상황 인식에 따른 스마트폰 앱 콘텐츠 추천을 위한 Z세대의 매일 앱 사용 행태 연구

1. 1. 연구배경 및 목표

모바일 전문 마케팅 회사인 모비데이즈에 따르면 2018년 기준 한국 사용자들은 자신의 스마트폰에 평균 102.25개의 앱을 설치하지만, 월간으로 사용하는 앱의 개수는 약 38개뿐인 것으로 나타났다(Ryu, 2018). 또한 전자신문에 따르면 2020년에는 전 세계적으로 스마트폰 앱 다운로드 수가 33% 증가하였으며(Lee, 2021), 2020년 4월 기준으로 지난해에 비해 월 18시간 이상으로 사용 시간이 늘어난 것으로 나타났다(Na, 2020). 이러한 현상은 사용자들이 자신에게 맞는 콘텐츠를 비교 분석하여 가려내는 데 피로감을 가지게 만든다(Krishna, 2015). 따라서, 스마트폰에서 머신러닝을 이용하여 콘텍스트에 적합한 콘텐츠를 추천하는 서비스들이 등장하고 있다(Kwan, 2018).

스마트 웨어러블 기기, 스마트폰, 사물 인터넷 등 사용자의 상태와 주변 환경을 감지, 해석할 수 있는 다양한 전자 제품과 기술 생태계가 구축되면서 상황 인식 컴퓨팅(CAC: Context Aware Computing) 솔루션 시장은 날로 확장하고 있다. 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insight, 2021)에 따르면 2020년 기준 세계 CAC 시장 규모는 351.2억 달러이며 2021년부터 연평균 20.8% 성장하여, 2028년에는 1,530억 달러에 이를 것으로 추산했다. CAC의 예로 소비자가 물건을 가지고 나가기만 해도 자동 결제되는 Amazon Go의 무인 계산대, 안면 인식을 통한 자동 결제 혹은 신원 확인, 스마트 워치의 건강 알람이나 자동 위치 추적 기능 등이 있다. 최근에는 모바일 콘텐츠를 사용하는 데 있어서 애플리케이션 사용의 피로감 때문에 인터페이스를 거치지 않는 제로 인터페이스로 디자인의 패러다임이 빠르게 변하고 있다. 제로 인터페이스 기술은 음성, 움직임, 시선, 생각과 같은 자연스러운 의사소통 수단을 사용하여 장치와 통신함으로써 터치스크린의 필요성을 최소화한다(Krishna, 2015).

이러한 트렌드에 부합하기 위해 애플과 삼성과 같은 스마트폰 제조사에서는 홈 화면에서 사용자의 상황에 맞는 콘텐츠를 위젯과 같은 형식으로 한 곳에 모아 추천하고 있다. 이는 스마트폰의 디폴트 홈 화면에서 우측으로 스와이프했을 때 나타나는 페이지로, 인터페이스를 최소한으로 경험하면서 콘텐츠를 빠르게 소비할 수 있게 도와준다. 삼성폰의 경우 개인화된 콘텐츠를 추천하기 위해 2018년에 인공지능을 탑재한 빅스비에서 2020년 ‘삼성데일리’, 그리고 다시 1년 만에 사용성을 개선한 ‘삼성프리’를 개발하여 개인의 취향 또는 상황을 반영한 추천 앱을 제공해오고 있다(Jang, 2020).

반면, 애플에서는 2020년 9월부터 iOS 14.5로 업데이트되면서 사용자가 모든 앱에서 디바이스에 부여하는 고유한 식별 값인 IDFA(identifier for Advertisers)를 활성화할 것인지 선택할 수 있도록 하였기 때문에 사용자가 행태 정보 추적 여부에 동의하지 않을 경우 개인화 서비스에 제약이 생길 수 있다(Page, 2020). 따라서, 사용자 데이터를 이용한 정밀한 개인화가 어려워지는 상황에서 최소한의 정보로 타기팅된 콘텐츠를 제공하기 위해서는, 사용자들의 스마트폰 사용 행동 패턴을 구체적으로 파악하는 것이 필요하다.

