접근성 사용자의 스크린 리더 워크플로우에 대한 사용자 인터뷰는 전통적인 테스트에서 종종 놓치는 중요한 통찰력을 제공합니다. 대화형 설문조사는 이러한 인터뷰를 대규모로 쉽게 수행하고 사용자가 사용하는 언어로 접근할 수 있게 해줍니다.
AI를 통해 정성적 접근성 피드백을 분석하고 문제점을 식별하는 것이 수월해짐으로써, 팀은 특별한 연구 기술 없이도 원초적인 이야기를 실행 가능한 개선점으로 전환할 수 있습니다.
접근성 준수 테스트가 충분하지 않은 이유
자동화된 접근성 검사기는 기술적 문제만을 잡아내며, 그것만으로는 충분하지 않습니다. 산업 연구에 따르면, 이러한 도구는 일반적으로 접근성 문제의 20%에서 40% 사이만 식별할 수 있으며, 세부적인 사용자 문제는 화면에 나타나지 않습니다. 심지어 Deque와 같은 최고의 자동화 시스템도 실제 문제의 57%만 발견하여 상당한 범위의 갭을 남깁니다. [1][2]
실제로 접근성 사용자는, 특히 스크린 리더에 의존하는 사용자들은 어떤 스크립트나 코드 스캔으로도 파악할 수 없는 장애물을 만납니다. 복잡한 스크린 리더 워크플로우 도전 과제를 생각해 보세요: 불일치한 탐색 패턴, 혼란스러운 페이지 구조, 또는 시각적으로는 논리적인 자연 사용자에게는 악몽인 폼이 있습니다. 그러한 통찰력을 얻으려면 직접 사용자 참여가 필요합니다. 사용성을 진정으로 이해하고자 한다면 접근성 설문조사를 제작하여 체크리스트를 넘어 진정한 피드백을 포용해야 합니다.
실세계 맥락이 중요합니다. 사용자는 이론적인 진공 상태에서 사이트와 상호작용하지 않거든요. 그들은 독특한 장치, 브라우저, 개인 습관을 가지고 옵니다. 한 사이트에서 잘 작동하는 탐색 바로 가기가 다른 곳에서는 완전히 무너질 수 있습니다. 실제 사용자 피드백 없이, 여러분은 코드를 테스트하고 있는 것이지 경험을 테스트하고 있는 것이 아닙니다.
사용자 우회법은 디자인 결함을 드러냅니다. 사람들은 디자인 결점을 보완하기 위해 독특한 전략을 개발합니다. 아마도 그들은 추가로 탭을 누르거나 특정 기능을 피하거나, 놓친 신호를 보완하기 위해 점자 디스플레이를 사용할 수도 있습니다. 접근성 사용자를 직접 인터뷰하지 않으면, 제품의 사용성을 개선하고 그러한 우회법을 뒤로 남길 수 있는 중요한 워크플로우 통찰력을 놓치고 있습니다.
어떻게 대화형 설문조사가 접근성 사용자 인터뷰를 혁신하는가
대화형 설문조사는 영혼 없는 웹 폼보다는 자연스럽고 지능적인 채팅 인터뷰처럼 작동합니다. AI는 프로세스를 주도하여 사용자가 스크린 리더를 통해 콘텐츠나 컨트롤과 상호작용하는 방법에 대한 스마트한 후속 질문을 합니다. 이는 응답자가 본인의 말로 워크플로우를 설명할 수 있게 하여, 전통적인 폼이 항상 놓치는 맥락과 세부사항을 팀이 포착할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, AI는 혼란스러운 상호작용에 대해 더 많은 세부 정보를 자동으로 요청하고, 특정 화면이나 버튼을 참조할 수 있습니다.
마법은 동적 후속 질문에서 시작됩니다. 응답자들이 답변할 때, AI는 조정하여 문제점을 더 깊이 파고들며, 질문 목록을 대화로 변환합니다. 우리 자동 AI 후속 질문 기능으로 이 기능에 대해 더 알아보세요.
전통적 설문조사 | 대화형 AI 설문조사 |
고정된 폼, 탐구 없음. | 채팅처럼 느껴짐; AI가 세부사항을 묻고 답변을 명확히 함. |
사용성 문제의 맥락을 놓침. | 워크플로우 단절, 탐색 전략 및 감정을 드러냄. |
접근성 사용자가 세세한 것을 공유하기 어려움. | 사용자가 본인의 말로 현실적인 도전 과제를 설명함. |
이러한 대화는 좌절, 동기 및 자동 감사에 나타나지 않는 기발한 해킹을 드러내는 강력하고 세부적인 데이터셋을 구축합니다. 이는 진정한 접근성 진보가 시작되는 곳입니다.
효과적인 접근성 사용자 인터뷰 설정
스크린 리더 선호도와 일상 워크플로우에 대한 핵심 질문으로 시작하세요.