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...

 

 

사용자 읽기 시간에 따른 영역 롤링 시간...

네이버 뉴스 캐스트를 개편할 때, 고민이 되는 것이 있다. 기사에 대한 롤링 시간 간격을 어떻게 잡아야 할 것인가이다. 롤링 속도가 빠르다면 사용자가 기사 제목을 읽기도 전에 다음 기사들로 바뀌게 될 것이고, 속도가 느리다면 사용자는 다음에 다른 기사가 있다는 것을 알아채기가 쉽지 않다. 롤링 속도는 여러 가지 특성들을 고려하여 적절하게 잡아야 하는 것이다.

 

롤링 속도에 대한 고민을 할 때, 우리가 고려해야 하는 것은 어떤 것이 있을까? 대표적으로 가장 먼저 생각해 봐야 하는 것은 사용자들의 읽기 시간이다. 언어심리학자인 Keith Rayenr(1989)에 따르면, 사람들은 1단어를 처리하는데 걸리는 시간이 대략 250ms 정도라고 한다. 250ms 정도면 단어의 형태, 의미, 그리고 문장 속의 다른 단어와의 관계까지 파악할 수 있다는 것이다. 그렇다고 250ms에 한 단어 정도만 파악하는 것이 아니다. 주변 시야의 영향으로 문장으로 제시할 때, 250ms이면 대략 3개 정도의 단어를 파악할 수 있다 (물론, 모니터와 눈 사이의 거리에 영향을 받는다). 이 기준으로 본다면 1초 정도면 대략 12개 정도의 단어를 볼 수 있다는 계산이다.

 

그렇다면 이미지, 그래프, 숫자에 대해서 사람들이 알아채는데 걸리는 시간은 어느 정도일까? Guan 등(2006)에 따르면, 대략 100ms 정도의 시간이 걸린다고 한다. 그래서 통상적으로 Eyetracking Research를 실시할 때 최소 100ms 이상의 응시 시간(Fixation Time)을 보여야 해당 자극(Stimulus)을 본 것으로 간주한다. 기사들에 이미지나 그래프 등이 제시된다면 1초 안에 조금 더 많은 내용을 처리할 수 있다.

 

 

 

 

또 하나 고려해야 하는 것이 해당 페이지에 사용자들이 머무는 시간은 어느 정도인가 이다. 이것은 페이지 로딩이 끝난 후, 특정 링크나 이미지 등을 클릭할 때까지 걸리는 시간을 말한다. 사이트, 페이지, 사용자의 상황에 따라 다소 다르게 나타나지만 전반적인 평균을 낸다면 대략 20초 정도이다. 네이버 메인 페이지의 경우, 사실 더 짧게 머무는 것으로 나타났다 (네이버 메인 페이지에 머무는 시간에 대해서는 대외비라서 밝히기가 어렵다.) 20초라면 굉장히 짧은 시간이라면 짧은 시간이라고 할 수 있다. 20초 안에 사용자들은 해당 페이지에 제시되는 다양한 요소들을 살펴보고, 무엇을 더 볼지 결정한 후 클릭까지 하게 되는 것이다. 그 시간까지 고려해야 하는 것이다.

 

영역에 대한 롤링 속도를 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 사용자의 읽기 속도, 머무는 시간, 사이트의 성격, 페이지 내 제공되는 컨텐츠의 종류나 내용, 인프라의 속도 등등이다. 단순히 이 정도면 될 것이라고 생각해서 제공한다면 사용자에게 좋은 경험을 제대로 제공할 수 없다. 사용자에게 사소한 부분이라도 더 나은 부분을 제공하고 싶다면, 사용자 특성 및 Needs를 더 많이 고려해야 할 것이다.

 

 

 

프로젝트 초기 단계에서의 사용성 테스트와 참여자 수...

