페르소나 - 2

1. 왜 한 사람을 대표하도록 만드는 걸까? 왜 분포로 만들지 않는 걸까?

 

결론

 

분포로 만들지 않는 이유는 분포가 너무 추상적이어서 실질적인 의사결정을 돕기 어렵기 때문이다.

 

일단 사용자 데이터를 사용해 분포를 세분화한 뒤, 각 그룹의 대표 페르소나를 생성해야 한다.

 

페르소나는 분포를 대변하는 구체적인 이야기를 통해 팀의 방향성을 명확히 하는 역할을 해야 한다는 사실을 명심하자.

 

 

1) 페르소나는 "의사결정 도구"

-한 명의 사람처럼 만드는 이유는 구체성과 공감에 있다.

페르소나는 단순한 통계 데이터가 아니라, 구체적인 행동과 맥락을 담은 "가상의 인물"이다.
팀이 한 명의 사용자에게 집중하면, 더 쉽게 공감하고 그 사람의 문제를 해결하려는 방향으로 논의가 이루어진다.

 

예: "김지수(28세 마케터)는 직관적인 UI를 선호한다." → 구체적이기에 팀이 어떻게 UI를 설계할지 명확히 상상할 수 있음.

 

 

-또한 의사결정에 용이하다.
"우리 사용자의 60%는 모바일을 사용한다"는 통계로는 구체적인 설계 방향을 정하기 어려울 수 있다.
반면, "지수는 출퇴근길에 스마트폰으로 앱을 사용하며 간편한 UI를 기대한다"는 가정은 설계에 직접적으로 반영될 수 있다.

 

-분포로 만들면 어려운 점은 일단 추상적이고 모호함에 있다.
"20~40대 고객, 평균 소득 300만 원, 모바일 사용 비율 60%"라는 분포는 설계나 마케팅에서 현실적인 방향성을 제시하기 어렵다. 분포는 전반적인 트렌드를 보여줄 수 있지만, 구체적인 맥락에서 의사결정을 내리기에는 부족하다.

 

-또한 분포로 만들면 사용자 경험에 대한 깊이 부족해진다.

분포로 표현하면, 사용자가 특정 맥락에서 왜 그렇게 행동하는지, 어떤 감정을 느끼는지 알기 어렵다.
페르소나는 이런 맥락과 감정을 명확히 전달하기 위해 사용된다.

2) 페르소나는 "대표 사례"

-페르소나는 사용자 집단 내 대표적인 유형을 대변한다.
예를 들어, 20~30대 여성 직장인 그룹을 하나의 페르소나로 대표하여, 이 그룹이 공통적으로 가지고 있는 목표와 문제를 요약한다.
이 과정에서 모든 개별 사용자를 포함하지는 않지만, 가장 중요한 공통점을 중심으로 설계된다.

 

-또한 다수의 페르소나로 보완 가능하다.
페르소나는 보통 다양한 사용자 그룹을 나타내기 위해 여러 개가 만들어진다.
(예: "헤비 유저 페르소나"와 "초보 사용자 페르소나"를 각각 만들어, 서로 다른 요구를 반영.)
이렇게 하면 사용자 분포를 전부 표현하지 않으면서도, 주요 그룹을 효과적으로 다룰 수 있다.

3. 사용자 분포와 페르소나의 역할 차이

분포의 역할
분포는 시장 조사나 전체적인 트렌드 파악에 유용하다.
예: "사용자의 80%가 20~30대, 소득은 평균 400만 원." → 큰 그림을 제공.

페르소나의 역할
페르소나는 팀이 구체적인 사용자 경험을 바탕으로 실질적인 결정을 내리도록 돕는다.
예: "김지수는 매일 스마트폰으로 쇼핑하며, 복잡한 검색 기능을 싫어한다." → 실행 가능한 방향성을 제시.

4. 페르소나와 분포를 통합적으로 활용하는 방법

분포로 시작하여, 페르소나로 실행하기.

