뉴로마케팅... 과연 현실적으로 적용할 수 있을 것인가?

지난 4일 Nature Reviews Neuroscience에 듀크대학교의 행동경제학자인 Dan Ariely교수와 에머리대 경제뉴로정책과의 Gregory S. Berns 교수는 'Neuromarketing: The hope and hype of neuroimaging in business'라는 제목으로 논문을 발표했다. 논문의 요지는 광고주나 마케팅 전문가들은 설계 단계에 있는 제품의 고객 호응도를 뇌 분석(Brain Activity Analysis)를 통해 구매충동 시점과 결정과정까지 들여다 본 후 이를 바탕으로 제품을 출시할 수 있다는 것이다. 이 과정에서 fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging)이라는 장비를 이용하게 된다.

 

fMRI는 신경과학이나 심리학 등의 뇌 관련 분야에서 많이 활용되고 있는 연구 장비이다. 특정 뇌 부위가 활성화되면 뇌 혈관 속의 혈액 흐름은 빨라지고, 혈액 공급 속도를 바탕으로 어떤 뇌 부위가 활성화되는지 색상의 구분으로 실시간 파악이 가능하다는 장점이 있다. 이것을 통해서 어떤 상황에서 어떤 뇌 부위가 활성화되는지 우리는 알 수 있는 것이다.

 

 

fMRI를 통해 나타난 뇌 활동 이미지 결과

 

 

Dan Ariely교수와 Gregory S. Berns 교수는 이런 fMRI를 활용하여 구매시점, 구매 결정과정 등의 뇌 활동을 분석함으로써, 고객들이 정확하게 언제 구매 결정을 하는지, 구매 결정 시 뇌의 어느 부위가 담당하는지 등에 대한 실마리를 얻을 수 있다고 주장하는 것이다. 그리고 이것을 통해 제품 개발 단계에서 효과적으로 이용할 수 있다고 주장한다. 심지어 fMRI 분석은 고객 자신이 몰랐던 고객의 생각, 느낌, 반응, 그리고 궁극적으로 소비에 대한 정보까지 제공하게 될 것이라고 전망하고 있다.

 

신경과학(Neuroscience) 분야에서 인지 처리 활동과 관련된 뇌 분야를 연구하기 위해서 fMRI 뿐만 아니라 EEG(Electoencephalography, 뇌파 측정으로 알려져 있음), PET(Position Emission Tomography)와 같은 다양한 방법을 사용하고 있다. 그리고 이런 방법론은 신경 세포(neuron) 단위가 아닌 영역 단위(Region)로 뇌를 연구하고 이해하려는 것이다. 이런 방법들을 통해 우리는 과거에 비해 뇌에 대해서 조금 더 많이 이해를 할 수 있게 되었다.

 

하지만, fMRI를 포함하여 현재 활용하고 있는 EEG와 PET 등을 활용한  뉴로마케팅(Neuromarketing)은 우리가 생각하는 것보다 너무나 치명적인 한계가 너무 많다. 그리고 그 한계로 인해 우리는 뉴로마케팅(Neuromarketing)을 활용하여 고객이나 사용자에 대한 이해가 가능한 것인지 다시 한번 생각해 봐야 한다.

 

첫번째는 가격이다. fMRI와 PET와 같은 장비는 아직까지 매우 고가이다. 그래서 거의 모든 병원이나 의대에서는 장비를 구입하기 보다는 렌탈해서 사용하고 있다. 일반 기업 입장에서 구입을 하거나 업체를 통해 테스트를 하기에는 효과 대비 비용 이슈가 크게 나타난다.

 

두번째는 자연스러운 행동을 방해한다는 것이다. 인터넷을 사용하거나, 모바일을 통해서 웹 서비스에 접근하거나, 물건을 사는 것은 맥락(Context)에 영향을 많이 받는다. 테스트 시 맥락(Context)에 얼마나 가까운 환경을 조성해 주느냐가 매우 중요한 역할을 한다. fMRI나 PET, EEG와 같은 뇌 활동을 측정해 주는 방법을 활용할 때는 이것이 무엇보다 중요하다 (뇌 활동은 많은 요인에 의해서 결정되지만, 맥락이 달라지게 되면 활동 패턴도 매우 민감하게 변화한다). 하지만 아래 사진을 보면 맥락(Context)을 고려하여 테스트 하는 것이 얼마나 힘든 것인지 알 수 있다. 장비의 특성 때문이다.