사용성 테스트와 관련하여 가장 논쟁이 많이 되고 있는 것이 참석자 수와 관련된 것이다. Jacob Nielson이 1993년도에 5명만을 가지고서도 충분히 사용성과 관련된 이슈를 발견할 수 있다고 주장한 이래 적정 참석자 수에 대한 논란은 끊이지 않고 있다. 5명이 정말로 필요충분 조건인가에 대해서는 많은 논란이 있고, 1993년도와 비교하여 지금은 웹 사이트가 너무나 복잡해졌기 때문에, 이에 대한 논란은 더 커지고 있다. 실무자의 입장에서는 다른 부서 사람들과 결과를 공유할 때 이 문제를 어떻게 설명해야 하는지 난감해질 때가 종종 있게 된다. 심지어, 결과에 대한 신뢰성 이슈까지 나온다면 난감해지는 정도가 아니라, 좌절까지 하는 사람들도 많이 봤다. 이것은 사용성 테스트의 목적, 학문 vs. 실무, 다른 부서원들의 리서치 방법론 이해도 등 다양한 방식으로 설명할 수 있지만, 결코 쉽게 해결될 수 있는 문제는 아니다.

 

더군다나 프로젝트 초기 단계라면 더더욱 고민이 된다. 프로젝트 초기 단계에서 프로토타입을 가지고 사용성 테스트를 할 때 다음과 같은 이슈가 등장하게 된다.

 

• 프로젝트 초기 단계에서 실시하는 사용성 테스트는 무엇보다 심각한 사용성 문제를 발견하는 것이 목적이다. 궁극적으로 실행불가능한 디자인 컨셉에 대해서 수정할 여유는 없다.
• 프로로타입은 프로젝트 초기 단계에서의 산출물이기 때문에, 프로젝트 후기에서 볼 수 있는 산출물과 비교하여 문제를 더 많이 가지고 있을 수 밖에 없다. 이것은 기술적인 문제일 수도 있고, 개념적인 문제일 수도 있다.
• 기존과 매우 다른 인터페이스를 적용하려고 한다면 당연히 사용자들은 사용하는데 어려워 할 수 밖에 없다. 한 마디로 익숙하지 않기 때문이다. 그렇다고 이것이 사용성에 문제가 있다고 말할 수 있을까?

 

프로젝트 초기 단계에서 사용성 테스트를 할려고 하면, 어느 정도 완성이 되는 단계에서 실시하는 것과 매우 다른 생각과 접근 방식을 해야 한다. 그렇기 때문에, 더 많은 고민을 해야 하는 것이다. 그리고 그 중에서 몇 명을 대상으로 해야 하는 것인가에 대해서 더 많은 고민을 하게 한다. (다른 사람을 일단 설득해야 하지 않는가?)

 

많은 논란이 있긴 하지만, 그래도 사용성 테스트를 실시할 때 참석자 수의 범위는 대략 3~20명 정도이다 (연구자에 따라 이 범위 안에서 적정 수를 주장한다). 그 중에서 대략 5~10명 정도면 기본은 할 수 있을 것이다 (사이트의 복잡성, 인터랙션의 복잡성 등 이슈가 증가하면 참석자 수를 Saturation이 나타날 때까지 증가시키면 된다). 이런 것들을 고려할 때, 프로젝트 초기 단계에서는 빠른 검증이 중요하기 때문에 이것보다 적은 수의 참석자를 대상으로 하더라도 문제가 없을 것이다(Ritch Macefield, 2009). 일단, 2~3명이라도 전혀 이해하지 못하면 개념적으로 무언가 문제가 있다고 생각할 수 있을테니까...

 

 

 

데이터에 대한 환상... 그리고 그 결과...

For usability engineering purpose, one often needs to draw important conclusions on basis fairly unreliable data, and one shoul certainly do so since some data is better than no data.

- Jacob Nielson, 1993

 

즉, Jacob Nielson은 데이터가 전혀 없는 것보다 있는 것이 낫다고 주장한다. 심지어 그것이 부정확한 신뢰롭지 못한 데이터라도... 물론, 데이터가 없는 것보다 조금이라도 있는 것이 낫다. 하지만, 그 데이터가 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터라면 문제가 달라진다. 우리는 잘못된 데이터로 잘못된 결론에 도달할 가능성이 그만큼 커지게 된다.

 

실제 현장에서 일을 하다보면, 데이터 부재라는 상황에 많이 부딪힌다. 우리가 원하는 정도의 풍부한 데이터는 없다. 이곳 저곳에서 데이터를 끌어오고, 자체적으로 다양한 리서치를 수행한다고 하더라도 항상 데이터에 대한 갈증에 목 마르게 된다. 그렇다고 해서, 우리는 Insights를 뽑기 위해 멈출 수는 없는 것이다. Jacob Nielson의 말처럼 종종 부정확하고 신뢰롭지 못한 데이터에서 Insights를 뽑아내야 하는 상황에 부딪히게 된다. 이때 고민을 하게 된다. 과연 우리는 Insights를 어떻게 뽑아야 하고, 그 Insights가 맞다고 확신할 수 있을까? 쉽지 않은 일다.

