[PM 아티클 스터디] 페르소나 탐구 | 고객님, 당신은 누구십니까?

안녕하세요 Joy입니다.

 

이전 아티클을 통해 디자인 씽킹 프로세스에 대해 알아보았는데요. 디자인 씽킹 프로세스는 고객의 문제를 해결하기 위해 공감 - 문제 정의 - 아이디어 도출 - 시제품 제작 - 사용성 테스트의 5단계를 반복 이행하는 사용자 위주의 문제 해결 프로세스입니다. 

 

오늘은 그 Design Thinking Process의 첫번째 단계인 '공감(Empathize)' 단계에서 활용될 수 있는 페르소나에 대해 구체적으로 알아보고자 합니다.

 

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페르소나(persona)는 어떤 제품 혹은 서비스의 이용자를 대표하는 가상의 인물을 말합니다. 페르소나는 제품을 개발하기 전 해당 제품을 이용할 사용자들과 시장을 이해하는 데 사용될 수 있는데요. 광범위하고 추상적인 고객을 구체화하여 맞춤형 전략을 창출하기 위하여, 실제 고객 데이터를 활용해 만들어 내는 타겟 고객층을 대표하는 인물이라고 볼 수 있습니다.

 

막연하게 설정된 '40대 여성 고객' 이 아닌, '서울 강남구에 거주하는 40대 워킹맘 임현주 씨'라는 가상의 인물을 만들어 해당 인물의 목표, 동기, 페인 포인트 등을 구체화함으로써 고객의 니즈를 충족하기 위한 맞춤 전략을 세우고, 제품의 방향성을 보다 구체화할 수 있습니다.

 

그렇다면 페르소나는 어떻게 만들 수 있을까요? 오늘 읽은 아티클에서는 페르소나를 만드는 방법을 10단계로 구분하여 설명하고 있습니다.

 

1. 조사 단계

사용자 또는 고객을 페르소나로 그룹화하는 데 다양한 기준을 사용할 수 있지만, 두 가지 가장 일반적인 기준은 인구 통계와 행동입니다. 인구 통계 기반 페르소나는 광고 타겟을 선정하는 데 유용하며, 행동 기반 페르소나를 통해서는 이보다 더 많은  고객 경험, 제품 또는 서비스 개선에 대한 소중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

 

페르소나를 개발할 때 가장 먼저 신경 써야 할 것은 고객에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 만약 고객 데이터가 없는 초기 서비스라면 가설로 시작한 후 페르소나를 다듬어가도 좋습니다. 그러나 일반적으로 고객 또는 사용자 조사 없이는 페르소나 프로필의 목표, 작업, 필요성 및 고민이 상상 속의 고객이나 사용자에 관한 것일 뿐 실제 고객이나 사용자에 관한 것이 아닙니다. 신뢰할 수 없는 데이터로 페르소나를 채우면 제품이나 서비스를 실제로 사용하는 사람들을 위한 개선 아이디어를 생각해 내기 어려울 것입니다.

 

그렇다면 목표 대상 고객에 대한 데이터를 어디에서 찾아야 할까요? 데이터의 다양한 출처가 있으며 다음은 시작하기에 도움이 되는 몇 가지 예시입니다:

 

고객 또는 사용자와 인터뷰 진행

기술 발전으로 인해 사용자 화면 녹화, 온라인 설문 조사 및 기타 방법으로 정보를 수집하는 다양한 수단이 도입되었지만 인터뷰는 여전히 중요합니다. 수행할 인터뷰 횟수는 구체적인 상황 및 목표에 따라 크게 다를 수 있으나, 최소 5-30명과 인터뷰를 진행하며 공통 분모를 찾아내는 것을 권장합니다.

 

고객과 직접 소통하는 사람들과 대화

고객이나 사용자와 인터뷰를 진행할 수 없다면, 고객과 직/간접적으로 자주 소통하는 사람들과 인터뷰하는 방법이 있습니다. 아마도 고객 접점에 있는 CX팀 또는 영업팀이 될 수 있겠네요.

 

이미 가지고 있는 정보 활용하기

이전에 조사한 고객 데이터 혹은 사내 데이터가 있는 경우 이를 활용하여 페르소나를 만들어 볼 수 있습니다.