이에 본 연구는 태어나면서부터 스마트폰을 접한 첫 세대인 Z세대의 스마트폰 사용 행태에 집중해서 연구하고자 한다. 이들은 첫 디지털 네이티브 세대로서 콘텐츠 소비에 있어서 타 세대들과 상이한 패턴을 가지고 있으며 스마트폰을 신체의 일부처럼 사용한다. 1981년부터 1995년 사이에 태어난 밀레니얼 세대 또한 디지털 기기 활용에 있어서 다른 세대에 비해 탁월하지만 휴대폰과 노트북, TV와 휴대폰을 이용하는 식으로 두 개 기기 조작에 그치는 데 반해 1996년 이후에 태어난 Z세대는 다섯 개 기기 조작의 멀티태스킹도 가능한 세대이다. 이들은 언제 어디서나 인터넷에 접속할 준비가 되어 있으며 일과 놀이를 오가는 멀티태스킹에 최적화된 세대로 불린다(Kim, 2019). 이러한 이유로 Z세대 연구는 이후에 출생한 디지털 네이티브 세대들의 행동을 예측하는 데 있어서 대표성을 가지고 있다고 볼 수 있다.

따라서 본 연구에서는 콘텍스트에 따라 필요한 기능과 콘텐츠를 각 앱에서 추출하여 하나의 페이지에 모아 제공하기 위해 Z세대들이 스마트폰을 사용하는 콘텍스트, 사용하는 앱의 유형, 행동 패턴을 밝히는 것을 목표로 한다. 행동 패턴은 매일 사용하는 앱과 상황, 시간, 위치와의 관련성, 사용하는 앱 서비스들의 복합 사용에 초점을 맞출 것이다. 이러한 행동 파악은 스마트폰 제조사들이 사용자의 상황에 적합한 콘텐츠를 적시에 추천하도록 시스템을 디자인할 때 유용한 참고 자료가 될 것이라 기대한다.

1. 2. 연구방법 및 범위

본 연구의 범위는 우선적으로 디지털 네이티브 세대인 Z세대들을 대상으로 매일 이용하는 앱서비스 유형을 파악하고 스마트폰을 이용하는 콘텍스트와 그때 이용하는 단일 앱 서비스, 그 앱 서비스를 이용할 때 나타나는 행동을 파악할 것이다. 콘텍스트는 시간, 장소, 상황으로 나누어 조사할 것이며 특히 여러 앱을 복합적으로 사용하는 유스 케이스를 파악하여 어떠한 조합으로 이용하는지 밝힐 것이다.

연구 방법으로는 먼저 문헌 연구를 수행하여 개인화 서비스 단계 및 콘텍스트에 따른 정보 제공 유형을 고찰하고, Z세대들이 모바일에서 가장 많이 사용하는 앱 카테고리 및 각 카테고리별 사용 행태를 파악한다.

필드 리서치 과정은 Figure1과 같다. 우선 설문 문항 작성을 위한 온라인 사전 인터뷰를 진행하여 하루 동안 주로 앱을 사용하는 상황을 파악한다. 이후 사전 인터뷰 내용을 토대로 문항을 작성하고, 20대를 대상으로 설문조사를 하여 매일 사용하는 앱의 유형과 단일 앱 서비스, 시간과 장소에 따른 앱 사용 행태 변화를 파악한다. 다음으로 심층 인터뷰에서는 매일 사용하는 앱의 유스 케이스를 도출하고 여러 앱을 조합해서 사용하는 복합 행동을 파악한다. 마지막으로 Z세대를 대상으로 2차 설문조사를 진행하여 도출된 유스 케이스를 검증하고, 가장 해당 사항이 높은 행동들을 파악한다.

Figure 1

Research model

2. 1. 개인화 서비스를 위한 콘텍스트 인식 정보 구분

개인화 서비스는 데이터를 기반으로 개개인에게 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스를 말한다. 고객 관리 플랫폼 회사인 LG CNS(2020)는 개인화 단계를 관련성 정도에 따라 4단계로 구분 하였다(figure2). 첫 번째 단계에서는 모든 고객이 동일한 서비스와 콘텐츠를 경험한다. 두 번째 단계에서는 나이, 성별과 같은 인구통계학적 데이터를 기반으로 콘텐츠를 결정한다. 세 번째 단계에서는 사용자의 행동을 기반으로 특정 행동이 다음 행동을 유발한다. 네 번째에서는 고객의 정보에 따라 1:1 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 즉, 현시점의 고객 위치, 맥락, 심리 정보 등을 이용하여 선제적으로 대응하는 것이다.