 

-분포로 사용자 세분화
인구통계학적, 행동학적 데이터를 통해 사용자 그룹을 정의.
예: "20대 여성 직장인", "40대 남성 소기업 소유주".

 

-각 그룹에서 대표적인 페르소나 생성
세분화된 그룹마다 페르소나를 만들어, 공통된 요구와 행동을 구체적으로 묘사.
예: "20대 여성 직장인" → "김지수 (28세, 마케터)"라는 페르소나 작성.

 

-분포와 페르소나 간의 연결 유지
페르소나가 전체 분포를 과도하게 축소하거나 왜곡하지 않도록 주기적으로 검토.
데이터와 페르소나의 일치 여부를 정기적으로 확인.

 

 

2. 한 사람을 대표하도록 만들면 결국 해당 그룹의 평균으로 수렴하게 되지 않나?

 

결론

페르소나는 단순히 평균값으로 정하는 게 아니라 특정 그룹의 대표 값을 정해서 만들게 된다.

 

즉, 데이터를 인간 중심으로 구체화하여, 의사결정과 설계에 더 큰 실효성을 제공하는 도구라고 할 수 있다.

 

1) 평균(평균값)의 문제점

(1) 평균은 특정 사용자를 대변하지 못한다.
평균값은 모든 데이터를 단순화하여 대표값을 도출하지만, 실제 사용자의 특성을 반영하기 어렵다.
예: "사용자 평균 나이: 35세"라고 해도, 20대와 50대 사용자가 함께 포함되어 있다면 평균값 자체는 비현실적인 사용자일 수 있다.
평균값은 사용자 분포 내 아웃라이어를 무시하거나 왜곡할 위험이 있다.

(2) 평균은 맥락을 제공하지 않는다.
평균값은 데이터의 전반적인 경향을 보여주지만, 사용자 행동의 목표, 고충, 맥락은 포함하지 않는다.
예: "평균적으로 사용자들은 하루 15분 동안 앱을 사용한다"는 정보로는 그들이 왜 15분 동안 사용했는지를 알 수 없다.

2) 페르소나는 평균이 아닌 "대표값"

 

(1) 특정 그룹을 대변하는 대표 사용자
페르소나는 평균값이 아니라, 특정 사용자 그룹의 공통된 특성과 행동을 대표하는 모델이다.

예: "20대 여성 직장인" 그룹에서

평균: "나이 28세, 소득 300만 원, 매달 3회 온라인 쇼핑."
페르소나: "김지수(28세, 마케터)는 바쁜 업무 속에서도 스마트폰으로 빠르고 직관적으로 쇼핑하려고 하며, 사용자 리뷰를 중요시한다."

이처럼 페르소나는 단순 숫자가 아니라 맥락과 목표, 고충을 포함한 스토리를 전달한다.

(2) 그룹 세분화로 평균의 한계 극복
페르소나는 전체 사용자 군을 나누고, 각 그룹의 공통된 특징과 대표적인 목표를 반영하여 만들어진다.

 

예: 고객을 3개 그룹으로 나눔

 

신규 사용자 그룹: 디지털 제품을 처음 사용하는 40~50대.
헤비 유저 그룹: 매일 1~2시간씩 사용하며 기능 확장에 관심 있는 30대.
가벼운 유저 그룹: 간단한 문제 해결만 원하는 20대 초반.

 

각 그룹마다 페르소나를 만들어, 대표적인 요구와 문제를 기반으로 설계를 진행한다.

3) 평균 대신 그룹별 페르소나 활용의 장점

(1) 행동과 맥락 중심 설계 가능
평균값은 행동의 본질을 드러내지 못하지만, 페르소나는 사용자의 행동과 그 배경에 대한 깊은 이해를 제공한다.
예: "김지수는 스마트폰을 주로 퇴근길에 사용하며, 직관적이고 빠른 UI를 원한다."
이 정보는 평균값으로는 얻을 수 없는 세부적인 설계 방향성을 제시한다.

