AI 기반 UX 리서치 파이프라인 구축으로 리서치 효율 25% UP!
요기요 UX 리서치팀은 AI를 활용한 ReOps(Research Operations) 구축을 통해 분석 속도와 깊이를 향상시킴
ChatGPT, Gemini Pro, NotebookLM을 활용하여 인터뷰 스크립트 분석, 데이터 분류, 보고서 작성을 자동화함
리서치 리드 타임(Lead Time)을 약 25% 단축하고, 데이터 기반의 가설 검증 및 액션 아이템 도출
AI를 활용한 리서치 파이프라인 구축은 리서처가 전략적 인사이트(Strategic Insight)에 집중하도록 돕는 환경을 조성함
AI 기반 UX 리서치 파이프라인의 5단계
본문에서는 AI를 활용한 UX 리서치 파이프라인을 5단계로 상세히 설명한다.
Phase 1: 대규모 정성 데이터 구조화 단계에서는 Gemini Pro를 활용하여 인터뷰 스크립트를 의미 단위로 분해하고, UX 리서치 분석 전문가 페르소나를 부여하여 분석의 일관성을 유지한다.
Phase 2: 정성 데이터 정량화 단계에서는 Pain Point, Needs, Motivation, Barrier, Value 5가지 태그를 AI에게 학습시켜 데이터를 자동 분류한다.
Phase 3: 복잡한 데이터 구조화 단계에서는 Affinity Diagram 과정을 자동화하여 테마를 도출하고, Bottom-up Clustering 방식을 적용한다.
Phase 4: 데이터 기반 가설 검증 단계에서는 가설 지지/반대 증거를 추출하고, 리서치 리드의 관점에서 비즈니스 방향성을 제안한다.
Phase 5: 액션 가능한 인사이트 도출 단계에서는 리서치 데이터와 서비스 도메인 지식을 결합하여 Action Items를 도출한다.
Gemini Pro를 활용한 데이터 분석
요기요는 데이터 보안과 성능을 위해 기업용 Gemini Pro를 활용하여 방대한 텍스트 데이터에서 패턴을 추출한다. 단순 요약이 아닌, 가설 기반 분석을 위해 구체적인 지침을 제공한다.
데이터 보안(Data Security): 기업용 Gemini Pro를 사용하여 데이터 유출 위험을 최소화한다.
가설 기반 분석(Hypothesis-based Analysis): “이 가설을 기준으로 찬성/반대 맥락을 분류해 줘”와 같은 구체적인 지침을 제공하여, 리서처가 데이터 사이의 숨겨진 맥락을 해석하고 전략을 도출하는 본질적인 업무에 집중하도록 돕는다.
효율성 증대(Efficiency Increase): 반복적인 단순 정리 작업은 AI에게 맡기고, 리서처는 데이터 분석에 집중한다.
AI 기반 리서치와 기존 방식의 비교
기존 리서치 방식과 비교했을 때, AI를 활용한 리서치는 리드 타임 단축과 분석 깊이 향상이라는 두 가지 주요 이점을 제공한다.
시간 절약(Time Saving): 수작업으로 진행되던 데이터 분석 및 보고서 작성 시간을 단축하여, 주 단위로 6주가량 소요되던 작업을 4주 만에 완료할 수 있었다.
인사이트 발굴(Insight Discovery): AI를 통해 방대한 데이터를 빠르게 분석하고, 숨겨진 패턴과 맥락을 파악하여 더 깊이 있는 인사이트를 도출한다.
업무 효율성 증대(Work Efficiency Increase): 리서처는 단순 반복 업무에서 벗어나, 전략적 사고와 의사결정에 집중할 수 있다.
NotebookLM을 활용한 리포팅
NotebookLM은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반으로 답변을 생성하여, 실제 사용자 발언에 기반한 슬라이드 구조를 잡는 데 최적의 도구이다. 다변화된 리포트와 시각적 구조화를 통해 보고서의 전달력을 높인다.
RAG 기반 답변 생성(RAG-based Answer Generation): AI가 지어낸 이야기가 아닌, 실제 사용자의 목소리에 기반한 슬라이드 구조를 구성한다.
다변화된 리포트(Diversified Reports): 맥락 중심의 상세 버전과 의사결정권자를 위한 ‘One Message’ 슬라이드 구조를 동시에 생성한다.
시각적 구조화(Visual Structuring): 복잡한 정보를 한눈에 들어오게 시각화하여, 빠른 맥락 공유를 가능하게 한다.
AI 기반 모더레이팅 회고
AI를 활용하여 인터뷰 모더레이팅의 품질을 객관적으로 평가하고 개선점을 도출한다. 시니어 리서처 페르소나를 설정하여 유도형 질문, 경청, 중립성 등을 평가한다.
유도형 질문(Leading Questions) 식별: 답변을 특정 방향으로 유도하는 질문을 찾아 개선한다.
경청 및 심층 탐색(Active Listening): 추가 질문이 필요한 부분을 파악하고, 놓친 지점을 개선한다.
중립성 유지(Neutrality): 긍정적/부정적 답변에 대한 편향된 반응을 점검하고, 객관적인 인터뷰 진행을 유도한다.