Figure 2

Approach to personalization (LG CNS, 2020)

최근 개인 정보 수집에 대한 부정적 태도의 확산에 따라 개인 정보 수집에 비동의하는 사례가 늘고 있기 때문에, 본 연구에서는 사용자들의 공통된 행동 데이터를 수집해 고객들의 행동을 예측하기 위한 기준을 마련하고자 한다. 행동 데이터를 공유하는 경우 또한 적시에 적합한 콘텐츠를 제공하기 위해서는 사용자들의 상황을 인식하는 것이 중요하다.

빌라스(Villegas, 2018)는 콘텍스트 인식(context-awareness)을 사용자에 관한 정보와 주변 환경 및 사용자와 주변 환경 간의 상호 작용으로 발생하는 모든 정보를 인식하여 필요한 정보와 서비스를 제공하는 기술로 정의한다. 또한, 콘텍스트(Context)에 대해서는 사용자가 시스템과 지속적으로 상호 작용함으로써 얻을 수 있는 정보의 변화라고 말하며, 사용자, 장소, 시간, 행동, 관계 정보로 크게 5가지로 나누었다(Villegas, 2010).

① Individual Context(사용자 정보)

공통된 특징들을 공유할 수 있는 독립된 개체(사용자 또는 아이템)로부터 관측될 수 있는 정보를 말하며, 예를 들면 날씨, 사용자 지불 선호도, 기술 프로세스 등을 말한다.

② Location context (위치 정보)

개체의 활동과 관련된 장소로서 영화관과 같은 물리적 장소와 IP주소와 같은 가상의 장소로 구분된다.

③ Time Context(시간 정보)

구체적인 시간과 요일뿐 아니라 공휴일, 근무일, 미팅 시간과 같은 정보도 포함하며 기한과 무기한의 시간으로 구분된다.

④ Activity Context(행동 정보)

개체에 의해서 수행되는 태스크를 의미하며 특정 시간에 사용자가 수행하는 쇼핑과 같은 것이다. 다른 상황 정보를 통해 알 수 있는 사용자의 정보를 말한다. 예를 들면, 여행자의 영수증을 관리하는 소프트웨어를 통해 사용자의 저녁 식사 정보를 파악하는 것이다.

⑤ Relation Context(관계 정보)

사용자가 속해 있는 환경으로부터 맺어진 관계를 통해 발생하는 정보를 말한다. 관계 정보는 사회적, 기능적, 구성적 관계로 구분되며 사회적 정보는 개인과 그룹의 관계를 말한다. 기능적 정보는 하나의 개체가 다른 개체에 대해 만들 수 있는 정보이며 정보의 집합과 연관성은 구성적 관계를 정의한다.

이러한 기준들을 토대로 본 연구에서는 사용자가 하루 동안 스마트폰을 시간, 장소, 행동을 중심으로 사용하는 상황들을 구체적으로 파악하고자 한다.

2. 2. Gen Z의 모바일 앱 서비스 사용 행태

2013년 터너(Anthony Robert Turner)의 정의에 의하면, Z세대는 1993년에서 2005년 사이에 태어난 세대이며, ‘디지털 네이티브’로 불린다(Turner, 2013). 국내 Z세대들의 가장 큰 특징은 주로 소셜 미디어 등의 개인 매체를 통해 자신의 라이프스타일이나 가치관을 끊임없이 전시해 보여주고, 그에 대한 타인의 피드백을 받으며 타인의 인정과 그들의 SNS 전시물과의 비교를 통해 사회적 위치를 확인하는 것이다. 출생부터 모바일을 비롯한 디지털 환경 속에서 성장한 Z세대는 앞선 다른 세대들과는 전혀 다른 행동 양상을 보이며, 이는 미디어의 활용에 있어 가장 크게 나타난다(Oh, 2018).

