디비디랩은 왜 채팅형 FGD를 만들었을까요?
안녕하세요. 디비디랩에서 Product Owner를 맡고있는 노승학입니다.
오늘은 Diby에서 채팅형 FGD(Focus Group Discussion)를 새롭게 런칭하게 된 기념으로 저희 팀에서 이것을 왜 만들게 되었는지 공유해 드리려고 합니다.
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(리포트 특성상 1440p 이상의 PC 환경에서 보실 수 있어요 💻)
FGD(Focus Group Discussion)란?
FGD는 일련의 주제에 대해 같은 세그먼트의 패널들끼리 토론을 할 수 있도록 모더레이팅 하고 대화 내역을 분석하여 인사이트를 얻는 리서치입니다.
비슷한 특징을 가진 참가자 간의 상호작용을 통해 여러가지 관점과 아이디어를 수집할 수 있는 FGD는 1:1 인터뷰에 비해 시간을 절약할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 FGD를 준비하고 수행하는 과정에 퍼져있는 여러 가지 문제들로 인해 막상 하려면 수행하기 부담스러운 리서치이기도 합니다.
디비디랩은 이러한 FGD의 문제를 해결하여 누구나 부담 없이 자주 FGD를 수행할 수 있도록 만들고 싶었습니다.
디비디랩이 FGD로 해결하고자 했던 문제들은 정확히 어떤 것들이 있었을까요?
🤷패널 리크루팅과 스케쥴링이 번거롭고 귀찮아요.
프로젝트를 시작하기 전 주변의 리서처/PM/PO 분들에게 현재 유저 리서치를 수행하며 느끼는 문제들에 대하여 간단하게 조사해 보았습니다.
FGD만이 아니라 대부분의 유저 리서치에서 가장 힘든 과정은 리크루팅과 스케쥴링에 너무 많은 품과 시간이 소요된다는 것이었습니다. 그리고 그것이 힘든 가장 큰 이유는 대면으로 참가해야 하는 시간을 조율하기 어렵기 때문입니다. 이러한 리크루팅의 어려움은 리서치 기간과 보상 비용의 증가로 이어집니다.
저희는 FGD를 비대면으로 진행할 수 있다면 참가자의 시공간적인 제약을 해결함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있을 것이라 생각했습니다. 이미 훌륭한 비대면 패널 리크루팅 플랫폼 우쥬테스트를 운영하는 디비디랩으로서는 문제 풀이를 시험해 보기 좋은 환경이기도 했습니다.
하지만 비대면이라고 해서 모든 문제가 해결될 것 같지는 않았어요 🤔
비대면 화상 인터뷰는 동시다발적으로 이루어지는 대화를 소리만으로 모더레이팅 해야 하기에 대면 인터뷰보다 더 난도가 높습니다. 또한 화상 미팅을 할 장소, 웹 카메라 구비 등 패널이 갖추어야 할 참여 환경상의 허들이 있습니다.
그래서 디비디랩 제품팀은 그룹 채팅 기반 FGD를 구상하게 되었습니다.
디비디랩 제품팀은 채팅이 효과적으로 시공간적 제약을 줄일 수 있는 커뮤니케이션 수단일 뿐만 아니라 심리적 부담감을 낮출 수 있고 스스로 정제된 표현을 할 수 있기때문에 참여자의 진솔한 의견을 들을 수 있는 좋은 수단이라고 여겼어요.
실제로 그룹 채팅형 FGD를 약 1년간 시범운영한 결과 리크루팅과 스케쥴링에 걸리는 기간과 품이 대면 FGD에 비해 10배 이상 단축되었고, 노쇼율 또한 1–2% 가량으로 낮아졌습니다.
또한 채팅으로 진행할 경우, 패널의 기대 보상 비용이 적어져 한 세션당 비용이 적어지니 담당자의 부담도 훨씬 덜 해진 건 덤입니다 😙
😷 사람들이 말을 안해요.
채팅형 FGD 런칭 전 사전 고객 인터뷰를 진행하며 가장 많이 받았던 질문은 “비대면이면 좋은 품질을 기대하기 힘들 것 같다”, “비언어적 표현 등 대면 리서치에서 얻을 수 있는 정보들을 캐치하기 어려울 것 같다”였어요.
저희는 채팅형 FGD를 PoC하는 동시에 대면 인터뷰, 화상 인터뷰를 각각 20회씩 진행하며 발화량을 비교했습니다.
놀랍게도, 익명 채팅 환경에서 발화량이 300%가량 더 높았습니다.
거기에 더해 디비디랩 제품팀은 텍스트 기반의 한계로 지적할 수 있는 비언어적 표현을 반영하기 위해 여러 가지 시도를 했고 지금까지 누적된 FGD 데이터를 활용해 공감 지수 모델을 만들어 단순 키워드 분석 이상의 인사이트 도출이 가능해졌습니다.
* 공감 지수란?
