도서 소개

구글과 마이크로소프트에서 퀀트 UX 분야를 개척한 저자들의 검증된 방법론을 집대성한 실무 바이블이다. HEART 프레임워크로 성공 지표를 정의하고, 로그 분석으로 실제 사용자 행동을 추적하며, R 코드로 직접 데이터를 다루는 전 과정을 체계적으로 안내한다.

특히 재사용 가능한 코드 예제와 실제 프로젝트 사례를 통해 내일 당장 업무에 적용할 수 있는 실용성을 갖췄다. 더불어 퀀트 UX 리서처라는 새로운 직무로 성장하기 위한 구체적인 커리어 로드맵까지 제시한다. 데이터로 더 나은 사용자 경험을 만들고자 하는 모든 실무자를 위한 필독서이다.

  출판사 리뷰

인사이트를 숫자로, 직관을 근거로 바꾸는 퀀트 UX 리서치
검증된 실무 방법론과 전문가 커리어 가이드

"소규모 사용자 인터뷰 결과를 100만 사용자에게 적용해도 될까?" UX 실무 현장의 영원한 숙제입니다. 정성적 리서치로 발견한 인사이트는 강력하지만, 이를 대규모로 검증하고 조직을 설득하려면 숫자가 필요합니다. 퀀트 UX 리서치는 바로 이 간극을 메웁니다. 직관을 데이터로 뒷받침하고, 추상적 인사이트를 측정 가능한 지표로 전환하여, 모든 디자인 결정에 객관적 근거를 제공합니다.

이 책은 구글과 마이크로소프트에서 퀀트 UX 분야를 개척한 저자들의 검증된 방법론을 집대성한 실무 바이블입니다. HEART 프레임워크로 성공 지표를 정의하고, 로그 분석으로 실제 사용자 행동을 추적하며, R 코드로 직접 데이터를 다루는 전 과정을 체계적으로 안내합니다. 특히 재사용 가능한 코드 예제와 실제 프로젝트 사례를 통해 내일 당장 업무에 적용할 수 있는 실용성을 갖췄습니다. 더불어 퀀트 UX 리서처라는 새로운 직무로 성장하기 위한 구체적인 커리어 로드맵까지 제시합니다. 데이터로 더 나은 사용자 경험을 만들고자 하는 모든 실무자를 위한 필독서입니다.

"이 디자인 정말 효과 있나요?"에 답하는 퀀트 UX 리서치
실리콘밸리 전문가의 분석 기법과 성장 로드맵

제품 팀의 영원한 질문, "이 디자인이 정말 효과가 있을까?"에 퀀트 UX 리서치가 데이터로 답합니다. 오늘날 기업들은 그 어느 때보다 방대한 사용자 행동 데이터를 보유하고 있습니다. 퀀트 UX 리서처는 이러한 대규모 데이터를 분석해 사용 패턴을 이해하고, 디자인 변경의 영향을 측정하며, 전략적 의사결정에 필요한 인사이트를 제공합니다. 바로 이런 역할이 퀀트 UX 리서처를 제품 개발의 핵심 인력으로 만들고 있습니다.

이 책은 제품 디자인 개발에서 빠르게 성장하고 있는 퀀트 UX 리서치의 역할을 체계적으로 소개합니다. 퀀트 UX 리서치 분야에서 가장 널리 알려진 실무자들이 수십 년의 경험을 통해 축적한 인사이트를 담았습니다. 고객 만족도 조사부터 로그 분석을 통한 사용자 행동 이해, 사용자 경험 평가에 사용되는 통계 방법까지 실무에 필요한 기술을 전반적으로 설명합니다. 특히 재사용 가능한 코드와 실제 예제를 제공해 독자가 직접 실습하며 익힐 수 있도록 구성했습니다.

기본적인 기술을 넘어 퀀트 UX만의 고유한 영역에 초점을 맞추고, 이 분야에서 커리어를 시작하고 발전시키는 데 필요한 실질적인 조언을 제시합니다. 다양한 학문적 배경을 가진 독자들이 분석 기술을 활용해 사용자 니즈를 파악하고, 엔지니어링과 디자인 팀과 효과적으로 협업하며, 궁극적으로 제품의 사용자 경험을 최적화할 수 있도록 안내하는 실무 가이드입니다.