배진한(2015)은 스마트폰 앱 멀티태스킹 이용 행태에 관한 연구에서 나이가 어릴수록, 체면 동기가 높을수록, 중독 수준이 높을수록, 다운로드된 앱 개수가 많을수록, 그리고 고가의 데이터 요금제를 이용할수록 멀티태스킹을 더 많이 한다고 밝혔다. 특히, 여성보다는 남성이, 40대 보다는 20대가 멀티태스킹을 자주 하는 것으로 밝혀졌다. 따라서, 디지털 콘텐츠 소비의 주축이 되는 Z세대인 20대에 집중하여 앱 서비스 사용 시 어떠한 조합으로 앱을 멀티태스킹하는지 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다.

Z세대의 스마트폰 사용 행태 연구에 관한 선행 연구에 따르면 정지윤과 김명준(2016)은 Z세대에 해당하는 한국 고등학생을 대상으로 3개월간 스마트폰 이용 시간과 주중 주말의 일일 평균 애플리케이션 이용 횟수를 비교한 결과 사용 행태는 주중과 주말에 영향을 받지 않고 시험 기간에 영향을 받는 것을 밝혔다. 이를 통해, 사용 행태의 변화가 시간보다는 상황에 영향을 받는다는 것을 유추할 수 있다.

이광재(2019)에 따르면 Z세대의 사용 비중이 높은 카테고리는 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 금융, 쇼핑으로 나타났으며 각 카테고리별 주 사용 앱은 Figure3과 같은 순서로 나타났다. 특히 모바일 이용의 79.6%를 동영상 시청이 차지하며, '집에서', '생각날 때마다 또는 자기 전, 쉬는 시간' 등 일상 틈틈이 이용하는 경향을 보이고 있다. 하루 평균 77.6분, 6.8개의 영상을 시청하며 연령이 낮을수록 더 많이, 오래 시청한다. 영상 콘텐츠는 타 활동에 비해 '자기 전'에 ‘집에서'보는 경향이 두드러졌다. 연령이 낮을수록 일평균 동영상 개수가 많고, 시청 시간이 더 길게 나타난다(Opensurvey, 2019).

Figure 3

Favorite mobile app for Gen-Z (Lee, 2019)

2. 3. 카테고리별 Z세대 앱 사용 행태

본 장에서는 앞에서 밝힌 바와 같이 Z세대들이 주로 사용하는 카테고리인 엔터테인먼트, 소셜 네트워크, 금융, 쇼핑에서 나타난 Z세대들의 사용 행태를 선행 연구에서 카테고리별로 고찰해보고자 한다.

1) 엔터테인먼트

유튜브의 경우 Z세대는 유튜브 영상을 수동적으로 시청하는 것에 그치지 않고 자신들이 직접 크리에이터의 방송에 참여하면서 함께 콘텐츠를 만들어가는 성향을 나타낸다(Opensurvey, 2019. Jun). Z세대는 틱톡(tiktock) 이용 시 다양한 필터와 음악 등을 이용하여 만든 15초 정도의 가볍고 유머러스한 영상 콘텐츠를 많이 시청하고 있으며, 다양한 제작 기능이 콘텐츠 제작의 진입 장벽을 낮추면서 누구나 콘텐츠 제작에 참여할 수 있다.

2) SNS

MZ세대의 평균 SNS 계정의 수는 4.92개이며 타 세대들보다 훨씬 긴 시간인 하루 평균 64.3분 동안 SNS 서비스를 이용하고 있다. 즉, 선호하는 SNS 유형과 사용 행태에서도 타 세대와 명확한 차이를 가지고 있음을 알 수 있다.

인스타스토리는 24시간 이내에 사라지는 일회성 콘텐츠로 이를 통해 ‘인스타스러운’ 멋있는 사진을 고르는 부담에서 벗어나, 실제 자신의 일상을 유머러스하고 솔직하게 드러낼 수 있다. 그 결과, 19년 12월 기준 국내 일일 스토리 수가 전년 대비 50% 이상 증가하였고, Z세대의 점유율이 40%에 달하며 큰 호응을 얻고 있다(Shin, 2019).

