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『데이터로 측정하는 UX 리서치 3/e』는 세계적으로 가장 많이 인용되는 UX 측정 바이블로, 사용자 경험을 수치화하고 분석해, 제품의 성공을 이끄는 데이터 기반 전략을 어떻게 세울 것인지에 대한 명확한 해답을 제공하는 책이다. 3판에서는 최신 디지털 환경과 비대면 리서치 환경까지 완벽 반영했으며, 현장 UX 리서처들이 반드시 알아야 할 ‘핵심 지표(SUS, NPS, SEQ, SUPR-Q)’의 정의부터 수집, 분석, 리포팅 방법까지 체계적으로 다룬다. 이 책을 읽으면 다음과 같은 질문에 확실한 해답을 얻을 수 있다.

사용자는 우리 서비스를 만족하고 있을까? UI를 바꿨는데, 정말 효과가 있을까? 내가 수집한 UX 데이터를 어떻게 설득력 있게 설명할 수 있을까? UX는 이제 ‘근거 중심의 의사결정’을 이끄는 핵심 자산이다. 이 책은 UX 디자이너, 제품 매니저, 데이터 분석가, 스타트업 창업자, 마케팅 전략가 등 사용자 중심의 디지털 제품을 만들고 싶은 모든 사람을 위한 실전서이자, UX 전략을 수립하는 이들의 언어와 무기가 되어줄 것이다.

헌사
옮긴이 소개
옮긴이의 말
지은이 소개
서문
감사의 글
셰릴 툴리스 시로이스의 특별한 메모

1장 서론

1.1 사용자 경험이란 무엇인가?
1.2 사용자 경험 지표란 무엇인가?
1.3 UX 지표의 가치
1.4 모두를 위한 지표
1.5 사용자 경험 지표의 새로운 기술
1.6 UX 지표에 관한 열 가지 괴담
오해 1: 지표를 수집하는 데 너무 많은 시간이 소요된다
오해 2: UX 지표는 너무 많은 비용이 든다
오해 3: 자잘한 개선에 집중하는 상황에선 UX 지표가 유용하지 않다
오해 4: UX 지표는 원인을 이해하는 데 도움이 되지 않는다
오해 5: UX 지표는 노이즈가 너무 많다
오해 6: 직감을 믿으면 된다
오해 7: 신제품에는 지표가 적용되지 않는다
오해 8: 우리가 다루고 있는 이슈 유형에 적합한 측정 지표가 존재하지 않는다
오해 9: 경영진은 지표를 이해하지 못하거나 높이 평가하지 않는다
오해 10: 작은 표본 크기로는 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하기 어렵다

2장 기본 지식

2.1 독립 변수와 종속 변수
2.2 데이터 유형
2.2.1 명목형 데이터
2.2.2 순서형 데이터
2.2.3 구간형 데이터
2.2.4 비율형 데이터
2.3 기술 통계
2.3.1 중심 경향 측정
2.3.2 변산성 측정
2.3.3 신뢰구간
2.3.4 신뢰구간을 오차 막대로 표시하기
2.4 평균 비교
2.4.1 독립표본
2.4.2 대응표본
2.4.3 3개 이상의 표본 비교
2.5 변수 간의 관계
2.5.1 상관관계
2.6 비모수적 검정
2.6.1 카이제곱 검정
2.7 데이터를 그래픽으로 시각화하기
2.7.1 기둥 그래프와 막대 그래프
2.7.2 선 그래프
2.7.3 산점도
2.7.4 파이 차트와 도넛 차트
2.7.5 누적 막대 그래프
2.8 요약

3장 계획하기

3.1 연구의 목표
3.1.1 형성적 사용자 리서치
3.1.2 총괄적 사용자 리서치
3.2 UX의 목표
3.2.1 사용자 성능
3.2.2 사용자 선호도
3.2.3 사용자 감정
3.3 사업의 목표
3.4 올바른 UX 지표 선택하기
3.4.1 전자상거래 거래 완료하기
3.4.2 제품 비교하기
3.4.3 동일 제품의 사용 빈도 평가하기
3.4.4 내비게이션과 인포메이션 아키텍처 평가하기
3.4.5 인지도 제고
3.4.6 문제 발견하기
3.4.7 고위험 제품의 사용성 극대화하기
3.4.8 전반적으로 긍정적인 사용자 경험으로 만들기
3.4.9 미묘한 디자인 변경이 미치는 영향 평가하기
3.4.10 디자인 대안을 서로 비교하기
3.5 사용자 리서치 방법론과 도구
3.5.1 전통적인 (모더레이터가 있는) 사용성 테스트
3.5.2 모더레이터 없이 진행하는 사용성 테스트
3.5.3 온라인 설문 조사
3.5.4 정보 구조 도구
3.5.5 클릭 도구와 마우스 도구
3.6 기타 세부 사항
3.6.1 예산과 일정
3.6.2 참가자
3.6.3 데이터 수집
3.6.4 데이터 정제
3.7 요약