 

 

Berkeley's 4T fMRI Scanner, Wikipedia 참조

 

 

EEG를 부착한 상태

 

 

EEG를 부착하고 테스트를 수행하고 있는 모습

 

 

즉, 매우 부자연스러운 환경을 조성할 수 밖에 없다는 것이다. 이런 환경이라면 일반적인 환경과 다른 뇌 활동 패턴이 나타날 수 밖에 없다는 것을 감안해야 한다. (기저선 Baseline을 설정해 놓고 비교를 하면 되지만, 테스트 목적을 감안했을 때 과연 그 결과가 신뢰롭고 타당한 것인지에 대해서는 다시 생각해봐야 한다.)

 

세번째는 결과에 대한 모호성이다. 신경 세포(Neuron) 단위로 측정해서 사람들의 생각이나 태도 등을 안다는 것은 아직까지 아주 먼 세상 이야기이다. 현재 과학기술로는 절대 불가능하다 (미래라면 가능할지 모르지만, 누구도 그 시점이 언제인지 알지 못한다). 이것은 영역 단위(Region)로 연구하는 것도 마찬가지이다. 아래는 EEG의 결과를 예시이다.

 

 

EEG 결과 예시

 

 

학계에서도 결과를 해석할 때 논란의 여지가 많아 너무나 신중하게 분석하고 제안한다. 예를 들어, 전전두엽(Prefrontal Lobe)이 작업 기억(Working Memory)와 주의(Attention)에 관련이 있다는 것은 알고 있다. 그리고 특정 태스크를 수행하는데 있어서 fMRI를 통해 전전두엽(Prefrontal Lobe)이 활성화되는 것은 알 수 있지만, 정말 그것이 의미하는 것이 무엇인지는 알지 못한다. 즉, 뇌 활동의 아주 일부를 알 수 있지만, 현재로서는 인간의 고등 정신 과정, 예를 들면 사고나 감정, 의지, 태도에 대해서는 여기서 획득한 데이터로는 해석하거나 판단하는 것은 불가능하다. 이것은 뇌에 대해서 알려진 것이 아직까지 거의 없다는 사실과 관련성이 높다.

 

 

뉴로마케팅(Neuromarketing)은 언젠가 시간이 지나 기술이 발전된다면, 분명 가능할 것이다. 하지만, 현재로써는 답이 없다는 것이 분명 진실일 것이다. 왠지 말 자체가 멋있어 보여서 한번 해봐야 하는 것이 아닌가 하는 생각도 할 것이다.

그러나 새로운 것을 도입하려고 한다면 반드시 이론이나 방법론 자체에 대해서 꼼꼼히 따져보고 해야 할 것이다. 섣부른 도전은 오히려 신뢰성을 낮추고 실망감을 안겨 줄 수 있을테니까...

 

 

Persona를 만들기 위한 준비 - 자료 수집

UX에 대한 관심이 많아지면서 User Modeling에 대한 관심 또한 많아지게 되었다. 아무래도 우리의 사용자가 누구이며, 어떤 특성을 가지고 있고, 어떻게 행동하며, 그 안에서 어떠한 것들을 원하는지, 그리고 우리가 어떻게 하면 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공해 줄 수 있는지에 대해서 알 필요가 있기 때문이다. User Modeling에 대한 관심이 증가하면서 Alan Cooper가 제안한 Persona에 초점을 맞추게 된다.

 

하지만 실제 업무에서 Persona를 만들려고 할 때 우리는 많은 것들을 고민하게 된다. 도대체 어디서부터 무엇을 해야할 것인지에 도저히 감을 잡을 수가 없다. 그러다 무작정 현장에 나가 사용자들의 행동을 관찰하고 인터뷰를 한다. 그리고 그것을 토대로 Persona를 만들고 그것을 토대로 서비스를 기획하거나 만들게 된다. 문제는 이러한 접근은 상당히 실패할 가능성이 매우 높고, 오히려 Persona에 대한 부정적인 태도를 취하게 만들 가능성이 매우 높아지게 된다는 것이다. 잘못된 User Modeling 자체가 서비스 제공 방향에 막대한 피해를 입히게 되기 때문이다. 그렇기 때문에 Persona를 만들 때 우리는 신중하게 접근할 필요가 있다.