페이스북 메신저는 로그인 기반의 쉬운 접근성과 실시간으로 빠르게 보이는 활동 정보 등의 이점을 통해 많은 Z세대 사용자를 끌어들이고 있다. 또한, 어른들의 간섭을 피해 자신들만의 공간에서 소통하길 원하면서 카카오톡으로는 기성세대와의 단체 소통을 하고, 페이스북 메신저로는 또래와 소통하는 명확한 사용 양상을 보여주고 있다.

3) 금융

Z세대들에게 편리하고 빠른 송금 방식, 수수료 면제 등 편의성은 주거래 은행 선택 시 크게 고려되는 것으로 조사되었다. 20대의 금융 앱 사용은 각자 계산할 때(70.2%) 이용하는 비중이 가장 높고, 그 외에 계좌 관리(64.5%), 지인 간 금융 거래(63.1%)로 조사되었다(2019. August). 토스 사용자 중 20대가 전체 사용자의 45%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 주 사용 이유는 간편 송금, 무료 신용 조회, 통합 계좌 조회인 것으로 조사되었다. 카카오뱅크 주 이용자는 송금·이체가 편해서(40.2%), 송금·이체 수수료가 면제라서(23.6%), 인증 절차가 간편해서(16.5%)로 밝혀졌다. 토스와 카카오뱅크는 모두 점심시간과 저녁 시간대에 활성화되는 모습을 보여준다. 특히 주말보다 주중에 뚜렷하게 활성화되는 모습을 보여주었다(App ape, 2019).

4) 쇼핑

1인당 평균 5.8개의 쇼핑 앱을 설치하였으며. 주로 사용하는 쇼핑 앱은 쿠팡 > 네이버쇼핑 >11번가로 조사되었지만 MZ세대가 특히 많은 사용을 보인 앱은 무신사와 지그재그, 번개장터로 조사되었다(Opensurvey, 2019).

무신사의 가장 큰 차별점은 뛰어난 콘텐츠 역량으로 일반 쇼핑몰과 달리 패션 트렌드와 브랜드, 상품 정보 등 다양한 콘텐츠를 제공하며 3700여 개 브랜드, 26만여 개 상품이 입점해 있고, 고객에게 카테고리별 판매 순위를 실시간으로 보여주어 최신 유행을 한눈에 포착할 수 있다(Ahn, 2019).

본 연구에서는 이러한 Z세대들의 카테고리별 행동 특징 및 주사용 앱의 기능을 참고하여 복합 행동을 파악하고 상황마다 어떤 기능들을 사용하는지 파악하고자 한다.

3. 1. 사전 인터뷰

사전 인터뷰에서는 데스크 리서치에서 조사한 내용을 참고하여 각 카테고리에서 Z세대들의 사용 비중이 높은 앱 5가지에 대한 사용 행동을 파악하였다. 이를 위해, 각기 다른 전공의 20대 학생과 직장인 20명을 대상으로 일간/주간/장소별 사용 행태를 서면 인터뷰 형식으로 조사하였다(Figure4).

Figure 4

Pilot Interview Data

수집한 응답은 각각 시간, 장소, 앱 카테고리별로 분류하여 사용 행태 및 시사점을 도출하였다. 조사 결과, 배경 연구에서 밝힌 대로 주중 주말의 사용 행태 차이가 크지 않았고, 정지윤과 김명준(2016)의 연구에서와 같이 시간보다는 상황 차이가 중요했다. 응답에서 언급된 앱을 사용하는 상황은 크게 5가지로서, 외출 전, 이동 중, 식사할 때, 여가 시간, 자기 전, 상시 틈틈이인 것으로 밝혀졌다. 앱을 주로 사용하는 장소는 크게 대중교통, 집, 카페, 여행지, 식당(모임, 술자리), 학교 영화관, 회사로 응답하였다. 각 시간과 장소별 시사점은 Table1과 Table2와 같다. Table1에서는 시간대별, Table 2는 장소별 행동과 주 사용 기능을 정리한 것이다.