4장 성능 지표

4.1 과업 성공
4.1.1 이원적 성공 척도
4.1.2 성공 수준
4.1.3 성공 측정의 문제
4.2 과업 시간
4.2.1 과업 소요 시간 측정의 중요성
4.2.2 과업 소요 시간을 수집하고 측정하는 방법
4.2.3 과업 소요 시간 데이터를 분석하고 제시하기
4.2.4 시간 데이터 활용 시 고려 사항
4.3 오류
4.3.1 오류를 측정하는 시점
4.3.2 무엇이 오류를 만들어내는가?
4.3.3 오류 수집 및 측정
4.3.4 오류 분석 및 제시
4.3.5 오류 지표를 사용할 때 고려할 사항
4.4 기타 효율성 지표
4.4.1 효율성 지표를 수집 및 측정하기
4.4.2 효율성 데이터 분석 및 제시하기
4.4.3 과업 성공과 소요 시간을 조합해 만든 효율성 지표
4.5 학습 용이성
4.5.1 학습 용이성 데이터를 수집 및 측정하기
4.5.2 학습 용이성 데이터를 분석 및 제시하기
4.5.3 학습 용이성을 측정할 때 고려해야 할 사항
4.6 요약

5장 자가측정 지표

5.1 자가측정 데이터의 중요성
5.2 평가 척도
5.2.1 리커트 척도
5.2.2 시멘틱 척도
5.2.3 자가측정 데이터를 수집하는 시점
5.2.4 평가 수집 방법
5.2.5 자가측정 데이터 수집의 편향
5.2.6 평가 척도에 대한 일반 지침
5.2.7 평가 척도 데이터 분석하기
5.3 과업 사후 평가
5.3.1 사용 용이성
5.3.2 시나리오 사후 설문지
5.3.3 기대치 측정하기
5.3.4 과업 사후 자가측정 지표의 비교
5.4 전반적 사용자 경험 평가
5.4.1 시스템 사용성 척도
5.4.2 컴퓨터 시스템 사용성 설문지
5.4.3 제품 반응 카드
5.4.4 사용자 경험 설문지
5.4.5 어트랙디프
5.4.6 순고객 추천 지수
5.4.7 사용자 경험을 자가측정하기 위한 그밖의 도구
5.4.8 자가측정 지표 비교
5.5 SUS로 디자인안 비교하기
5.6 온라인 서비스
5.6.1 웹사이트 분석 및 측정 인벤토리
5.6.2 미국 고객 만족도 지수
5.6.3 오피니언랩
5.6.4 라이브 사이트 설문 조사 관련 이슈
5.7 자가측정 지표의 기타 유형
5.7.1 속성의 우선순위 평가하기
5.7.2 특정 속성 평가하기
5.7.3 특정 요소 평가하기
5.7.4 개방형 질문
5.7.5 인식과 이해
5.7.6 인식 수준과 유용성 간의 차이 비교
5.8 요약

6장 이슈 기반 지표

6.1 사용성 이슈란 무엇인가?
6.1.1 진짜 이슈와 거짓 이슈
6.2 이슈를 식별하는 방법
6.2.1 1:1 연구에서 사고 구술법 사용
6.2.2 자동화된 연구에서 축어적 코멘트 사용하기
6.2.3 웹 분석 사용하기
6.2.4 시선 추적 사용하기
6.3 심각도 평가
6.3.1 사용자 경험에 따른 심각도 평가
6.3.2 요인 조합에 따른 심각도 평가
6.3.3 심각도 평가 체계 사용하기
6.3.4 평가 체계에 대한 몇 가지 주의 사항
6.4 사용성 이슈에 대한 지표 분석 및 보고하기
6.4.1 고유한 이슈의 빈도
6.4.2 참가자별 이슈 빈도
6.4.3 참가자 비율
6.4.4 카테고리별 이슈
6.4.5 과업별 이슈
6.5 사용성 이슈 식별의 일관성
6.6 사용성 이슈 식별의 편향
6.7 참가자 수
6.7.1 참가자 5명이면 충분하다
6.7.2 참가자 5명만으로는 충분하지 않다
6.7.3 무엇을 해야 할까?
6.7.4 우리의 권고
6.8 요약