 

가정하기

만약 활용할 수 있는 데이터가 매우 제한적이지만 제품이나 고객에 대한 인사이트가 충분히 있다면, 가정을 토대로 페르소나를 생성한 후 추가 조사를 통해 뒷받침 하는 방법도 가능합니다.

 

웹 분석 활용하기

정량적인 데이터 분석을 통해 사용자의 행동을 분석해보는 방법입니다. 다만, 고객의 행동에 대한 이유는 알 수 없기 때문에 인터뷰를 통해 행동 이면의 동기를 파악하고 추가적인 인사이트를 도출해 낼 필요가 있습니다.

 

기타 데이터 소스 활용하기

고객 여정 지도 (CJM: Customer Journey Map)를 구성하기 위한 설문, 사용성 테스트 등의 데이터 소스도 함께 활용될 수 있습니다.

 

2. 고객 세그먼트 분류

페르소나로 전체 고객을 대표할 수 없으며, 특정 한 고객이 전체 고객을 대표할 수도 없습니다. 따라서 고객의 니즈, 목표, 활동 등 유사한 특성을 토대로 그룹화하는 것이 중요합니다. 이때, 수집한 데이터를 분석하여 동일한 역할을 하는 사람들 사이에서 공통된 행동을 찾아내야 합니다. 여기서 '역할'이라는 것이 무엇을 의미하는지 조금 모호하지만 제가 이해한 것을 토대로 예시를 들어보자면, 커머스 플랫폼의 경우 구매자 / 판매자 / 후기 작성자 등으로 구분할 수 있을 것 같습니다.

 

여기서 발견한 공통된 행동 특성은 다음과 같은 상황에서 해당 고객군이 어떻게 행동하는지 설명할 수 있어야 합니다.

• 일부 작업을 완료하려고 할 때
• 목표를 달성하려고 할 때
• 문제를 해결하려고 할 때
• 제품이나 서비스와 상호 작용할 때

 

고객의 특성을 파악하기 위한 질문은 다음과 같이 구성할 수 있습니다.

• ~을 하는 이유가 무엇인가요?
• 얼마나 자주 ~을 하나요?
• ~을 하기 위해 어떤 도구/수단/툴 을 이용하시나요?
• ~을 하기 위해 주로 어디에서 정보를 찾나요?
• ~을 대신 해주는 담당자가 있나요? 있다면, 누구인가요?
• ~을 하는데 방해되는 요소는 무엇인가요?

이와 같이 행동 속성을 파악하기 위한 질문을 구성했다면, 이에 대해 답변이 가능한 모든 값을 정의하고 이를 척도 질문으로 구성합니다. 그 후 응답자들의 답변을 토대로 고객의 패턴을 파악합니다. 어느 정도 고객군을 분류할 수 있는 유사한 특성이 확인된다면, 페르소나를 만들기 위한 기반이 마련된 것입니다.

 

3. 레이아웃 결정하기

 

인터넷에 검색해 보면 페르소나를 설명하기 위한 다양한 레이아웃을 찾아볼 수 있습니다. 이 레이아웃은 페르소나의 유형이나 구성한 목적에 따라 다양해질 수 있습니다. 페르소나는 유형 및 목적에 따라 다양한 레이아웃을 가질 수 있기 때문에, 인구 통계적 특성이 중요한지 행동적 측면이 더 중요한 정보인지에 따라 원하는 레이아웃으로 구성하면 됩니다.

 

4. 인구 통계적 정보 설정

 

이미지 & 이름 부여

페르소나에 가상의 이미지와 이름을 부여하여 감정적 유대감을 형성합니다. 이때, 유명인이나 지인의 이미지 & 이름을 사용하지 않습니다. 실제 인물이 존재하는 경우 페르소나의 고유한 특성과 실제 인물의 특성이 혼동되어 혼란을 일으킬 수 있습니다.

 

연령대 & 거주 정보

해당 아티클에서는 다른 내용은 나오고 있지 않지만, 실제 고객 데이터가 있다면 해당 데이터를 기반으로 연령대 / 거주지 등의 특성을 설정할 수 있습니다.

