TIL (Today I learned)
🙄 오늘 나는 무엇을 했나요
- 새로운 팀 편성 및 또 팀장
- UX 기획 및 리서치 1주차 강의 듣기 완료
- UX 기획 및 리서치 1주차 과제 제출 완료
😰 오늘은 어떤 문제를 겪었고, 앞으로는 어떻게 해결할 것인가요
오늘 과제는 데이터를 기반으로 UX를 개선한 사례 3가지를 조사하기였다.
기업 블로그들이 서비스 개선한 사례를 정말 자세하게 보여줬음에도 불구하고
문제 정의, 문제 원인 등을 도출하는 것이 은근히 까다로웠다.
계속 생각하면서 과제를 해나가기는 했는데 이게 맞는지는 조금 불확실하다.
그리고 찾다보니 데이터 드리븐이라는 것이
검증 결과에서만 정량적 수치로 나오는 건가 싶었는데
금민주 튜터님의 답변은 사용자 데이터 기반이 가장 좋다.
수치화된 자료가 있으면 함께 녹여주는 게 좋다고 하셨다.
문제를 찾고, 모든 과정에 데이터가 있음 더 좋은 것인가 싶었다.
🧐 오늘은 어떤 것을 배웠나요
UX
디지털, 오프라인에서의 경험
유저가 제품, 서비스와 상호작용하는 과정에서 얻는 모든 경험
UX 디자인은 유저의 관점에서 유저의 문제를 해결하는 것에 집중
와이어프레임, 정보구조도, 유저리서치, 페르소나, 사용성 테스트 ...
UI
UX에 포함되는 개념으로 보기도 함
유저가 최종적으로 제품, 서비스를 사용할 때 맞닿는 시각적 구성 요소
UI 디자인은 시각 언어의 규칙을 만드는 것에 집중
컬러, 타이포그래피, 비주얼디자인, 그래픽디자인, 아이콘, 디자인시스템 ...
더블 다이아몬드 모형
문제를 찾고, 해결에 초점을 둔 디자인 프로세스
다이아몬드1 : 해결할 문제 찾기
1. 발견 Discover : 문제 발견, 유저리서치(데스크/필드 리서치)
2. 정의 Define : 하나의 문제에 포커스 두기 (어피니티 다이어그램, 유저 페르소나)
다이아몬드2 : 해결책 찾기
3. 발전 Develope : 다양한 방향성의 아이디어 고민 (정보구조도, 와이어프레임)
4. 전달 Deliver : 유저에게 전달하는 단계, 테스트하면서 개선을 반복
(프로토타입, 사용성 테스트)
4가지 핵심원칙
1. 유저와 유저 니즈를 이해하는 것에서 시작하기
2. 문제와 아이디어에 대해 구성원들과 얼라인하기(같은 생각 갖기)
3. 구성원들과 협업하고 공동 작업하기
4. 이터레이션(반복)을 통해 에러와 리스크 일찍 발견하기
- 1~4단계까지 순서대로 한번 하고 끝내거나 고정된 것은 아님
- 모든 디자인 프로세스를 설명하지는 못함
- 상황에 맞게 수단으로서 활용할 것
Lean UX
가설설정 > 검증 과정을 반복
유저 피드백을 데이터로 측정하고 반복적으로 디자인과 개선
MVP
최소한의 리소스로 투자할 가치가 있을 지 판단
초기 아이디어나 가설을 검증하는 것이 목적
ex. 에어비앤비, 아마존
데이터드리븐 UX 트렌드
- 기존엔 직관과 추측에 의존 > 데이터 기반 가설 설정과 검증
- 빠르게 내놓고 개선하는 것이 효율적이라는 사람들의 인식 전환
- 소수를 대상으로 딥다이브, 다수를 커버하기엔 한계가 있음
- 임팩트를 측정 가능
- 디자인 산출물에 대한 논리적 근거 제공 가능
- 타 조직과 원활한 의사소통을 돕는 공용어 역할
- 비즈니스 기여도 파악 가능
데이터 드리븐 UX에서 활용되는 지표 예시
- 유저 관여도 관점 (Engagement)