이 책에서 다루는 내용
퀀트 UX 리서치 직무 알아보기
퀀트 UX 리서치와 데이터 사이언스의 차이 이해하기
일반적인 퀀트 UX 리서치 프로젝트를 계획하고 성공적으로 수행하는 방법 알아보기
제품 개발, 엔지니어링, UX 조직에서 퀀트 UX 업무 활동 배치하기
HEART 프레임워크를 적용해 사용자 경험 성과 측정하기
퀀트 UX 리서처로 채용되기 위한 스킬과 잠재력 평가하기
채용 인터뷰가 어떻게 이루어지는지 알아보기
R 코드와 데이터셋을 활용한 퀀트 UX 프로젝트 예시 살펴보기

  작가 소개

지은이 : 크리스 채프먼
아마존 Lab126의 수석 UX 리서처이자 퀀트 UX 콘퍼런스의 창립자 겸 공동 의장이며, 퀀트 사용자 경험 협회의 회장이다. 프로그래밍과 분석에 관한 스프링거 북스(Springer Books)의 인기 도서인 『R for Marketing Research and Analytics』(Springer, 2019)와 『파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석』(에이콘출판, 2022)을 공동 저술했다. 심리학자이며 인간 중심 연구와 사용자에 대한 통합적인 양적, 질적 이해의 필요성을 강조한다.

지은이 : 케리 로든
코드 포 아메리카(Code for America)의 책임 수석 리서처다. 2007년 구글에서 정량적 UX 리서치 직무를 신설하고, 업계 최초로 퀀트 UX 리서치 팀을 이끌었다. 사용자 경험을 위한 HEART 지표 프레임워크와 사용자 행동의 시퀀스 선버스트 시각화 등 인기 있는 UX 도구와 기술을 개발했다. 컴퓨터 사이언스와 인간 컴퓨터 인터랙션(HCI, Human Computer Interaction)을 전공했으며, A/B 테스트를 포함한 대규모 사용자 데이터 분석과 시각화에 중점을 두고 연구해 왔다.

  목차

1부. UX 및 퀀트 UX

1장. 시작하기
1.1 저자는 누구인가? 이 책에 귀를 기울여야 하는 이유
1.2 이 책의 다른 점은 무엇인가?
1.3 이 책의 독자는 누구인가?
____1.3.1 관심사 확인
1.4 이 책을 통해 무엇을 배울 것인가?
1.5 이 책의 활용 방법
____1.5.1 가정
____1.5.2 전문 용어에 대한 참고 사항
____1.5.3 각 장의 예제
1.6 온라인 자료
____1.6.1 코드와 데이터 소스
____1.6.2 도움말, 업데이트, 오류
1.7 핵심 포인트

2장. UX 및 UX 리서치
2.1 사용자 경험
____2.1.1 UX 직무
____2.1.2 UX 디자인과 소프트웨어 엔지니어링
____2.1.3 프로덕트 관리
2.2 UX 리서치
____2.2.1 UXR의 유형
____2.2.2 UXR의 리서치 라이프사이클
____2.2.3 제품 라이프사이클에 따른 일반적인 리서치 프로젝트
2.3 핵심 포인트
2.4 더 알아보기

3장. 정량적 UX 리서치: 개요
3.1 정량적 UX 리서치
3.2 퀀트 UX 리서치의 주 단위 업무
____3.2.1 일반적인 주간 활동
____3.2.2 퀀트 UXR의 일반적인 리서치 질문
____3.2.3 이해관계자의 질문
3.3 다양한 유형의 퀀트 UXR
3.4 퀀트 UXR과 다른 직군의 차이점
____3.4.1 퀀트 UXR vs 일반 UXR
____3.4.2 퀀트 UXR vs 혼합 방법 UXR
____3.4.3 퀀트 UXR vs 설문 조사 과학자
____3.4.4 퀀트 UXR vs 마케팅 리서처
____3.4.5 퀀트 UXR vs 데이터 사이언티스트
____3.4.6 퀀트 UXR vs 비즈니스 또는 프로덕트 애널리스트
____3.4.7 퀀트 UXR vs 리서치 사이언티스트
____3.4.8 퀀트 UXR vs 학술 연구
3.5 퀀트 UXR 직군에 적합한가?
3.6 핵심 포인트
3.7 더 알아보기

2부. 핵심 기술

4장. UX 리서치
4.1 퀀트 UXR을 위한 기본 및 고급 기술
____4.1.1 'T자형' 기술
4.2 사용자에게 집중하기
____4.2.1 사용자의 관점 채택하기
____4.2.2 사용자 중심의 변수 및 결과 평가하기
____4.2.3 인지적 접근 방식으로 '왜'라는 질문에 답하기
____4.2.4 충족되지 않은 니즈에 집중하기
____4.2.5 UX 실행 및 이해관계자와 연계하기
4.3 리서치 유효성
4.4 사용자 및 제품 평가
4.5 리서치 윤리
____4.5.1 리서치의 리스크 및 이점
____4.5.2 개인 정보 보호 및 법적 요구 사항
____4.5.3 최소 수집량
____4.5.4 과학적 표준
____4.5.5 사회에 미치는 영향
____4.5.6 신문 테스트
4.6 리서치 계획
4.7 핵심 포인트
4.8 더 알아보기