 

그렇다면, 무엇보다 우리의 사용자는 과연 누구인지, 그리고 어떻게 접근하여 어떤 Persona 유형을 만들지에 대해서 고민을 해야 할 것이다. 먼저 우리의 사용자가 누구인지에 대해서 알 필요가 있을 것이다. 이 때 가장 좋은 방법은 다양한 2차 자료들을 활용하는 것이다. 물론 사내 마케팅 부서에서 조사한 데이터도 포함해서이다. 만약 Market Segments나 거기에 따른 Market Portion 데이터까지 있다면 금상첨화일 것이다. (인터넷 사이트라면 Log Data도 매우 중요한 Source가 될 수 있다.) 이것들을 토대로 우리 서비스의 사용자의 범위가 어느 정도 되는지 알 수 있다. 그리고 대략적인 특성까지 파악할 수 있을 것이다. (아마 인구통계학적 특성과 약간의 행동/태도 특성까지 알 수 있을 것이다.) 그리고 무엇보다 정량적 자료를 어느 정도 획득할 수 있고 이것이 나중에 Persona를 타당화시키는 것에 많은 도움을 줄 수 있다.

 

(실제 정성 데이터에만 의존하는 Persona는 많은 위험 부담을 안고 있으며, 신뢰성에 있어서도 문제가 발생할 가능성이 매우 높다. Persona를 만들 때에는 항상 정량 데이터와 정성 데이터를 같이 참조해야 한다. 그리고 Persona를 만든 후 Primary Persona와 Secondary Persona를 정할 때 다양한 정량 데이터와 함께 고급 통계 분석을 활용한다면 신뢰성 및 안정성을 더 많이 확보할 수 있다.)

 

이것을 토대로 사용자에 대해서 구체적으로 알아보기 위해 정성 조사를 실시한다. 이 때 다음과 같은 질문에 대답할 수 있는 결과물을 얻도록 노력한다. (John Pruitt와 Tmara Adlin의 'The Persona Lifecycle' 참조)

 

• 사용자의 목적은 무엇인가?
• 다양한 목적을 이루기 위해서 사용자들은 어떤 역할 또는 어떤 행동을 취하는가?
• 각각의 역할에 따라 어떤 특정 태스크나 행동들이 요구되는가? 그리고 무엇이 그러한 태스크나 역할들을 필요로 하게 만드는가? 이러한 활동들에 대한 태도나 감정은 어떠한가?
• 사용자들은 다른 사용자들 또는 제품/서비스와 상호작용하는가?
• 현재 제공되고 있는 제품/서비스에 대해서 사용자들은 어떤 것을 좋아하고 어떤 것을 싫어하는가?
• 사용자가 제품/서비스를 사용하고 있는 주변 환경이나 맥락은 어떠한가?
• 사용자들에게 나타나는 일반적인 성격 특징들은 무엇인가? 이것이 문화나 언어로 표현되고 있는가?

 

이러한 정성 데이터들을 획득하게 된다면, 사용자들이 행동하고 말하는 방식에 대해서 매우 구체적이고 풍부한 자료를 얻을 수 있게 될 것이다.

 

이처럼 Persona를 만들기 전에 다양한 데이터들을 확보하도록 해야 한다. 가끔 잊어버리는 것이 너무나 정성 조사 데이터에만 의존하게 된다는 것이다. 예전에 아는 사람 한명이 3명을 대상으로 정성 조사를 실시했고, 그 결과 3개의 Persona를 만들었던 것을 본 적이 있다. 우리는 절대 이런 오류를 범해서는 안 되는 것이다. 정성 조사 데이터 뿐만 아니라 이용할 수 있는 모든 데이터 - 정량 데이터까지 포함 - 를 확보하고 활용할 수 있어야 하는 것이다. 그렇게 된다면 Persona에 대한 신뢰성 및 안정성을 확보할 수 있게 된다.