 

하지만, 확실한 것은 있다. 그 어떤 상황이라도 데이터에 대해서 신중하게 접근하여 분석해야 하고, 조금이라도 더 많은 데이터를 확보하려고 노력해야 한다는 것이다. 그리고 가능한 많은 다양한 관점으로 데이터를 보려고 해야 한다는 것이다. 어떤 종합적인 시각으로 볼 것인지, 어떤 부분이 빠져 있고 그로 인해 발생할 수 있는 문제점은 무엇인지, 그 문제를 해결하기 위해서는 어떻게 해야 하는지에 대해서 고민, 고민, 또 고민을 해야 한다.

 

프로젝트에서 한 순간의 실수는 그 이후의 작업 및 결과에 대해서 심각한 문제를 초래할 수 있다. 데이터에 대한 접근 및 분석에 있어서도 마찬가지이다. 이 사실을 절대 잊지 말아야 한다.

 

UX Research를 왜 하는가...목적에 대한 단상

수많은 리서치를 진행하면서, 또 다른 사람이 수행하는 리서치를 가이드해 주면서 느끼는 것이 공통적으로 하나 있다. 그것은 리서치를 왜 하려고 하는 것인가에 대해서 거의 생각하지 않는다는 것이다. 단지 필요하니까.. 하면 좋아보이니까... 그래서 리서치를 해야 한다는 것이다. 하지만, 리서치를 수행해야 된다는 것은 알지만 리서치를 통해 무엇을 알고자 하고 어떻게 활용해야 하는 것인지에 대해서는 생각을 잘 하지 않는 것 같다. 그 결과 리서치에 대한 목적 자체에 대해서 망각하고, 전혀 엉뚱한 결과를 내 놓으며, 심지어 리서치를 왜 했는지 의심까지 들게 된다. 이것은 리서치 자체에 대해서 우리가 잘못 생각하고 있는, 아니 리서치 자체에 대해서 전혀 이해하지 못한 결과인 것이다.

 

문제(Problems)가 있다. 우리는 그 문제가 무엇인지, 그리고 그 문제를 어떻게 해결해야 할지 알고자 한다. 리서치 목적을 수행하기 전에 반드시 필요한 것이다. 과연 우리가 알고자 하는 것은 무엇인지 정의하는 것이 필요한 것이다. 문제가 무엇인지 명확하게 정의되어야, 리서치를 통해 무엇을 알고자 하며, 거기서 나온 결과를 어떻게 활용할 것인가에 대해서 명확하게 정의할 수 있는 것이다.

 

리서치라는 것은 그 문제를 규정하고 해결하기 위한 방안을 모색하는 것이다. (물론, 리서치 목적에 따라 다르긴 하다. 하지만 여기서는 협의의 사용자 리서치에 국한하겠다.) 리서치 목적에서 이것을 명확하게 규정해야 한다. 만약, 모호한 형태로 리서치 목적을 규정한다면, 리서치를 진행하는 단계에서 우리는 방향을 잃고 넓은 망망대해 속에서 헤매게 될 것이다. 실제, 그런 사례를 많이 봤다.

 

리서치 목적만 규정된다면 실제 리서치를 진행하는 것은 그렇게 어렵지 않다. 리서치 목적에 맞는 방법론을 선택하고, 리서치 목적에 맞는 진행을 하고, 리서치 목적에 맞는 결과 분석을 하면 된다. 그리고 그 안에서 Insights를 도출하면 된다. 리서치 목적은 결국 리서치 전체에 대한 가이드 역할을 한다. 리서치 목적을 절대 잊어서는 안 된다.

 

리서치 목적을 정확하게 규정하는 것... 이것은 성공적인 리서치를 수행하느냐 못 하느냐를 결정하는 가장 중요한 요소이다. 리서치 계획을 하기 전에 반드시 왜 리서치를 수행해야 하는가에 대해서 신중하게 고민하고 결정해라.

