⟪왜 이탈했을까?⟫

데이터를 통해서 이탈 현상을 감지할 수 있습니다. 몸이 아플 때 허리가 아픈지, 발목이 아픈지 알아차리는 것과 비슷하죠. 그럼 2가지 질문이 자연스럽게 떠오릅니다. 뼈가 부러진 걸까, 인대가 다친 걸까? 먼저 상태의 심각성을 알고 싶습니다. 그다음은 주말에 등산하다 삐끗한 걸까? 왜 아픈지 이유를 떠올리게 됩니다. 왜 아픈지 알아보려면 아픔을 느끼기까지의 여정을 들여다봐야 하는데요. 정성조사의 힘이 발휘되는 시점입니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] 1️⃣ 정량적 데이터만으로는 충분하지 않습니다. 사용자를 만나서 들어봐야 합니다. 2️⃣ 정량적 데이터로는 '왜'를 알아차리기 어렵습니다. 어떤 행동을 얼마나 하는지 알아차릴 수 있지만, 왜 그런지 알 수 없습니다. 이건 물어보고 관찰해야만 알 수 있습니다. 3️⃣ 고객 대상으로 리서치를 할 때에는 사업 질문, 리서치 질문, 인터뷰 질문을 나눠서 생각해 볼 수 있습니다. 사업 질문은 '어떻게 하면 고객의 이탈을 줄일 수 있을까?'이고, 리서치 질문은 '고객은 왜 해지를 결심했을까?', '이탈한 이후 어떤 서비스를 이용하는가?'입니다. 4️⃣ 답변을 얻고자 하는 질문을 고객의 언어로 바꾸는 과정을 통해서 '인터뷰 질문'으로 바꿀 수 있습니다. 이탈을 한 결정적 이유가 리서치 질문이고, '서비스를 해지한 날, 왜 그날 해지하셨어요?' 또는 '왜 전날이나 다음날이 아니라 그날이었나요? 어떤 일이 있으셨는지 기억나는 대로 화면을 보면서 말씀해 주세요'는 실제로 하는 질문, 즉 '인터뷰 질문'입니다. 5️⃣ 인터뷰를 통해서 얻어낸 데이터, 즉 고객의 답변을 유형화하는 것이 중요합니다. '나는 테크 분야 콘텐츠에 관심이 있는데 왓챠에는 테크 분야 콘텐츠가 별로 없다'라는 고객의 답변은 '관심 분야 콘텐츠가 적음'이라고 유형화할 수 있습니다. 답변을 유형화하면 패턴을 찾을 수 있습니다.