5장. 통계
5.1 왜 통계인가?
____5.1.1 통계 vs 머신러닝
5.2 기초: 샘플링과 데이터 품질
5.3 핵심 통계 분석 스킬
____5.3.1 탐색적 데이터 분석 및 시각화
____5.3.2 기술 통계
____5.3.3 추론 통계 검정 및 실질적 유의성
____5.3.4 A/B 테스트의 기초
____5.3.5 선형 모델
5.4 자주 관찰되는 문제점
____5.4.1 부정확하거나 편향된 데이터
____5.4.2 발견에 집중하느라 의사결정에 대한 관점 상실
____5.4.3 결과를 성급히 가정하기
____5.4.4 통계적 유의성 해석하기
____5.4.5 고급 모델 적용하기
5.5 핵심 포인트
5.6 더 알아보기
5.7 질문 및 예제

6장. 프로그래밍
6.1 개요
____6.1.1 프로그래밍의 필요성
____6.1.2 프로그래밍 언어
6.2 절차적 프로그래밍 기초
____6.2.1 알고리듬
____6.2.2 데이터 구조
6.3 SQL
6.4 기타 코딩 주제
____6.4.1 코드의 재현 가능성
____6.4.2 성능과 확장성
6.5 핵심 포인트
6.6 더 알아보기
6.7 예제

3부. 분석 도구와 기법

7장. 사용자 경험 지표
7.1 HEART 프레임워크
____7.1.1 행복
____7.1.2 참여도
____7.1.3 채택
____7.1.4 리텐션
____7.1.5 태스크 성공
7.2 목표-시그널-지표 프로세스
____7.2.1 목표
____7.2.2 시그널
____7.2.3 지표
7.3 방법 통합 적용
7.4 Gmail의 라벨 리디자인
7.5 경험에서 얻은 교훈
____7.5.1 개별적인 함정
____7.5.2 조직 관련 문제
7.6 핵심 포인트
7.7 더 알아보기
7.8 예제

8장. 고객 만족도 조사
8.1 CSat 프로그램의 목표
8.2 고객 조사의 구성 요소
____8.2.1 고객 모집단과 표본
____8.2.2 설문 조사 메커니즘
____8.2.3 서열 평가
____8.2.4 주관식 의견
____8.2.5 인구 통계 및 행동 정보
____8.2.6 그룹 간 비교 대신 시간 경과에 따른 비교
____8.2.7 이해관계자 및 고객과의 후속 조치
8.3 CSat 분석의 일반적인 문제
8.4 R을 사용한 예제 분석
____8.4.1 초기 데이터 검사
____8.4.2 특정 기간의 CSat
____8.4.3 시간 경과에 따른 CSat
____8.4.4 TOP 2 박스 비율
____8.4.5 CSat가 변하고 있는가? 초기 분석
____8.4.6 국가별 검토
____8.4.7 데이터에서 CSat 변화에 대한 더 나은 모델
8.5 핵심 포인트
8.6 더 알아보기
8.7 예제

9장. 로그 시퀀스 시각화
9.1 예제 시퀀스 데이터
____9.1.1 뷔페 데이터에 대한 선버스트 차트
9.2 웹사이트 데이터의 선버스트 시각화
____9.2.1 로그를 시퀀스로 변환하기
____9.2.2 EPA 데이터의 선버스트 시각화
____9.2.3 추가 분석 단계
9.3 핵심 포인트
9.4 더 알아보기
9.5 예제

10장. MaxDiff: 기능 및 사용자 요구 사항 우선순위 설정
10.1 MaxDiff 개요
____10.1.1 MaxDiff 분석 예시
____10.1.2 피자 수요 계산
____10.1.3 MaxDiff의 장점 요약
10.2 MaxDiff 추정에 대한 상세한 소개
____10.2.1 MaxDiff 설문의 일반적인 UX 주제
____10.2.2 MaxDiff 설문 작성 및 배포
____10.2.3 설문 작성 플랫폼
____10.2.4 MaxDiff와 접근성
____10.2.5 MaxDiff 통계 모델
10.3 예제: 정보 탐색 사용 사례
____10.3.1 정보 탐색을 위한 MaxDiff 개요
____10.3.2 설문 형식
____10.3.3 데이터 형식
____10.3.4 choicetools 패키지를 사용한 추정
____10.3.5 다음 단계
10.4 핵심 포인트
10.5 더 알아보기
10.6 예제

