니즈(needs) 중심 고객 세분화

기존의 UCD(User-Centered Design UX) 접근 방식과 DDUX의 차이에 대해 이해하기 전에 UCD/UX 접근 방식의 특징에 대해 살펴보자면, 결국 핵심적인 키워드는 사용자의 경험을 최우선에 두는 공감(empathy)이라고 할 수 있다.

empathy : see their world, appreciate them as human beings, understand their feelings, communicate your understanding

-> 개인적으로 학부 때 이러한 기조로 공부를 했었지만 나는 상대방에게 정말 공감을 잘 하고 있는지에 대해 의문이 들었고...그래서 데이터 분석 공부도 하면서 시야를 넓히려고 노력했던 것 같다.

Segal, Elizabeth A., M. Alex Wagaman and Karen E. Gerdes. “Developing the Social Empathy Index: An Exploratory Factor Analysis.” Advances in social work 13 (2012): 541-560.

궁극적으로는 사회적 정의까지 가야 진정한 공감까지 간다는 것...

DDUX는 기존의 접근보다 더 세부적인 차원에서 고객이 처한 상황에 대한 이해를 시도한다. 고객이 처한 세부적인 상황 (내부적 개인차, 외부적 환경차)에 대해 니즈의 관점에서 정량적이고 증거 기반의 데이터를 활용하는 것을 목표로 한다. 이를 통해, 디자이너는 기업 내외부의 상황과 입장차를 극복하고, 고객 경험ㅇ르 중심으로 조직내 의사결정을 진행할 수 있는 설득적 과정을 수행해야 한다.

DDUX는 사용자 니즈의 정량적 세분화를 하는 것으로 기존의 UX/UCD 접근의 한계를 극복하기 위해서는 고객의 니즈자체를 세분화하고 그에 영향을 주는 내외부 변인들에 대한 정량적 분석 및 활용이 필요하다.

문제(problem) 중심 접근 (problem-centric)

문제를 잘 정의하는 것 : 타겟으로 하는 사용자의 니즈 파악, 그들의 painpoint, gainpoint에 대한 제대로된 이해가 바탕이 되어야 한다.

tangible한 솔루션을 만드는 것도 중요하지만 그 앞단에 필요한 부분이 고객을 이해하고, 고객의 입장에서 문제가 무엇인지 정의하는 것이 중요. 문제를 세분화하는 것은 social empathy처럼 그 소비자가 처한 상황을 인지하는 것.

디자인 씽킹 프로세스에서는 크게 두 개의 단계를 강조한다.

https://medium.com/digital-experience-design/how-to-apply-a-design-thinking-hcd-ux-or-any-creative-process-from-scratch-b8786efbf812

problem-centric
첫 번째 다이아몬드는 문제를 정의하고 이해하는 단계, 두 번째 단계는 해당 문제에 대한 솔루션을 구현하는 단계이다. 그러나 현실에서는 한정된 시간과 자원으로 첫번째 단계에 많은 자원투입이 이루어지지 못한다.

Design Positioning
그러나 문제 정의 단계를 중시하는 DDUX적인 접근을 통해 사용자의 니즈에 대한 정량적인 세분화를 시도한다면, 제품의 기획 및 디자인 과정에서 왜 그 제품을 만들어야 하는지에 대한 추측을 넘어서는 명확한 근거를 마련할 수 있다.

Persuasive Power
제품을 기획하고 사용자를 이해하는 과정에서 왜 이 제품이 의미가 있는지에 대해 설득력이 올라가기 마련이다. 스웨덴의 멜라르라덴 대학의 킴모 에릭슨의 숫자-수학의 설득력에 대한 냉ㅇ으로 실험 참가자에게 권위있는 학술지에서 뽑은 후 2개의 초록을 읽고 평가하게 했는데 논문과 관계없는 수학 공식을 넣었을 때 수학공식이 없는 논문보다 있는 논문을 더 좋게 평가했다. 거짓말을 하라는 것이 아니라, 숫자로 소통할 수 있으면 의사결정에서 더 좋은 결정을 내릴 수 있다. -> 숫자력
(뭔가 일본의 어휘같은 느낌이 든다...) 제품 기획 및 런칭을 위한 조직내 의사결정 과정에서 가장 중요한 부분은 내부설득이라고 할 수 있으며, DDUX는 디자이너/기획자/제품 개발자가 보다 설득력 있는 의견 개진을 위한 근거를 마련하는 데에 도움을 줄 수 있다.

DDUX의 가장 큰 장점은 디자인 의사결정 과정에서 세분화된 고객 이해를 통한 적확하고도 신뢰도와 타당도가 높은 의사결정의 기틀을 마련할 수 있는 것이다.