(2) 주요 그룹에 집중
페르소나는 특정 그룹의 대푯값이므로, 전체 시장을 만족시키려 하지 않고 핵심 타겟에 집중할 수 있다.
평균값은 모든 사용자 집단을 고려하려 하면서도 어느 하나도 충족하지 못하는 설계를 초래할 수 있다.

(3) 여러 페르소나로 다각적 접근 가능
평균값은 하나의 숫자로 요약되지만, 페르소나는 여러 사용자 그룹을 대변할 수 있다.
예: 각기 다른 사용자 그룹(신규 사용자, 전문가, 중급 사용자)을 각각의 페르소나로 만들어, 다양한 요구를 균형 있게 반영.

4) 페르소나는 그룹의 대푯값으로 작동

(1) 그룹 내부의 평균적 사용자
페르소나는 전체 사용자 군의 평균값이 아니라, 특정 그룹의 공통적인 행동과 목표를 대표한다.
이는 하나의 스토리로 사용자를 이해하기 쉽게 만들고, 실제 의사결정에 도움을 준다.

(2) 그룹 내 대표 사례에서 얻는 실질적 통찰
페르소나는 특정 사용자 그룹 내에서도 평균적이기보다는, 그 그룹을 잘 요약하는 "전형적인 사례"로 작동한다.
예: "김지수"라는 페르소나는 20대 여성 직장인 중 일부가 아니라, 전체 그룹을 대표하는 전형적인 특징을 갖춘 인물.

5) 왜 평균 대신 페르소나인가?

(1) 의사결정에서의 실효성
평균은 설계와 마케팅에서 사용자의 목표와 맥락을 고려하기 어렵지만, 페르소나는 사용자와 직접적인 연결 고리를 제공합니다.

 

평균: "사용자의 50%는 모바일, 50%는 데스크톱을 사용한다."
페르소나: "김지수는 출퇴근 중 모바일로 정보를 검색하고, 작업 중에는 데스크톱을 사용한다."

 

(2) 다양성을 포괄하는 방식
평균값은 다양한 사용자 군을 모두 만족시키기 어렵지만, 여러 개의 페르소나를 만들면 다양한 요구를 효과적으로 반영할 수 있습니다.
예: 평균값으로는 "UI는 중간 복잡도로 설계"라는 추상적인 결론에 도달하지만,
페르소나 기반 접근에서는 "초보 사용자를 위한 간단 모드"와 "전문가 사용자를 위한 고급 모드"를 설계할 수 있습니다.

 

 

3. 그렇다면 그룹화를 아주 정교하게 해야 하는 것인가?

 

결론

 

정교한 타겟 그룹화는 특정 상황에서 중요하지만, 모든 경우에 반드시 필요한 것은 아니다.

중요한 것은 상품과 시장 상황에 맞는 타기팅의 적정 수준을 설정하는 것이다.

시장, 경쟁 상황, 자원을 분석하여 타겟팅의 필요성을 평가해야 한다.
지나치게 세분화하거나 과도하게 넓은 타겟팅은 피하고, 핵심 타겟 그룹을 설정하자.
초기에는 특정 그룹에 집중한 후, 성공적인 시장 진입 후 확장하는 전략이 가장 효과적이다.

 

 

1) 특정 그룹 타겟팅의 중요성

(1) 제한된 자원의 효과적 활용
정교한 그룹화를 통해 특정 타겟에 집중하면, 마케팅과 제품 개발 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
예: "모든 사람에게 적합한 상품"보다는, "20대 직장인을 위한 빠른 아침 대용식"과 같은 명확한 타겟팅이 더 효과적이다.

(2) 차별화된 제품과 메시지 전달
특정 그룹에 맞춘 상품은 고객과의 연결을 강화한다.
예: "아무나 사용할 수 있는 운동 앱" 대신 "출산 후 여성의 건강 회복을 위한 운동 앱"처럼 명확한 타겟은 고객의 관심을 끌 가능성이 높다.