- 다른 발화자의 의견에 공감을 표현하거나 맞장구치는 행위를 ‘공감 지수’로서 개념화했습니다. 얼마나 많은 사람들이 공감했는지 & 얼마나 깊이 공감했는지를 기준으로 측정됩니다
직접 결과를 확인해 보시면 기대 이상으로 발화량이 많고, 많은 감정을 느낄 수 있는 FGD 결과물을 보실 수 있어요.
😢 모더레이팅이 부담되고 어려워요.
FGD는 정해진 주제에 대해 고객이 자유롭게 대화하는 것을 관찰하고 필요한 경우 모더레이터가 개입하는 방식으로 진행됩니다.
역할을 주제 던지기에 한정한다면
챗봇이 모더레이터를 대체 할 수 있지 않을까?
디비디랩 제품팀은 이런 가설을 세우고 챗봇을 만들어 실험을 시작했습니다.
이후 참여자들의 발화 빈도를 토대로 발화가 부족한 참가자들의 발화를 독려한다거나, 대화 내용을 모니터링하여 정해진 조건의 꼬리 질문을 제기하는 등의 규칙을 바탕으로 챗봇을 다듬었습니다.
그 결과, 챗봇이 모더레이팅 한 결과물과 사람이 모더레이팅 한 결과물을 비교했을 때 동일한 인사이트를 얻을 수 있었어요.
모더레이터 봇의 또 다른 장점은 여러 그룹을 동시에 관리할 수 있다는 점이에요.
기존의 FGD는 패널이 많이 모여도 모더레이터 1 명당 1–2개 그룹밖에 동시에 진행할 수 없었어요. 기간을 단축시키기 위해서는 모더레이터의 수를 늘려야 했고 모더레이터가 늘어날수록 리서치의 한계 비용이 증가하게 되는 구조였습니다.
반면 Diby의 채팅형 FGD는 비용 증가 없이 동시에 수백개의 그룹을 모더레이팅 할 수 있습니다.
🥀이 많은 대화를 어디서부터 어떻게 분석해야 할 지 막막해요.
FGD를 진행하면서 가장 많은 시간이 소요되는 부분은 리서처가 전사한 대화 내용을 눈으로 하나씩 훑어보며 인사이트를 추출하는 결과 분석 과정이었어요 😫
FGD를 진행하고 나면 반드시 화상 미팅이나 녹음본을 텍스트로 변환해 주는 작업을 해야합니다. AI 도구를 사용한다고 해도 정확성에 한계가 있어 일일이 손을 봐줘야 해요. 또한 인사이트 정리도 체계적인 분석 방법이 있다기보다는 대화를 일일이 들여다보며 인사이트를 정리해야하므로 시간이 오래 걸릴 수밖에 없었습니다.
디비디랩은 이러한 문제를 인지하고 채팅형 FGD 베타 서비스를 하며 결과 리포트에 정량 키워드 분석과 시각화 분석을 제공하면서 고객들의 인사이트 정리 효율이 개선되는지 체크했습니다.
그 결과, 키워드 분석이 인사이트 정리에 많은 도움이 되었다며 대부분의 고객님들께서 만족감을 나타내주셨어요 😆
채팅형 FGD는 모든 원본 기록이 RAW TEXT인 만큼 별도의 STT(Speech to Text) 같은 복잡하고 정확도 낮은 데이터 변환과 전처리 과정을 생략할 수 있었고 키워드 분석 등 데이터 분석 기능을 자동화하기에 아주 좋은 조건을 갖추고 있었기 때문에 가능한 일이었어요.
그렇게 키워드 분석이라는 핵심 주제와 빠른 리서치라는 Diby의 코어 밸류에 집중하여 모든 FGD 세션이 종료되면 자동으로 생성되는 웹 리포트를 만들었습니다 🎊
FGD의 웹리포트는 키워드 분석을 통해 리서처의 인사이트 정리 부담을 크게 줄여줍니다. 비전문가도 클릭 몇번으로 아주 쉽게 세그먼트별 키워드 분석, 연관어 분석을 할 수 있도록 하고 리서치 결과를 자신만의 관점에서 분석할 수 있도록 키워드 목록등을 커스터마이징할 수 있습니다.
그 결과 놀라울 정도로 빠르고 쉽게 FGD에서 오간 대화를 직관적으로 탐색하고 인사이트를 도출할 수 있었다는 만족스러운 고객 피드백을 받을 수 있었어요 😃
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마치며
훌륭한 제품 팀원들과 함께 고민하며 만들어진 채팅형 FGD가 드디어 정식으로 세상에 나오게 되어 기쁘기도 하고 부끄럽기도 합니다. 이제 막 내놓은 제품이지만 벌써부터 개선할 점이 백로그로 우수수 쌓이고 있네요 😅
디비디랩 제품팀은 고객이 더 만족스러운 유저 리서치 경험을 할 수 있도록 더욱 더 고객에게 집착하고 만족스러운 사용자 경험, 제품 경험을 만들어 나가겠습니다.
앞으로 더 흥미로운 디비디랩의 제품 소식으로 찾아뵙겠습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
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