4부. 조직 및 커리어

11장. UX 조직
11.1 일반적인 UX 조직 모델
____11.1.1 직무 중심 조직
____11.1.2 제품 중심 조직
11.2 퀀트 UXR을 위한 기타 조직 모델
____11.2.1 중앙 집중식 퀀트 UX 리서치 팀
____11.2.2 데이터 사이언스 또는 애널리틱스 팀의 퀀트 UX
11.3 퀀트 UXR 매니저를 위한 조언
____11.3.1 이해관계자 및 데이터에 대한 접근 권한
____11.3.2 무작위 요청 차단
____11.3.3 성장의 기회
____11.3.4 영향력 입증에 관한 도움말
____11.3.5 방해하지 않기
11.4 핵심 포인트
11.5 더 알아보기

12장. 인터뷰 및 채용 공고
12.1 일반적인 퀀트 UXR 인터뷰 프로세스
12.2 인터뷰 패널의 두 가지 형식
____12.2.1 형식 1: 인터뷰 루프
____12.2.2 형식 2: 실습 인터뷰
____12.2.3 인터뷰어의 평가 방식
____12.2.4 채용 의사결정자
12.3 현장 인터뷰 이전, 진행, 이후
____12.3.1 인터뷰 이전: 회사의 준비 사항
____12.3.2 인터뷰 이전: 지원자의 준비 사항
____12.3.3 인터뷰 진행
____12.3.4 인터뷰 이후
12.4 채용 공고 및 지원
____12.4.1 채용 정보 찾기
____12.4.2 지원서 작성을 위한 기타 제안 사항
12.5 핵심 포인트
12.6 더 알아보기

13장. 리서치 프로세스, 보고, 이해관계자
13.1 초기 이해관계자
____13.1.1 이해관계자의 요구 및 니즈
____13.1.2 의사결정에 집중하기
____13.1.3 역방향 작업
13.2 결과 보고
____13.2.1 리서치의 사용자로서 이해관계자
____13.2.2 두 가지 모델: 프레젠테이션 및 문서
13.3 좋은 결과물의 원칙
____13.3.1 의사결정을 위한 간결하고 집중적인 설명
____13.3.2 최소한의 기술 보고서
____13.3.3 편향성 배제
____13.3.4 재현 및 일반화 가능성
13.4 리서치 아카이브
13.5 이해관계자에 관한 일반적인 문제
____13.5.1 의사결정 기준의 부재
____13.5.2 임시 프로젝트
____13.5.3 기회 비용
____13.5.4 검증 리서치
____13.5.5 통계적 유의성
____13.5.6 체리 피킹 결과
____13.5.7 상충되는 결과
____13.5.8 부정적 결과에 국한된 이의 제기
13.6 훌륭한 이해관계자 찾기
13.7 핵심 포인트
13.8 더 알아보기

14장. 퀀트 UXR을 위한 커리어 개발
14.1 업계 커리어 경로의 핵심 요소
____14.1.1 직급
____14.1.2 커리어 사다리
____14.1.3 커리어 트랙: IC 및 매니저
____14.1.4 직급의 분포
____14.1.5 IC와 매니저 중 선택하기
14.2 직급에 관한 문제
14.3 성과 평가 및 승진
____14.3.1 성과 평가
____14.3.2 영향력
____14.3.3 승진
14.4 개인 성향과 목표
____14.4.1 극대화 vs. 만족화
____14.4.2 빌더 vs. 탐험가
14.5 커리어 경로에서 스킬 쌓기
____14.5.1 스킬 개발 분야
____14.5.2 멘토 찾기
14.6 시니어 IC를 위한 경로
____14.6.1 스태프 이상 직급 패턴 1. 테크 리드
____14.6.2 스태프 이상 직급 패턴 2: 에반젤리스트
____14.6.3 스태프 이상 직급 패턴 3: 전략 파트너
14.7 핵심 포인트
14.8 더 알아보기

15장. 퀀트 UX의 미래 전망
15.1 전망 1: UX 데이터 사이언스
15.2 전망 2: 컴퓨테이셔널 사회 과학
15.3 전망 3: 혼합 방법 UX
15.4 전망 4: 퀀트 UX의 발전
15.5 더 알아보기
15.6 마무리

부록 A. 퀀트 UX 직무 기술서 예시
부록 B. 퀀트 UX 채용 루브릭 예시
부록 C. 참고 문헌

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