설문조사 결과 가공

절차

• 가설 -> 검증 -> 업데이트 (페르소나)

설문조사 답변 가공

오프라인

• 직접 가서 인터뷰를 한 다음에 그 결과를 그대로 적는 것이

온라인

• 리워드를 제공해서 참여시킨다.

 

원본 데이터는 함부로 다루면 안 된다.
그래서 원본은 그대로 두고 사본을 만들어 가공한다.

 

 

1) 불필요한 데이터 삭제

• 타임스탬프, 고객의 이메일 등

 

2) 페르소나에 해당하지 않은 고객 데이터 삭제

ex. 우리 서비스는 교육을 받은 것을 전제로 하는 것을 전제로 하는 건데, 교육을 안해봤던 사람들이라면 

-> 그 사람들 데이터는 삭제한다.

 

3) 대표성 추출

"데이터에서 차은우를 추출하면 안 된다."

 

- 가장 연관성이 높은 데이터

- 가장 모수가 많은 데이터

- 가장 공통점이 많은 데이터

 

주로 모수와 공통점 순으로 데이터를 한다.

 

# 고객의 나이 구하는 방법

두 가지 케이스

• Case2 경우 사람들이 적어지는 구역에서 자른다.
• 밀집도가 가장 높은 구역에서 평균을 구한다(2번)
• 이게 평균나이이다.

D에서는 공통 키워드를 추출

ex. 여기서는 '초보자' '영어 카테고리' 등

=> 결국 한 명이 최종적으로 추출될 것.

대표성을 추출하여 한 명의 데이터를 정의한다.

-> 페르소나에 값을 업데이트한다 = 최종고객