Table 1

Smart phone Functions and Insights based on Time

Table 2

Smart phone Functions and Insights based on places

3. 2. 설문조사

사전 인터뷰에서 전반적으로는 앱 사용 행태와 시간의 관련성이 적게 나타났지만 Table1에서 보듯이 도구, 콘텐츠 깊이와 양과 관련된 앱 이용은 시간대에 영향을 받는 것으로 보이기 때문에 특별히 시간과 관련성 있는 앱 유형을 정량적으로 파악하였다. Z세대 사용자들의 일상 앱 사용 행태에 관한 데이터를 수집하기 위해 다양한 직군의 사용자 150명을 2020. 2. 10.~11. 이틀에 걸쳐 온라인으로 설문조사를 하였고 응답자들의 정보는 Figure5와 같다.

Figure 5

Information of Subjects

사전 인터뷰에서 추출한 총 10개의 카테고리, 메신저, SNS, 엔터테인먼트, 도구, 교통, 정보, 금융, 카메라, 쇼핑, 기타로 설문지를 작성하였다. 먼저, 매일 사용하는 앱에 해당하는 카테고리를 복수 선택하도록 하였다. 또한, 매일 사용하는 앱을 아침(기상 후~12pm), 점심(12~5pm), 저녁(5~9pm), 밤(9pm~취침전) 시간대별로 Table3과 같이 질문하여 주관식으로 답하도록 하였고, 중복되는 앱을 계산하여 하루 사용 빈도수로 표시하였다.

Table 3

Examples of survey questions

설문 결과 Figure 6에서 보듯이 매일 사용하는 카테고리로 가장 많이 선택된 것은 엔터테인먼트, SNS, 메신저인 것으로 나타났다. 상위 3개 앱은 아침과 점심 모두 메신저 > SNS > 엔터테인먼트 순으로 순위에 변동 없이 나타났다. 저녁에는 메신저 > 엔터테인먼트 > SNS 순으로, 밤에는 엔터테인먼트 > 메신저 > SNS로 순위 변동이 나타났다. 시간에 따른 주요 변화를 Table4에 정리하였다.

Figure 6

Changes in main usage categories over time

Table 4

Changes in app categories based on time

매일 아침, 점심, 저녁에 사용하는 앱에 대한 주관식 답변을 카테고리별로 분류하여 모두 합쳤을 때 엔터테인먼트 카테고리는 820표로 그 중에서 동영상이 압도적으로 비중이 높았고 사용 앱 종류도 다른 카테고리에 비해 가장 다양했다. Figure7에서 보듯이 주로 사용하는 동영상 앱은 유투브, 넷플릭스, 티빙 순으로 나타났고, 밤 시간으로 갈수록 이용률이 높아지는 것으로 보인다.

Figure 7

Applications popularity according to time

음악 카테고리에서 주 사용 앱은 멜론(94), 지니뮤직(35), 애플뮤직(10) 순으로 나타났고 주로 아침 시간에 많이 청취하는 것으로 나타났다. 웹툰/소설 분야에서는 네이버웹툰(44), 다음 웹툰(15), 문피아(4) 순으로 사용량이 많은 것으로 나타났다. 동영상과 웹툰은 주로 일과가 끝난 밤 시간에 가장 많이 이용되는 반면 음악은 일에 집중하는 아침과 점심시간의 이용량이 가장 높은 것은 업무를 해야 하는 상황에서 시각 정보를 이용할 수 없기 때문임을 유추해 볼 수 있다.

SNS 분야는 Table 5에서 보듯이 총 707표로 시간대에 따른 변화가 적었으며 주 사용 앱은 인스타그램(423), 페이스북(218), 트위터(34) 순으로 나타났다. 메신저도 시간대와 관계없이 지속적으로 높은 사용률을 보였으며 주로 카카오톡(514), 페이스북메세지(31), 왓츠앱(16)을 사용하였다. 뉴스/정보 앱은 216표로 점심때 사용률이 가장 높았다. 주 사용 앱은 네이버+네이버뉴스(133표), 사파리(33표), 구글+크롬(16표)으로 나타났는데 사파리 이용률이 높은 이유는 설문 응답자 중에서 아이폰 사용자 비중이 높기 때문이다. 다음으로 218표를 받은 도구에서는 알람 사용이 점심저녁에 비해 아침과 밤에 많이 사용되는 경향을 보였다. 교통에서는 밤 시간대에 현저히 낮은 사용량이 나타났으며 카카오맵(33표), 네이버지도(25표), 카카오버스(11표) 순으로 응답하였다. 금융은 점심과 저녁에 가장 많이 사용되었으며 카카오페이와 카카오뱅크가 공동으로 가장 높았고(16표), 다음으로 삼성페이(14표)가 높았다. 카메라는 점심시간이 다른 시간대와 2.5배 차이를 보였으며 네이티브 카메라(133표), 유라이크(8표), 소다(7표)를 사용하고 있었다. 쇼핑은 저녁시간에 가장 높은 사용을 보였으며 지그재그(20표), 쿠팡(16표). 브랜디(9표)가 매일 사용하는 앱으로 선택되었다.

