[내일 배움 캠프] 31일차

TIL: UX/UI 개념 정리부터 데이터 기반 검증, 심층 인터뷰까지

오늘은 UX/UI의 기본 개념을 다시 정리하고, 대표적인 UX 프로세스(더블 다이아몬드, Lean UX/MVP)와 데이터 드리븐 UX, 그리고 유저 리서치(심층 인터뷰)를 하나의 흐름으로 연결해 이해한 날이었다. 특히 과제를 하면서 “배운 내용을 실제 산출물로 바꾸는 과정”이 됐다는 점이 가장 좋았다.

1) 오늘 배운 핵심 내용 정리

1) UX vs UI 개념

UX(User Experience)는 디지털뿐 아니라 오프라인까지 포함해, 사용자가 서비스/제품과 상호작용하며 경험하는 전체 과정을 뜻한다.

UI(User Interface)는 사용자가 실제로 접하는 화면의 구성 요소(버튼, 레이아웃, 타이포 등)로, UX 안에 포함되는 요소로 보기도 한다.

정리하면, UX는 유저 문제 해결에 집중, UI는 시각 언어 규칙과 표현에 집중한다.

최근에는 직무도 통합되는 추세라 “완전히 분리된 개념”이라기보다 하나의 목표(사용자 문제 해결)를 위해 역할이 나뉜다고 이해하는 게 더 현실적이었다.

2) 더블 다이아몬드: 발산-수렴의 반복 구조

더블 다이아몬드는 디자인 과정이 왜 “왔다 갔다” 하는지 설명해주는 프로세스였다.

1번째 다이아몬드(문제 영역)

발견(발산): 문제를 넓게 탐색

정의(수렴): 해결할 문제를 명확히 좁히기

2번째 다이아몬드(해결 영역)

발전(발산): 다양한 해결책 아이데이션

전달(수렴): 프로토타입 제작 + 테스트 + 개선

특히 중요한 포인트는, 이 모형을 선형으로 외우기보다 상황에 따라 유연하게 되돌아가며 적용해야 한다는 점이었다.

3) Lean UX & MVP: 가설 → 빠른 검증 → 반복 개선

Lean UX는 “군더더기 없는 효율적 프로세스”를 목표로 한다.
핵심은 가설을 세우고, 최소 기능(MVP)으로 빠르게 검증한 뒤, 데이터와 피드백으로 반복 개선하는 흐름이었다.

완성형을 오래 만들기보다
작게 만들어 먼저 확인하고 → 반응을 보고 → 수정하는 방식이 비용/시간 낭비를 줄인다.

MVP는 “작은 제품”이라기보다 작은 검증 장치에 가깝다는 관점이 인상적이었다.

4) 데이터 드리븐 UX: 공용어는 ‘지표’

데이터 드리븐 UX는 이제 선택이 아니라 기본에 가까웠다.

정량 지표(DAU/WAU/MAU, 전환율, 이탈률, 코호트 리텐션, Day N 리텐션 등)로
유저의 행동을 확인하고, 문제를 “감”이 아닌 근거로 설명할 수 있다.

정량 데이터만으로 “왜”를 알 수는 없기 때문에, 정성 리서치(인터뷰/UT/VoC)와의 결합이 중요하다.

2) 과제 수행 내용(배운 내용 적용)

과제 A: 데이터 기반 UX 개선 사례 3가지 조사

과제를 하며 의식적으로 “좋아 보이는 사례”가 아니라, 아래 구조로 정리했다.

문제 정의(어떤 지표/구간에서 문제?)

가설(왜 그 문제가 생겼고 무엇을 바꾸면 좋아질까?)

해결 방법(UI/플로우/문구/정보 구조 등 개선)

검증(A/B 테스트, 퍼널 변화, 리텐션 비교 등)

결과(수치/행동 변화)

정리하면서 느낀 건, 실제로 성과가 난 UX 개선은 대체로
“새 기능 추가”보다 마찰을 줄이고(인지부하↓), 정보 전달을 명확히 하고(신뢰/이해↑), 흐름을 단순화하는 방식이 많다는 점이었다.

과제 B: 구인구직 서비스 취준생 심층 인터뷰 질문지 작성(짧은 버전)

오늘 배운 심층 인터뷰 설계 방식대로 질문 흐름을 구성했다.

아이스브레이킹: 배경/취준 단계/루틴 파악

바로 떠올릴 질문: 사용 빈도, 기기, 주요 기능, 공고 확인 기준

고민이 필요한 질문: 불편 경험, 지원 포기 지점, 정보 신뢰, 지원 후 상태 관리

마무리: “딱 하나만 바꾼다면?”으로 핵심 개선 포인트 도출

특히 구인구직 서비스는 ‘지원’이라는 전환 목표가 뚜렷해서,
인터뷰도 자연스럽게 탐색 → 공고 상세 → 지원 → 지원 후 관리 흐름(퍼널)을 따라가도록 구성하는 게 효과적이었다.

3) 오늘의 한 줄 회고

UX는 문제를 해결하는 과정이고, 데이터와 리서치는 그 과정을 ‘설명 가능하게’ 만들어주는 도구다.
오늘은 “그럴 것 같아”가 아니라, “왜 바꾸는지/무엇이 좋아지는지”를 가설과 지표로 말하는 방식을 실제 과제에 적용해본 게 가장 큰 수확이었다.