시선추적 분석방법과 디지털 마케팅

시선추적 연구와 사용자 경험

 

만약 당신이 이번 주 주말에 소개팅을 한다고 가정하자. 이때 당신이 원하는 소개팅 상대는 어떤 모습인가? 참고로 주변의 많은 사람들(남녀포함)은 성격만 본다고 했다. 이에 관한 흥미로운 실험이 있다. 한 조사에서 남녀 참가자들에게 ‘지금부터 소개팅 클럽에 가입한 이성 회원들의 프로필들을 보여줄 텐데, 이 중에서 만나볼 사람을 선택하기 바랍니다.’라는 과제를 주었다. 그리고 5초마다 한 장씩 프로필을 넘겼다. 이때의 시선은 어떻게 나타났을까?

아래 사진은 남녀 참가자들의 평균 시선 분포를 보여준다.

 

<출처 : Brain&Research>

남성 참가자들은 여성의 얼굴과 신체조건을 주로 보고 판단한 반면, 여성 참가자들은 남성의 외모와 직업/연봉 등의 정보를 주로 보았다.

 

조사 결과는 사진의 표시 된 것처럼 남녀의 시선 차이가 다르다는 확연히 알 수 있었다. 실험 참가자들은 5초라는 짧은 시간 안에 각자가 핵심적으로 생각하는 정보로 시선이 주로 움직였는데, 성별, 나이 등에 따라 시선이 머무는 위치가 달랐다.

 

탐색 목적에 따른 시선의 변화는 사실 오래전부터 연구되어 온 분야 중 하나다. 아래 Repin의 '예기치 못한 손님(Unexpected Visitor)'라는 그림도 초기 시선 연구의 대표적 사례로 사용되었는데, 이 연구는 사람들의 시선이 특정 이슈에 따라 다르게 반응한다는 것을 보여준다.

 

 <Repin의 ‘예기치 못한 손님 Unexpected Visitor’>

 

연구진들은 아래 그림을 보여주며 사람들에게 몇 가지 과제를 주었다. 그림에서 보이는 사람들의 나이, 성격, 등을 짐작해보라고 요청한 뒤, 참가자들의 시선 움직임을 관찰했다.

 

＊ 그림 ‘예기치 못한 손님’을 보여주면서 과제를 주었을 때 사람들의 시선.

1은 ‘자유롭게 보라’

2는 ‘가족의 물질적(경제적) 상황을 추정해 보라’

3은 ‘사람들의 나이를 짐작해 보라’

4는 ‘이 방문자가 오기 전에 가족들이 뭘 하고 있었는지 추측해보라’

5는 ‘ 사람들이 입고 있는 옷을 기억하라’

6은 ‘방안의 사람들과 물체들의 위치를 기억해 두라’

7은 ‘방문자가 얼마나 오랫동안 떨어져 있었는지를 추정해 보라’

 

이 실험은 1967년 Yarbus가 수행한 것으로, 시선추적에 대한 중요한 통찰을 준다. 각각의 과제에 따라 사람들의 시선이 어떻게 바뀔까?

 

 

자유롭게 볼 때에는 등장인물들의 얼굴과, 방문자의 옷차림 등을 유심히 본다는 것을 알 수 있다. 2번 질문인 경제력은 사람들이 무의식적으로 방 안에 가구를 보았고, 3번 질문인 사람들의 나이를 판단할 때는 당연히 사람들의 얼굴에 주로 시선이 가고 있다. 마지막 질문인 얼마나 방문자와 얼마나 오래 떨어져 있었는지 판단할 때에는 그림의 인물들의 얼굴을 끊임없이 비교 관찰하면서 관계를 파악하려 애쓰는 모습을 보였다.

 

위 실험은 시선에 대한 놀라운 통찰을 보여준다. 만약 우리가 누군가에 대한 이해가 필요할 때, 예를 들어 "당신 앞에 서 있는 사람의 연봉은 얼마입니까?"라는 질문을 받았다면 우리는 당장 이에 대한 명확한 답을 구하기 어려워할지도 모른다. 그러나 우리의 눈은 무의식적으로 이런 물음에 대해 반응한다. 시선은 단순히 시각 정보만을 의미하는 것이 아니라 우리와 주변에 대한 정보를 간접적으로 나타내는 것이다.

 

이미 많은 기업은 유사한 방법론을 마케팅에 적용하고 있다. 상품을 진열하는 마트의 매대 위치에 따라 매출이 달라지거나 대형마트 곳곳에 놓인 섬 전열은 이를 잘 활용한 사례로 들 수 있다. (참고 : 4Km씩 걷게 만드는 이마트의 비밀) 인터넷 시대로 산업이 확장이 되면서 웹상에서도 시선에 따른 마케팅 전략은 치열하게 벌어지고 있다. 아래 그림을 보자.

 

<출처 : Nielsen Norman Group >

 

인터넷 웹페이지에서도 사람들의 시선에 따라 중요도가 달라진다. 사진에 나타나는 F자 형태는 사람들의 시선이 평균적으로 좌상단에서 우로, 그리고 시선의 위치가 아래로 내려갈수록 집중도가 떨어지는 모습을 보인다. 이런 시선의 분포는 아래의 화면처럼 콘텐츠 제목과 주요 텍스트 위치, 광고 위치에 따른 단가의 차이를 가져온다.

 

<출처 : 머니투데이>

 

인벤토리의 위치별로 광고의 단가가 차이가 매우 클 뿐만 아니라 CTR에서도 큰 차이를 보인다. 이러한 효율은 대게 시선추적 데이터의 F 패턴과 비례하는 모습을 보인다. 참고한 언론사는 주요 위치에 꽤 많은 광고 배너를 추가함으로써 세컨드 클릭 유도보다는 광고 배너를 이용한 수익을 높이는 전략을 사용하는 것으로 보인다.

 

이처럼, 온라인상에서 시선에 따른 UX는 고객을 묶어두고 전환을 만들어내기 위한 마케터의 과제가 되고 있다. 또한 앞서 연구 사례처럼 시선추적 데이터를 분석할 때는 ‘피험자의 의도’를 통제하는 것이 매우 중요하며, 그에 적합한 분석방법을 활용하는 것이 필요하다.

 

 

<참고 문헌>

시선추적 분석방법을 통한 사용자 행태 분석, URACLE UX, http://ux.uracle.co.kr/wordpress/blog/%EC%95%84%EC%9D%B4%ED%8A%B8%EB%A0%88%ED%82%B9/

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