 

그 외 직업, 수입 등의 정보도 적는 것이 일반적인데 해당 정보는 일반적인 회원 가입 정보로는 알 수 없기 때문에, 첫 번째 스텝에서 해당 정보도 함께 수집할 수 있도록 구성하는 것이 좋을 것 같습니다.

 

5. 배경 정보 설정

배경 정보는 사소한 것도 놓치지 않고 디테일하게 작성하는 것이 좋은데요. 여기서 중요한 것은 쓸데없는 정보가 아니라 인사이트를 뽑아낼 수 있는 디테일을 선별하는 것입니다. 쓸 데 없는 것이 아니지만 디테일한 정보라... 이것은 추후 실제 예시 자료를 보면서 어떤 류의 정보가 필요할지 탐구해 봐야겠습니다.

 

6. 목표 정의하기

페르소나를 설정하는 데 있어 목표를 정하는 것은 가장 중요한 부분입니다. 회사 / 프로덕트의 목표가 고객의 목표와 일치하는지가 가장 여실히 드러나는 부분이자, 고객의 요구를 더 잘 충족시킬 수 있는 힌트가 되는 정보이기 때문입니다. 예를 들어 똑같은 식품을 취급한다고 할지라도, 프리미엄 식재료를 선호하는 워킹맘을 타겟으로 한 프로덕트와 가성비와 합리적인 소비를 추구하는 고객을 타겟으로 한 프로덕트는 방향성이 달라질 수밖에 없습니다. 따라서 페르소나의 목표를 제대로 정의하는 것은 프로덕트의 목표를 정의하는 것만큼이나 중요한 작업이라고 할 수 있습니다. 

 

7. 동기와 불만 사항 정의하기

이를 정의함으로써 우리는 고객의 마음을 얻고 로얄티를 향상하기 위한 방안을 강구할 수 있습니다. 

 

8~10. 부가적인 요소 정의 & 최종 페르소나 설정하기

해당 아티클에서는 당사에서 제공하고 있는 페르소나 생성 기능을 위주로 설명하고 있어, 이 부분은 간략하게 한 단계로 묶어 정리하고자 합니다. 앞 단계에서 주요 정보를 모두 작성한 후 고객에 대한 인사이트를 제공할 수 있는 추가적인 정보가 있다면 레이아웃에 추가합니다. 이 글에서는 고객의 좌우명, 사용하는 단말기 유형, 주로 사용하는 채널, 브라우저 유형 등을 추가로 정의하였는데요. 실제로 단말기 유형, 주로 사용하는 앱과 같은 정보는 타겟 고객을 파악하는 데 중요한 정보로 활용될 수 있을 것 같습니다. 

 

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페르소나를 잘 만들어 낸다는 것은 다시 말하면 우리 고객을 얼마나 잘 알고 있는가를 방증하는 것이지 않을까 싶다. 고객 데이터를 기반으로 페르소나를 구체적으로 설정해야 좋다는 말은 익히 들어 알고 있었지만, 실무를 진행하면서 페르소나가 얼마나 중요한지 절실히 깨달을 수 있었다. 합리적인 소비를 지향하는 고객에게 프리미엄 상품을 아무리 내놓아봐야 의미가 없듯, 막연한 전략이 아닌 우리 고객에 대한 이해를 바탕으로 전략을 구체화하고 방향성을 잡아나가는 것이 중요하다는 것을. 그리고 한번 설정한 페르소나를 고집할 것이 아니라, 계속해서 업데이트되어야 한다. 서비스 초기와 서비스가 안정기에 접어든 시점에서의 페르소나는 달라질 수 있으니 말이다. 이론적으로는 어느 정도 알게 되었으니, 실제 적용 사례를 통해 다른 기업에서 페르소나를 어떻게 구체화했는지 그 예시들을 별도로 살펴봐야겠다.

 

끝으로 드는 생각..? 고객을 이해한다는 것, 공감 능력을 가장 큰 무기로 생각하는 나이지만 수많은 고객들의 패턴을 공감만으로 이해하는 것은 불가능하기에, 고객을 어떻게 하면 더 잘 알 수 있을까 항상 고민한다. 이렇게 생각하다 보니 결국 데이터의 중요성으로 귀결되는 것 같다.

 

고객...고객....데이터...데이터...

 

 

 

참고 자료

https://uxpressia.com/blog/how-to-create-persona-guide-examples