[Data-Driven UX] 사용자 중심 기획, 디자인에 데이터 분석이 필요한 3가지 이유 (feat.뷰저블)

안녕하세요
서비스 기록자입니다.
 
좋은 기회로 UX 데이터 분석툴 서포터즈로 활동하게 되었습니다:)
 
평소 관심 있었던 '뷰저블' 서비스의
뷰저블리 1기 서포터즈가 되었는데요,
앞으로 좋은 UX 설계, 개선을 위한 데이터 활용법을
시리즈로 작성할 계획입니다!
 
참고로 뷰저블을 처음 접한 계기는..
첫 UX 맛보기 강의를 수강할 때였어요.
삼성 UX 디자이너 분께서 삼성에서 도입해 사용하고 있다며
해당 툴에 대해 간단히 소개해주며,
실제 개선이 이루어진 사례를 알려주셨어요.
당시 꽤 충격을 받았던 기억이..
데이터 시각화에 강력한 직관적인 툴이라고 생각했습니다.
 
이번 시리즈는 뷰저블 서비스를 만드는
포그리트라는 회사에서 출판한 
Data-Driven UX 도서 기반으로 작성 예정이에요!
 
저 역시 기초가 부족하기에..
책을 처음부터 차근차근 공부해나가려 합니다.
좋은 UX를 위한 데이터 분석에 관심 있으신 분들 함께해요!!
 
 

너무 이쁜 Data-Driven UX 표지

 
 
 
오늘은 크게 두 가지 질문
1. Data-Driven UX 가 무엇인지?
2. 왜 이것이 필요한지?
을 통해 데이터 분석을 위한 기초 지식을 알아보겠습니다.
 
 

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데이터 드리븐 UX 란 뭘까? 

 
 
데이터 드리븐 UX를 말하기에 앞서..
먼저 '데이터'에 대해 알아보려 합니다.
 
 

데이터란 무엇일까요?

사전적 정의로 '어떠한 이론을 세우는데 기초가 되는 사실이나 자료'를 의미합니다.

데이터는 다양한 형태로 존재합니다.
사용자의 목소리가 되기도 하고 사이트 내 행동(클릭, 이동 등)과 같이 다양합니다.

 
 
데이터의 시대,  chatGPT와 같은 AI의 시대가 열리면서
이 복잡한 데이터를 어떤 방식과 관점으로 활용할 것인가가 더욱 중요해지고 있는 것 같아요.
 
 

Data-Driven UX는
수많은 형태의 사용자 데이터를 분석하기 쉽도록 정형화된 수치를 제공합니다.
서비스와 사용자 사이에 일어나는 방대한 상호 작용을 데이터로 정량화하고,
이를 분석해 UX 디자인의 근거 자료
즉, 의사결정의 근거 자료로 삼을 수 있습니다.

 
 
UX 데이터 활용에 있어 무엇보다 중요한 점은
각 조직과 데이터 활용자의 상황에 맞는 정확한 목표 설정이 필요하다는 것입니다.
그래야만 비즈니스 목표와 align 된 성과를 만들 수 있고,
구체적 사용자 행동을 이끌어내는 기능과 프로덕트를 고안할 수 있을 것이기 때문이죠.
 
 

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왜 데이터 드리븐 UX가 필요할까?

 
 
 
다시, 크게 3가지 관점으로 정리해보겠습니다.
 
 

1. 비즈니스 성과 측면

 
비즈니스 기여와 성과 창출 목적을 달성하는데 활용될 수 있습니다.
책에서 계속 강조하듯, 데이터 분석을 위한 데이터 활용이 되어서는 안 됩니다.
UX 데이터 분석의 본질은 비즈니스에 기여해 그에 맞는 결과를 내는 것이 핵심입니다.
 
데이터 드리븐 UX를 통해
조직의 성공 목표를 기반해 서비스 현황을 진단하고,
나아갈 방향성을 도출해 성과를 창출할 수 있습니다.
 
 

 
2. 커뮤니케이션 측면
 

내부 의사소통 언어로 활용해 커뮤니케이션 코스트를 감소할 수 있습니다.
 