 

 

 

Users do not read the web page but scan the web page

There are many, many information on the Web. Users should find information that they want to know on many web pages. But users cannot read all information presented on the Web because too much information are presented. It's a serious problem that there is too much information.

 

Users do not read all information presented on the Web but scan just information that is thought as the likely information that users could find. They just see a few words on the Web , stay there within about fourty seconds, and go to another web site. What does the behaviors of users related to the Web tell us? How do we cope with the behaviors of users?

 

All we can do is that we convince that our site give you all information that users want to know when the first visiting our site is made by users. Consider carefully what to build up our site, how to attract users, what to provide, and how to impress our site. 

User's Mental Model vs Designer Model

User들은 과거 경험이나 지식에 기반하여 Schema를 형성한다. Schema란 경험이나 지식들에 대한 기억들이 일련의 체계들로 구성된 형태를 말한다. User들이 전혀 접해보지 않은 새로운 사이트나 서비스를 접하게 되면, 이미 형성된 Schema를 이용하여 해당 사이트에 대한 구조 및 동선, 기능들을 예상한다. 즉, 이 Schema를 이용하여 새롭게 접하게 되는 사이트나 서비스에 대한 불안감을 해소하는 것이다.

 

하지만, 만약 해당 사이트의 구조 및 동선, 기등들이 User들의 Schema와 일치하지 않는 형태로 되어 있다면 어떤 문제가 발생할 것인가? 만약 User들이 그런 상황에 부딪히게 된다면, 즉각적으로 혼란에 빠지게 되며 어디서 잘못 되었는지 알아보고 해결하려고 노력한다. 물론 사람들에 따라 그 정도를 달라질 것이다. 하지만 끝까지 Gap을 줄이지 못한다면, User 자신의 잘못이라 생각하고 해당 사이트나 서비스에 대해 부정적인 감정을 가지고 떠나게 된다. 그 결과는 다시는 해당 사이트나 서비스를 이용하려고 하지 않을 것이다. 이런 경우 온라인 쇼핑몰 사이트에서는 치명적이다. 일단 User나 소비자들이 해당 사이트에 접근해서 쉽게 이용할 수 있어야 하지만, 이용 방법이 너무 어렵다는 또 다른 Schema를 형성하게 됨으로써 다시는 그 사이트를 이용하려고 하지 않을 것이기 때문이다.

 

Web Designer들이 쉽게 저지르는 치명적인 실수가 그것이다. User의 Mental Model을 고려하지 않고 오직 자신만의 Designer Model만을 고려해서 사이트를 구축한다면 절대 두 Model 사이의 Gap을 줄이지 못할 것이다. 그렇기 때문에 User Experience에 대한 연구가 중요하며, User Interface를 중요하게 고려해야 하는 것이다.

 

User' Mental Model은 Designer Model과 달리 정교하지 않다. 상당히 Heuristic Approach를 선호하는 것이다. 인간은 이성의 동물이라 판단하고, 주위의 모든 정보를 논리적으로 처리할 것이라고 생각하지만, 실제 많은 심리학 연구에서 살펴보면 가능한 모든 정보 및 가능성을 고려하지 않고 일종의 Heuristic Approach를 한다는 것이다. 어떤 User가 해당 사이트에 대한 모든 구조 및 동선, 메뉴 체계 등에 대해서 진지하게 고민한 후 해당 사이트를 이용한다 말인가...

 

우리가 해야 할 것은 User's Mental Model이 어떻게 형성되어 있는지 파악한 후, 모든 Use Case를 고려하여 User의 편의성을 높일 수 있는 User Interface를 설계해야 한다는 것이다. 즉, 모든 것을 Designer 입장이 아닌 User 입장에서 생각하고 고려해야 할 것이다. 그래서, User Experience 연구가 갈수록 중요한 위치를 차지하게 되는 것이다.

 

해당 사이트의 User Interface를 설계할 때, User's Mental Model와 Designer Model을 비교 검토한 후, 그 사이의 Gap을 줄일 수 있는 방안을 모색해라.... 오늘의 교훈.. ^^