(3) 초기 시장 성공 가능성 증가
모든 사람을 타겟으로 하려는 시도는 초기 단계에서 자원을 분산시키고 실패 확률을 높일 수 있다.
특정 그룹에 집중하면, 그 그룹에서 빠르게 성과를 내고 이후 시장을 확장할 수 있다.
사례: 페이스북은 초기에는 대학생만을 타겟으로 했고, 이후 범위를 확대하며 성장했다.

2) 정교한 타겟팅이 반드시 필요한 상황

(1) 시장이 포화 상태일 때
경쟁이 치열한 시장에서는 세분화된 타겟팅이 생존 필수 조건.
예: 많은 화장품 브랜드가 있지만, "비건 화장품"으로 세분화하면 차별화된 가치를 제공할 수 있다.

 

(2) 특수한 문제를 해결하려 할 때
타겟 그룹이 구체적일수록, 그들의 고충(Pain Point)을 해결하는 맞춤형 상품을 설계하기 쉽다.
예: "글로벌 여행자" 대신 "저비용 항공을 이용하는 20대 배낭여행자"를 타겟팅하면, 특정 요구(예: 저렴한 데이터 로밍 서비스)를 더 잘 해결할 수 있다.

 

(3) 제한된 자본과 자원
자원이 제한적이라면, 특정 그룹에 집중하여 작은 시장에서 성공을 거둔 후 확장하는 전략이 중요.

3) 언제 정교한 타겟팅이 필요하지 않을까?

(1) 대중 시장을 겨냥할 때
보편적인 수요가 큰 상품은 타겟팅이 덜 중요할 수 있다.
예: 초콜릿, 생수, 휴지 등 기본적인 상품은 특정 그룹을 타겟팅하지 않아도 된다.

하지만 이 경우에도 브랜드 차별화를 위해 부분적인 타겟팅은 유용할 수 있다.
예: "프리미엄 생수" vs. "저가 생수"로 세분화.

 

(2) 기술적 혁신 상품
완전히 새로운 혁신 상품의 경우, 초기에는 특정 그룹을 타겟팅하기보다 광범위한 테스트를 통해 시장 반응을 탐색하는 것이 더 유리할 수 있다.
예: 스마트폰의 초기 개발 단계에서는 모든 연령대와 직업군이 잠재 고객이었다.

(3) 시장을 개척하거나 실험 중일 때
새로운 시장을 탐색하거나 실험적인 접근을 시도하는 경우, 지나치게 타겟을 좁히기보다는 초기 데이터를 수집하며 유연하게 대응해야.

4) 정답: 상황에 따라 다르다

(1) 정교한 타겟팅이 중요한 경우
경쟁이 치열하고, 차별화가 필요한 시장.
제한된 자원으로 시장의 작은 영역에서 빠르게 성공을 목표로 할 때.
특정 그룹의 고충을 해결하거나 특별한 요구를 만족시켜야 할 때.

(2) 정교한 타겟팅이 덜 중요한 경우
대중적으로 보편적인 수요가 있는 상품을 제공할 때.
시장 초기 단계에서 잠재 고객군을 넓게 설정해 데이터를 탐색할 때.
혁신적인 상품을 통해 아직 정의되지 않은 시장을 개척할 때.

5) 전략적 접근법

(1) 정교한 타겟팅의 적정 수준
타겟팅은 지나치게 세분화하면 시장이 너무 작아지고, 너무 넓게 설정하면 자원이 분산된다.
예: "20대 직장인" → 적절.
"서울 거주, 25세 여성, 콘텐츠 마케터, 월 소득 300만 원 이상" → 과도하게 세분화.

 

(2) 초기 타겟팅 + 확장 전략
초기에는 특정 그룹에 집중해 시장에서 성공을 거두고, 이후 타겟을 확장하는 방식이 효과적이다.
예: 스타벅스는 처음에는 고급 커피를 선호하는 전문 직장인을 타겟으로 했지만, 이후 대중 시장으로 확장.