UX 관련 업무가 아니라도 모두가 고민하는 지점이
바로 의사소통이 아닐까 생각합니다!
설득을 위해 여러 방법과 많은 시간이 소요되기도 하죠.
'데이터'는 다양한 조직 구성원이 쉽게 대화를 나눌 수 있는
'핵심 공용어'가 될 수 있습니다.
 
사실에 근거한 정보로 누구나 이해하고, 쉽게 '공감'할 수 있다는 특징이 있어요.
사업 성과와 연결된 데이터로 조직을 움직이는 데 필요한
의사소통 시간을 줄일 수 있습니다.
 
 

 
3. 생산성 측면

 
같은 시간이라도 좀 더 빠르게 디자인을 보완하고 개선해 나갈 수 있습니다.
 
요즘은 빠르게 시장에 프로덕트를 내놓은 후,
반응을 분석해 가설을 수입하고 검증하는 것이
매우 매우 중요해지고 있어요!
데이터 드리븐 UX를 통해 가설을 세우고
방향성에 맞는 최적의 디자인의 근거로 활용할 수 있습니다.
결과적으로 디자인 결정에 소요되는 시간을 줄여
생산성을 증가시킬 수 있습니다.
 
 
 

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Data-Driven UX 활용법

 
 
 
그럼 데이터 드리븐 UX를 어떻게 활용할 수 있나요?
 
책에서 소개하는 한 가지 방법은,
서비스 성장 주기에 따른
다양한 분석 프레임워크를 활용하는 방법입니다.
 
회사와 프로덕트가 성장함에 따라
각 단계에 맞는 서비스 목표가 존재하게 됩니다.
이때 각 성장 사이클에 맞는 목표와
분석 지표를 설정하는 것이 매우 중요합니다.
 
하나의 예로 AARRR 데이터 분석 프레임워크가 있습니다.
서비스 내 사용자 여정을 5단계로 분석하는 방법입니다.
 
 

AARRR 프레임워크 (출처: Data-Driven UX)

 
 
각 단계는
획득, 활성화, 유지, 매출, 추천 단계로 구성되어 있습니다.
매출과 추천 단계는 순서가 뒤바뀌기도 해요!
각 단계의 핵심 지표를 분석하는 것이 중요합니다.
 
예를 들면
획득 단계는 사용자의 유입이 이루어지기 때문에
신규 사용자 수 증가가 목적이 되고,
MAU(월간 이용자 수), DAU(일간 이용자 수)를
핵심 지표로 트래킹 할 수 있습니다.
신규 유입이 목표이므로 마케터와 논의 후
그에 맞는 UX 디자인이 필요하겠죠.
 
활성 단계에서는 사용자 방문 경험을
좋은 경험으로 만들 수 있어야 합니다.
사용자 체류 시간, 페이지 이탈률 지표를 분석함으로써
필요한 UX 개선사항을 도출할 수 있을 것입니다.
 
 

고객 생애주기 5가지 단계 (출처: SlideShare)

 
 
 
각 단계의 전환율(conversion)을 분석하면 좋은데요,
아래 하나의 예시를 가져와보았습니다.
 
각 단계에 맞는 사용자 행동과 전환율,
예상되는 가치 분석을 통해 UX 전략을 세우고
개선 우선순위를 도출할 수 있습니다.
 
 
 

전환 메트릭스 예시 (출처: SlideShare)

 
 
AARRR 프레임워크 외 여러 프레임워크가 존재한다고 해요.
전문가들이 검증해 놓은 데이터 프레임워크를 이용해
이를 중요 지표 삼아 각 데이터를 분석해 보고
내 조직과 비즈니스 목표에 맞는 성과를 도출해 나가면
베리 굿!!!
 
 
 

 
 
 
좀 더 빨리 데이터 드리븐 UX를 활용하는 법을 알았더라면
하는 아쉬움이 들면서 앞으로 어떻게 활용해 볼지 설렙니다!
 
 
다음 포스팅 주제는 데이터 분석 프로세스 편입니다.
그럼 다음 포스팅으로 찾아뵐게요!!
 

 
 
 
[콘텐츠 출처]
- 도서 'Data-Driven UX' 협찬
- 'startup-metrics for pirates' https://www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version
 
 
 
뷰저블 서포터즈 1기로 제품을 무료로 제공받아 작성된 솔직한 후기입니다.