 

 

 

혁신과 UX

혁신이란 새로운 것을 제공해 주는 것이 아니라 기존에 사용자가 불편하다고 생각했던 것을 끊임없이 개선해 주는 것이다. 우리가 혁신이라고 생각하고 있는 많은 인터넷 서비스들은 실제로 Follow를 따고 있다. 특히, Follow를 잘하느냐 못 하느냐에 따라 서비스의 성공 여부가 결정된다. 파랑새는 멀리 있는 것이 아니라, 사용자의 Needs에 있는 것이다.

- 이해진 CSO, NHN

 

즉, 우리는 사용자가 어떤 점에서 불편하게 느끼고 있는지 항상 끊임없이 관찰하고 파악하고 있어야 한다는 것이다. 불편하게 느끼는 것은 기술적으로 해결해야 하는 것이 있고, UI적으로 해결해 주어야 하는 것이 있다. 기술적으로 해결하든지 UI적으로 해결해 주는 것은 중요한 것은 아니다. 우리가 사용자가 어떤 것에 대해서 불편함을 느끼고 있는지 정확하게 파악하고 있어야 한다는 것이다.  문제만 제대로 파악하고 있고, 파악하는 것 또한 끊임없이 계속 된다면 결국 그것은 혁신으로 이루어질 것이다. 그리고 결국 사용자들은 좋은 사용자 경험을 하게 되는 것이다.

 

내 자신도 이미 사용자이다. 하지만 제공자의 입장에서의 사용자가 아니라 진정한 사용자 입장에서 접근해야 한다. "Fast-Follow"... 빨리 적용하되 지속적으로 사용자를 관찰하라.. 이것이 어쩌면 진정한 UX인지도 모르겠다.

 

웹 사이트에서의 아이콘의 역할과 설계 시 고려점

아이콘은 기능이나 컨텐츠에 대해서 사용자가 즉각적으로 이해하고 어떤 행동을 해야 할 것인지 알려주는 역할을 한다. 그렇기 때문에 아이콘에서 가장 중요한 것이 즉각적인 이해인 것이다. 사용자가 아이콘을 보고 잠깐이라도 이것이 무엇인지 생각하게 만든다면 이미 아이콘으로써 작용을 하지 않는 것이다. 심미적인 측면에서 아이콘을 예쁘게 만들었지만 아이콘을 이해하기 힘든 형태로 제공해 준다면 사용자는 그 아이콘을 보지 않을 것이고, 결국 이것은 페이지 내에서 쓰레기 같은 취급을 당할 뿐이다.

 

간혹 하나의 페이지 안에서 아이콘을 몇 개나 제공해 주는 것이 좋을 것이냐는 질문을 받는다. 텍스트로 제공해 주는 것보다 아이콘으로 제공해 주는 것이 낫고, 그 갯수에 대해서는 신경을 안 써도 되지 않느냐는 것이다. 하지만, 아이콘은 가장 필수적이면서도 중요하며 사용자가 매우 빈번하게 사용하는 핵심적인 기능이나 컨텐츠에 대해서만 제공해 주는 것이 좋다. 아이콘을 많이 제공해 준다면 아무리 직관적으로 제공해 준다고 하더라도 사용자는 그 아이콘을 살펴보면서 자신이 원하는 기능이나 컨텐츠를 제공해 줘야 한다. 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 기능을 수행하거나 컨텐츠를 찾을 때 오히려 아이콘의 수가 많다면 사용자는 짜증을 낼 수 있다. 이미지에 대한 주목성은 우리가 생각하는 것 이상으로 주목성이 높아 사용자가 의식적으로나 무의식적으로 해당 이미지에 대한 정보 처리를 해야 한다. 과도한 아이콘을 사용하게 된다면 정보 처리에 부하를 줄 수 있는 것이다.

 

아이콘을 제공해 주어야 하는 것이 아닌지 고민이 된다면, 가장 먼저 아이콘으로 제공해 주는 것이 가장 좋은지 아니면 그냥 텍스트 형태로 제공해 주는 것인지 진지하게 고민을 해야 한다. 그리고 나서 전체적으로 아이콘 숫자가 적정한지 살펴 보고, 아이콘을 즉각적으로 이해할 수 있는 형태로 제공되고 있는지에 대해서 살펴보아야 한다. 아무리 사소한 UI라고 할지라도 사용자의 관점에서 사용자에게 불편을 주지 않고 오히려 좋은 경험을 제공해 줄 수 있는지에 대해서 진지하게 고민해야 하는 것이다.