Table 5

Usage of application according to time

이러한 아침, 점심, 저녁, 밤의 사용량 변화가 유의한지 파악하기 위해 총 9개 카테고리에 대한 카이스퀘어 검증을 해본 결과 엔터테인먼트는 0.002, 도구는 0.0004로 유의 수준 95%에서 통계적으로 유의하다는 것을 파악하였다. 반면, 나머지 7개 카테고리에서 시간에 따른 사용량의 변화는 같은 유의수준 하에서 통계적으로 유의하지 않았다. 따라서, 엔터테인먼트와 도구에 관한 추천은 시간을 기반으로 제공하는 것이 의미가 있을 것으로 예상되었다.

3. 3. 심층 인터뷰 계획 및 결과

심층 인터뷰를 위해 설문 응답자 중 다양한 전공의 20대를 대상으로 남자 17명 여자 13명으로 구성된 총 30명을 선정하였다(Table6). 심층 인터뷰에서는 사용자가 매일 사용하는 앱 및 앱을 사용하는 상황, 앱의 멀티태스킹 상황에 대해서 질문하였다. 그 후 인터뷰 응답을 어피니티 다이어그램을 통해 유사한 내용끼리 그룹핑하여 사용자의 니즈 및 패턴을 구조화하고 이를 비교 분석하여 시사점을 도출하였다.

Table 6

Interviewee Information

인터뷰 대상자들에게 공통적으로 아래와 같은 질문을 하였다. 매일 사용하는 앱 외에도 집을 구하거나, 여행, 취업 준비와 같은 특정 목적을 위해 집중적으로 매일 사용하게 되는 상황도 파악하고자 하였다.

사전 질문으로 자주 사용하는 앱 10가지를 묻고 그 중에서도 적극적으로 사용하는 앱 5가지에 대해서 질문하였다.

질문1. 앱을 주로 활용하는 시간대나 맥락을 3가지 선택해주세요.
질문2: 매일 쓰는 앱과 휴대폰을 쓰게 되는 상황을 말해주세요.
질문3: 특정 기간에 매일 보는(쓰는) 앱이 있나요? (ex. 알바 구할 때, 여행 준비할 때, 집 구할 때 등.)
질문4: 앱끼리 연계 사용하는 상황에 대해서 얘기해주세요.

이와 같은 질문을 통해 매일 사용하는 앱과 특정 기간 사용하는 앱 및 상황을 파악하였다. 인터뷰 분석 결과 61개의 유스 케이스를 도출하였고 아래 Table7과 같이 유사 사용 행태를 그룹핑하여 매일 스마트폰을 사용하면서 나타나는 30개 행동 특징을 도출하고 멀티태스킹 상황은 따로 Table8에 정리하였다.

Table 7

30 Daily behaviors using smartphone apps.

Table 8

Multitasking Use Cases

인터뷰에서 도출한 61개 유스 케이스 중에서 상황에 따른 멀티태스킹 사례들을 Table8에 정리하였다. 이러한 스마트폰 앱의 복합 사용 유스 케이스를 파악하면 상황 인식에 따라 사용자들에게 필요한 정보와 기능을 여러 앱에서 불러와 한 화면에 적절하게 노출시켜줄 수 있기 때문에 사용자들이 매번 일일이 앱을 찾아서 켜야 하는 번거로움을 줄여줄 수 있다.