[머신러닝으로 Data-Driven Persona만들기] UX리서치는 대체로 프로덕트의 전략과 많이 연결됩니다. 이 글은 머신러닝을 활용하여 어떻게 사용자의 행동을 파악하고 프로덕트 전략을 수립하

[머신러닝으로 Data-Driven Persona만들기] UX리서치는 대체로 프로덕트의 전략과 많이 연결됩니다. 이 글은 머신러닝을 활용하여 어떻게 사용자의 행동을 파악하고 프로덕트 전략을 수립하는데 도움을 주도록 UX리서치에 활용했는지 자세한 단계를 서술하고 있습니다. 글쓴이는 온라인 학습 플랫폼에서 일하고 있는데 당시 프로덕트 오너를 통해 데이터를 머신 러닝 알고리즘에 적용하여 유저 퍼소나를 만들 수 있는지 진행하였습니다. 흥미로운 점은 대단한 컴퓨터 사이언스 스킬을 소개하는 것이 아니라 UX마인드셋을 바탕으로 간단한 알고리즘을 통해 어떻게 적용했는지 볼 수 있다는 점입니다. 머신러닝과 UX마인드셋을 활용하여 사용자의 분류를 진행하는데, 여기서 흥미로운 것이 weka라는 데이터 마이닝 소프트웨어를 활용하여 K-Means 클러스터링을 활용하는 방법입니다. K-means클러스터링은 K에 숫자를 입력하면 숫자의 그룹만큼 데이터를 분류하는 기법을 의미합니다. 여기서 K를 정할때 사용자에 대한 인사이트와 UX마인드셋이 필요한 부분이라고 서술하고 있습니다. 데이터 드리븐 퍼소나에 대해 많이 들어보셨을텐데 개인적으로 UX리서처도 쉽게 접근할 수 있는 툴과 방법론을 알려주고 있다는 점에서 이 글이 매우 흥미롭습니다.