는 비교할 수 없을 정도로 다릅니다.
고객 세그먼트와 페르소나는 서로 보완적인 도구로 함께 사용할 때 그 효과는 극대화됩니다. 세그먼트를 통해 넓은 범위를 파악하고 페르소나를 통해 세부적인 통찰을 얻는 전략은 보다 정교하고 효과적인 고객 타기팅을 가능하게 하며, 이를 통해 사용자가 진짜 원하는 서비스를 만들고 사용자 경험도 최적화할 수 있죠. 그렇기 때문에 페르소나보다는 고객 세그먼트가 더 쓸모 있는 것입니다.
먼저 정량 데이터를 기반으로 세그먼트를 분류한 뒤 비즈니스 전략에 맞춰 특정 세그먼트에서 페르소나를 만들어보세요. 문제와 해결 방법이 명료해지는 것이 느껴지실 거예요.
참고 자료
https://www.oho.com/blog/segments-vs-personas
https://trevorfox.com/2022/12/customer-segmentation-vs-personas-when-to-use-and-how-to-choose/
Editor 혜정’s comment
이 글의 원문은 란란님 브런치에 업로드 된 “데이터기반 UX, 페르소나보다 고객 세그먼트가 쓸모있다” 입니다.
우리 주변의 친구들이 각기 다른 성격과 성향을 가지고 있듯, 서비스를 사용하는 고객들의 특성도 다양합니다. 그래서 고객에게 맞는 경험을 제공하기 위해 ‘페르소나(persona)’와 ‘세그먼트(segment)’라는 개념을 자주 활용하는데요. 혹시 이 두 가지를 서로 다른 방법으로만 생각하고 계셨다면, 이번 글의 사례처럼 함께 활용해 보시면 좋겠습니다. 만약 데이터를 활용하기가 어려워 세그먼트를 나누지 못하고 있었다면, 이전 글을 참고해 주세요. 이미 존재하는 데이터에 질서를 부여하면 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있습니다.
또한 고객 세그먼트를 활용하는 대표적인 방법 중 하나가 ‘RFM 고객 세분화 분석’입니다. 이는 고객이 얼마나 최근에(Recency), 얼마나 자주(Frequency), 얼마나 많은 금액을(Monetary) 지출했는지를 기준으로 그룹을 나누는 기법인데요. 세그먼트라는 틀을 활용해 고객을 나누고, 그 결과를 바탕으로 고객 분포를 이해하거나 등급별 맞춤 전략을 세울 수 있습니다. 더 자세한 내용이 궁금하시다면 데이터리안 블로그의 ‘RFM 고객 세분화 분석이란 무엇일까요’ 글을 확인해 주세요.


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데이터로 질문을 던진 뒤 인간의 이해를 바탕으로 답을 하는 것이 결국 좋은 UX로 귀결됩니다.

데이터는 답이 아니라 인간에게 던지는 질문이다

내부에 정돈된 자료가 없거나 어떤 데이터가 우리 서비스에 필요한지조차 모르는 상황이라면 자료가 흩어져 있는 상태에요.

흩어져 있는 정성적 데이터에 질서를 부여하는 방법

'정량 데이터'라는 이름으로 받아보는 수많은 숫자들... 막막하진 않으셨나요? 정량 데이터에 기준을 부여하여 의미를 도출하는 방법을 소개합니다.

무의미한 정량적 데이터에서 의미를 찾는 방법

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