7장 시선 추적

7.1 시선 추적의 작동 원리
7.2 모바일 시선 추적
7.2.1 순간정보인식 측정하기
7.2.2 상황에 따른 모바일 사용자 이해
7.2.3 모바일 시선 추적 기술
7.2.4 안경
7.2.5 기기 스탠드
7.2.6 소프트웨어 기반 시선 추적
7.3 시선 추적 데이터 시각화
7.4 관심 분야
7.5 일반적인 시선 추적 지표
7.5.1 체류 시간
7.5.2 고정 횟수
7.5.3 고정 시간
7.5.4 순서
7.5.5 첫 번째 시선 고정까지의 시간
7.5.6 재방문
7.5.7 적중률
7.6 시선 추적 데이터 분석을 위한 팁
7.7 동공 반응
7.8 요약

8장 감정 측정

8.1 감성적 사용자 경험 정의
8.2 감정 측정 방법
8.2.1 감정 측정의 다섯 가지 고려 사항
8.3 언어적 표현을 통한 감정 측정
8.4 자가측정
8.5 얼굴 표정 분석
8.6 전기적 피부 반응
8.7 사례 연구: 생체 인식의 가치
8.8 요약

9장 결합 지표와 비교 지표

9.1 단일 UX 점수
9.1.1 타깃 목표에 기반한 지표 결합
9.1.2 백분율을 기준으로 지표들을 결합하기
9.1.3 z-점수를 기반으로 지표 결합
9.1.4 SUM 사용하기
9.2 UX 점수 카드와 프레임워크
9.2.1 UX 점수 카드
9.2.2 UX 프레임워크
9.3 목표 및 전문가 성능과의 비교
9.3.1 목표와의 비교
9.3.2 전문가 성능 수준과의 비교
9.4 요약

10장 스페셜 토픽

10.1 웹 분석
10.1.1 기본 웹 분석
10.1.2 클릭률
10.1.3 이탈률
10.1.4 A/B 테스트
10.2 카드 소팅 데이터
10.2.1 열린 카드 소팅 데이터 분석
10.2.2 닫힌 카드 소팅 데이터 분석
10.3 트리 테스트
10.4 첫 번째 클릭 테스트
10.5 접근성 지표
10.6 투자자본수익률 지표
10.7 요약

11장 사례 연구

11.1 넷플릭스 TV 사용자 인터페이스, 빠르게 생각하기와 느리게 생각하기
11.1.1 배경
11.1.2 방법론
11.1.3 결과
11.1.4 토론
11.1.5 영향
11.2 PCW 프레임워크(참여/경쟁/승리): 시장에서의 제품 및 기능 평가
11.2.1 소개
11.2.2 객관적 기준 잡기
11.2.3 기능 분석
11.2.4 PCW (종합) 사용성 테스트
11.3 엔터프라이즈 UX 사례 연구: ‘UX 수익 체인’ 발견하기
11.3.1 소개
11.3.2 지표 식별하고 선택하기
11.3.3 방법론
11.3.4 분석
11.3.5 결과
11.3.6 결론
11.4 건강 보험 웹사이트의 UX 벤치마킹
11.4.1 방법론
11.4.2 결과
11.4.3 요약 및 권장 사항
11.4.4 감사의 말씀
11.4.5 약력
11.5 SNAP 격차 해소
11.5.1 현장 조사
11.5.2 주간 리뷰
11.5.3 신청서 질문
11.5.4 설문 조사
11.5.5 프로토타입 테스트
11.5.6 성공 지표
11.5.7 조직
11.5.8 약력

12장 성공의 열 가지 열쇠

12.1 데이터에 생명력 불어넣기
12.2 측정 요청을 기다리지 말라
12.3 측정에는 생각보다 돈이 많이 들지 않는다
12.4 일찍 계획하기
12.5 제품 벤치마킹
12.6 데이터 탐색
12.7 비즈니스 언어로 말하기
12.8 자신감 보여주기
12.9 지표를 오용하지 말자
12.10 프레젠테이션 간소화

참고문헌
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