[5편] 숫자가 정답이 아닐 때, 결국 사용자를 만나야 알 수 있습니다

핵심 요약

잡코리아의 UT 사례에서 숫자에 의존한 판단만으로는 사용자의 의향을 정확히 파악하기 어렵다는 것을 확인했고, 9명 인터뷰를 통해 가설(H1/H2)이 예측과 다르게 작동하며, AI 이력서 매핑과 UI 기대가 맥락과 어긋난다는 교훈을 얻었습니다. 또한 디자이너가 검증 도구를 직접 만들어 비용을 크게 줄인 점이 큰 시사점으로 남았습니다.

주요 경험

• 수치 하나로 사용자의 의향을 파악하는 데 한계가 있음을 확인했고, 40%의 재지원 수치는 "다시 지원하는 행동"의 수치이지 같은 이력서 재사용 의향은 아님을 발견했습니다.
• AI 이력서 매핑에 대한 과도한 기대가 실제 맥락과 다르며, 4명만 진입했고 그 중 3명은 신뢰 기준이 구체적으로 제한적이었습니다.
• 필수/선택 구분의 시각적 개선은 기대만큼 효과가 없었고, 사용자는 자신의 상황에 맞춰 입력 항목을 결정했습니다.

얻은 인사이트

• 숫자에만 의존하면 사용자의 맥락을 놓치므로, 사용자 인터뷰를 통한 정성적 인사이트가 필수입니다.
• 가설은 사용자를 만나 듣는 말 한 마디로도 뒤집힐 수 있으며, 빠른 피드백 루프가 중요합니다.
• 검증 도구를 디자이너가 직접 제작하면 비용과 시간이 크게 감소하고, 더 빠른 Iteration이 가능해집니다.