얼마나 많이 이용하는가? - DAU, WAU, MAU (Daily/Weekly/Monthly Active User)
얼마나 자주 이용하는가? - DAU/MAU, DAU/WAU (두 개 지표 대비 이용률 확인)
- 유저 재방문 관점 (Retention)
특정한 특성의 유저들이 재방문하는가? - 코호트 리텐션
N일째 된 유저들이 재방문하는가? - Day N 리텐션 (day 0 = 가입한 날)
- 유저 획득 관점 (Acquisition)
얼마나 보는가? - 페이지 뷰 수, 클릭 뷰 수
얼마나 획득되는가? - 전환율(구매/구독으로 이어졌는지), 이탈율
실무 UX/UI 용어
시각적 계층 구조 : 중요한 순서에 따라 시선의 흐름이 이동하도록 디자인
와이어프레임 : 화면의 인터페이스를 단순한 선과 도형으로 표현
프로토타입 : 제품이나 서비스 초기 버전, 아이디어를 시각적으로 보여주고테스트하는 모델
정보구조도 : 제품이나 서비스 구성 요소들의 구조를 도식화
피델리티 : 디자인/프로토타입의 디테일 및 정확성 수준(Lo-fi, Hi-fi)
CTA : 사용자에게 원하는 액션을 유도하기 위해 설계된 디자인 요소나 텍스트
인지심리관련 용어
인지부하 : 정보를 이해하고 처리하는데 필요한 정신적 노력의 양
멘탈모델 : 유저가 시스템이나 서비스를 어떻게 이해하고 예측하는지 나타내는 개념
어포던스 : 디자인 요소가 유저에게 어떤 동작을 할 수 있는 단서나 힌트를 제공하는 원리
게슈탈트 원리 : 사람이 이미지를 인식할 때 주변 요소간의 관계와 맥락에 영향을 받는다는 이론
힉의 법칙 : 선택할 수 있는 옵션수가 늘어날 수록 결정 시간이 증가
피츠의 법칙 : 대상까지의 거리와 크기에 따라 상호작용 시간이 달라짐
제이콥의 법칙 : 유저가 과거 경험을 토대로 익숙한 디자인 패턴을 기대
개발 관련 용어
서버 (Server) : 정보와 서비스를 제공하는 소프트웨어로, 웹사이트나 앱의 데이터를 저장하고 제공함
클라이언트 (Client) : 서버로부터 정보를 요청하고 받아오는 디바이스나 소프트웨어로, 웹 브라우저나 모바일 앱과 같은 유저가 상호작용하는 부분
접근성 (Accessibility) : 모든 유저를 포함하여 웹사이트나 앱을 이용할 수 있도록 디자인하고 개발
API (Application Programming Interface) : 서로 다른 소프트웨어 간의 상호작용을 도와주는 인터페이스로, 데이터를 교환하거나 서비스를 활용할 수 있도록 하는 프로그래밍 규칙과 도구의 집합
CMS (Content Management System) : 웹사이트 또는 앱의 콘텐츠를 쉽게 관리하고 업데이트하는 도구 또는 플랫폼
오픈 소스 (Open Source) : 소프트웨어 또는 프로젝트가 무료로 공개, 누구나 소스 코드를 확인하고 수정할 수 있는 개발 방식
디버깅 (Debugging) : 소프트웨어 오류를 찾고 수정하는 프로세스, 프로그램이 예상대로 동작하지 않을 때 문제를 식별하고 해결하기 위해 사용하는 과정
사례 조사 템플릿
문제 정의 : 문제를 어떻게 발견했고, 원인은 무엇이었나요?
가설 수립 : 어떤 가설을 세웠나요?
해결 방법 : 문제를 어떻게 해결했나요?
검증 과정 : 가설을 검증하기 위해 어떤 방법을 활용했고, 어떤 지표를 모니터링 했나요?
결과 : 어떤 임팩트가 있었나요?
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