니즈 중심 Data Structure

그래서 내 프로젝트의 진행을 위해 무엇을 준비하면 좋은가?

니즈 중심 고객 세분화 변수 발굴을 위한 능력으로는 관찰력+공감력+정보력+창의력이 있다.
변수간 관계 설정 및 MECE한 전체 데이터 체계 수립을 위한 구조화 능력

소비자/사용자를 특정하기 위한 과정은 Data-Driven이 아닌, Data-informed 또는 Data-Aware의 영역이다. 너무 숫자에 집중하기보다 숫자 외의 다양한 맥락들을 모두 고려하는 것을 의미한다. 바꿔말하면, 방법론적 Rigorous함보다는 새로운 시각에서 고객의 니즈를 발굴 및 세분화/구조화하는 Flexible한 접근이 요구된다. (류 교수님이 말씀해주셨던 것처럼 유저에 대한 인사이트를 찾기 위해 다양한 방법론을 사용해보는 것..)

하나의 고객을 특정하기 위해서 고객의 행동을 바탕으로 고객을 세분화하고 세분화하는 기준으로 다시 타게팅을 하여 성과를 타케팅하는 것은 마케팅 중심의 고객 세분화에서 많이 사용되었다. DDUX에서는 니즈를 발굴하는 것이 더 핵심적인 것일 듯. 도메인에 대한 전문성이 요하는 작업이기도 하다. 어떻게 변수가 되어 특징지을 수 있는지, 내 제품을 사용하는 사용자들의 특성을 갖고 있고 어떻게 정량화할 수 있는지를 측정하는 것. 이 과정에서 구조화된 사고를 할 수 있다. 데이터를 수집하는 것이 아니라, 구조화된 시각으로 수집하고 해석하고 관리하는 것.

descriptors of customers by 변수 (여기에서의 변수는 도메인 지식 등 인사이트를 통해 정량화된 지표)

변수에는 크게 요약변수와 파생변수가 있다. 요약변수는 수집된 정보를 분석 목적과 방향성에 맞게 종합한 변수이며 파생변수는 특정조건을 만족하거나 특정 함수에 의해 값을 만들어 의미를 부여한 변수를 의미한다. 1차 패턴을 기반으로 만든 경우가 많아 파생변수는 새롭게 라벨링된 형태라고 볼 수 있다.

CRM 고객 데이터마트 관리 관점에서 많이 언급되는 구분으로 행동의 결과를 수집하여 분석하는 방식이 주로 활용된다. 보다 쉬운 비유로는 수집 및 접근이 용이한 DB 상의 데이터를 통해 고객의 세부유형을 만들어가는 bottom-up 방식으로도 볼 수 있다. 변수를 중심으로 패턴을 분석하고 패턴에 따라 사람을 유형화하는 것이 top-down 방식, 그러나 행동패턴을 여러 프레임에서 분석하는 탑다운 방식과 갖고 있는 데이터 툴 셋 안에서 바라보는 바텀 업을 같이 사용하면 좋을 것이다.

MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive의 약자, 상호배제와 전체포괄, 미씨)는 항목들이 상호 배타적이면서 모였을 때는 완전히 전체를 이루는 것을 의미한다. 이를테면 '겹치지 않으면서 빠짐없이 나눈 것'

바텀업 접근 방식의 한계는 용이하게 수집된 데이터를 활용하여 최선의 특정화를 해야한다는점이며 아쉽게도 사용자 소비자 전체 경험을 특정화하고 이해하는 설명력의 수준을 장담할 수 없다. 따라서 탑다운 접근방식 역시 상호보완적인 관점에서 수행되어ㅕ야 하며 DDUX는 이러한 새로운 변수를 발굴하는 작업의 관점에서 이해되어야 한다. 탑다운접근을 위해 또 다른 데이터를 활용한 바텀업 접근 시도가 필요할 수 있음.

따라서 프로젝트에서 타겟으로 하는 사용자 및 소비자는 누구인지 정의하는 것이 중요하다. 이것은 인구통계학적 정보나 구매데이터 기준이 아니라 어떤 생각을 갖고, 어떤 라이프스타일로, 어떠한 역할을 수행하며 살아가고 있는지를 특정화할 수 있는 변수들을 선행적으로 발굴하고 이에 따라 기존의 데이터 활용여부와 새로운 데이터 수집에 대한 자원 투입 여부를 결정할 필요가 있다.

DDUX = 고객 니즈 기반 세분화 변수 발굴
업종과 프로젝트 주제에 따라 잠재적 사용자 및 소비자를 구체화할 수 있는 세분화 체계 발굴이 필요.