
👇 인터뷰 및 멘토링 내용 정리

👇 Figma 기초 세팅 및 기존 페이지 캡쳐 화면

📌 학습 용이성(Learnability): 사용자가 시스템을 쉽게 배울 수 있는 정도
📌 효율성(Efficiency): 학습 후 높은 생산성을 달성할 수 있는 정도
📌 기억 용이성(Memorability): 재사용 시 빠르게 기능을 기억할 수 있는 정도
📌 오류 방지(Error Prevention): 사용자가 실수하지 않도록 돕는 정도
📌 만족도(Satisfaction): 사용자가 느끼는 주관적 만족감
1.2.1 B2B vs B2C UX의 차이점
📌 B2C: 사용자 경험, 감정적 만족, 직관적 인터페이스 중시
📌 B2B: 업무 효율성, 정확성, 생산성 향상에 집중
📌 어드민: 전문 사용자 대상, 반복 작업 최적화, 에러 최소화가 핵심
1.2.2 업무 중심 UX 설계 원칙
📌 작업 흐름 최적화: 사용자의 실제 업무 프로세스에 맞춘 인터페이스 설계
📌 인지 부하 감소: 복잡한 정보를 체계적으로 구조화하여 표시
📌 에러 복구: 실수 발생 시 쉽게 되돌릴 수 있는 메커니즘 제공
1.3.1 진행 상황 인지의 중요성
📌 목표 지향 이론: 명확한 진척도 표시는 사용자의 동기를 유지시킴
📌 인지 부하 이론: 현재 상태를 명확히 알 수 있으면 다음 행동 계획 수립이 용이
📌 완성 편향(Completion Bias): 진행률이 시각화되면 작업 완료율이 높아짐
1.3.2 워크플로우 관리 이론
📌 BPMN(Business Process Model and Notation): 비즈니스 프로세스를 표준화된 방식으로 시각화
📌 간트 차트 원리: 시간축 기반 진척도 관리의 효과성
📌 칸반 보드: 작업 단계별 상태 관리 및 병목 지점 파악
에러 분류 및 대응 전략
1.4.1 Donald Norman의 에러 분류
📌 실수(Mistake): 잘못된 의도나 계획으로 인한 에러
📌 착오(Slip): 올바른 의도지만 잘못된 실행으로 인한 에러
1.4.2 방어적 설계(Defensive Design) 원칙
📌 제약(Constraints): 잘못된 입력을 원천적으로 차단
📌 확인(Confirmation): 중요한 작업 전 사용자 의도 재확인
📌 실행취소(Undo): 실수 발생 시 이전 상태로 복구 가능
1.4.3 Form Design의 베스트 프랙티스
실시간 Validation
📌 즉시 피드백: 사용자 입력과 동시에 유효성 검사 결과 표시
📌 점진적 공개: 이전 단계 완료 후 다음 단계 표시 (Progressive Disclosure)
📌 스마트 기본값: 사용자 패턴 분석을 통한 적절한 기본값 설정
1.4.4 데이터 기반 의사결정
📌 UX 메트릭스(Metrics)
정량적 지표
작업 완료 시간(Task Completion Time): 특정 작업 수행에 소요되는 시간
오류율(Error Rate): 전체 작업 중 실패한 작업의 비율
클릭 수(Click Count): 목표 달성까지 필요한 상호작용 횟수
정성적 지표
시스템 사용성 척도(SUS): 10개 문항으로 구성된 표준화된 사용성 평가 도구
작업 부하 지수(NASA-TLX): 인지적, 신체적, 시간적 부하를 종합 평가
사용자 만족도: 5점 리커트 척도를 활용한 주관적 만족도 측정
📌 A/B 테스트 설계
통계적 유의성 확보
표본 크기 계산: 효과 크기와 검정력을 고려한 최소 표본 수 산출
랜덤화: 선택 편향을 방지하기 위한 무작위 배정
대조군 설정: 개선 효과를 객관적으로 측정하기 위한 기준점 설정
사용자 중심 설계(User-Centered Design)
1.5.1 더블 다이아몬드 모델
발견(Discover): 사용자 인터뷰, 업무 관찰을 통한 문제 발견
정의(Define): 핵심 문제점 도출 및 우선순위 설정
개발(Develop): 다양한 솔루션 아이디어 생성 및 프로토타입 제작
전달(Deliver): 최종 솔루션 구현 및 효과 검증
1.5.2 업무 흐름 분석(Task Flow Analysis)
현재 상태 매핑: 기존 업무 프로세스의 단계별 분석
병목 지점 식별: 시간 소요가 많거나 에러 발생률이 높은 구간 파악
최적화 경로 설계: 불필요한 단계 제거 및 효율적 경로 재설계
사용자 인터뷰, 업무 프로세스 관찰, 기존 시스템 사용 패턴 분석을 통해 핵심 pain point를 도출했습니다. 특히, 실제 업무 담당자들의 반복적으로 언급된 불편사항과 인풋 대비 아웃풋을 기반으로 개선 우선순위를 설정했습니다.
도출된 문제점들에 대해 이펙트 vs 사이드 이펙트 분석을 수행했습니다. 각 개선안에 대해 다음 요소들을 평가했습니다.
개선 효과를 측정하기 위한 구체적 지표를 설정했습니다.
2차 멘토링에 기반하여, 개선된 LMS를 배포를 진행하여 실제 직원들에게 피드백을 얻는 것을 목표로 하고 있습니다. 이때, 구글폼, tally 등을 사용해 정성적 지표를 주로 사용할 예정입니다.
효과 대비 사이드 이펙트 분석을 통해 우선순위를 설정하였습니다. 높은 효과와 낮은 부작용을 가진 항목부터 단계쩍으로 적용하는 방식을 채택했습니다. 우선순위가 낮은 항목은 백로그로 두고, 우선순위가 높은 항목을 메인스트림으로 두었습니다.
실제 배포 가능한 수준의 상세한 개선안을 도출했고, 이를 정리하고 있습니다. 기존 시스템과의 호환성을 고려해 점진적으로 개선이 가능한 방향으로 설계하였습니다.
단순히 "불편하다"는 의견이 아닌, 구체적인 근거와 데이터에 기반한 문제 정의의 중요성에 대해 깨달았습니다. 또한, 근거를 외부에서 찾는 것이 아닌, 사용자 인터뷰와 실제 업무 프로세스 분석을 통해서 진짜 해결해야 할 문제를 찾아야 한다는 것을 배웠습니다.
또한, 모든 개선안은 트레이드오프가 존재한다는 점을 알게 되었습니다. 어드민 시스템에서는 업무 중단이 없는 점진적 개선이 핵심이며, 사용자 적응 비용까지 고려한 설계가 필요하다는 것을 알았습니다.
사실 배포까지 이뤄져서 실제 직원들의 정성적 및 정량적 지표를 얻을 수 있을지는 의문이지만, 이번주에는 최대한 문제 정의가 마무리가 되고 다음주부터는 개발을 진행하는 것이 목표입니다.
읽어주셔서 감사합니다.
4주차 회고록으로 다시 찾아오겠습니다 ~~~ !🥵

*본 후기는 [웅진씽크빅X스코프랩스] AI를 활용한 DT 기획자 과정(Blog) 리뷰로 작성 되었습니다.