01. 경험 맥락 중심 제품 세분화

제품을 소비하고 사용하는 소비자, 사용자를 중심으로 한 경험 맥락을 분석하고 이해하려는 노력을 통해 제품을 기획하고 개발하려는 과정에서 사람들이 좋아할 만한 선호 속성들을 도출하려는 노력들이 있어왔다.

선호 속성 도출 -> 선호 속성을 기반으로 제품 기획/개발 -> 출시 -> 성공 or 실패

소비자 혹은 사용자에게 제품을 통해 어떤 가치를 제공할 수 있는 지를 파악하기 위해서는 제품에 대한 선호-비선호의 1차원적 접근이 아닌, 언제-어디서-누가-어떻게-무엇을-왜 선호했는지에 대한 맥락 정보의 구체화가 필요하다. (이를 통해 새로운 니즈 및 디즈를 발굴하는 데에 도움을 받을 수 있다.)

니즈 : 명시적으로 언급된 니즈, 말해지는 부분
디즈 : 행동을 통해 유추할 수 있으나 직접 말하지 않는 부분

그러나 경험 맥락의 구체화 시도는 조직 내에서 쉽지 않다.
이유:

• 구체화 작업은 시간, 자원, 고민을 많이 필요함.
• 가시적으로 일했다는 표도 잘 나지 않고 인정받기도 어려움.
• 내부, 외부적인 이해 관계에 상충됨.
  등...

그러나 DDUX는 시급한 일이라기보다는 중요한 일이다.
경험 맥락 중심으로 제품을 세분화 하는 노력은 제품에 대한 Frame/Label 체계를 만드는 백년지대계의 일? -> 먼 미래를 내다보는 큰 그림 그리는 일

02. 순환/복잡성 중심 접근

니즈와 디즈.
새롭고 혁신적인 컨셉 발굴을 위해서는 행동으로 발현된 소비자 혹은 사용자의 deeds에 주목할 필요성이 있다.

ICT 기술 발전에 의한 상황적 배경에 따라 니즈 뿐만 아니라 디즈에 대한 데이터 수집 및 분석을 가능하게 하여 복잡한 사용자의 패턴을 분석하기

03. 경험 맥락 중심 Data Structure

내 프로젝트 진행을 위해 어떤 것을 준비해야하는가?

거짓과 팩트를 구분하는 데이터 단계 이후 가장 중요한 작업은 해당 데이터에 효율적 수집-분석-활용이 가능한 체계(즉 데이터 structure)를 부여하는 것이다.

data->information이 되는 단계에서 structure로 구조화하는 것이다.
information->knowledge는 context가 붙고
knowledge에서 insight가 되려면 판단(judgement)가 붙으며
insight에서 wisdom이 되기 위해서는 agreement가 붙고
wisdom에서 impact가 생기기 위해서는 action이 필요하다.

데이터에 체계를 부여하기 위해 고민해야할 부분은 해당 제품이 가지고 있는 객관적인 설계품질뿐만 아니라, 해당 제품을 통해 사용자가 얻게되는 경험품질의 영역에 대한 고민이 함께 진행되어야 한다. 이를 통해 추후 단계의 맥락을 고려하는 과정에서 유용한 데이터로서 역할을 할 수 있게 된다.

좋은 레퍼런스 - 사용자 경험품질 향상 가이드북(한국디자인진흥원, 2016)

한국디자인진흥원에서 공개한 사용자 경험품질 향상 가이드북의 경우 UX에 대한 정량적 지표 개발의 관점에서 유용한 자료라 할 수 있다. 정량적 접근의 측면에서!!!!

미적가치, 사용가치, 사회-감성가치라는 3가지의 UX construct에서 출발하여 하부 구성 요인에 대한 체계를 정리하고, 각각의 구성요인을 설문조사의 형태로 측정하는 과정을 통해 통합된 경험에 대한 정량화 지표 개발을 시도하였다.


DDUX = 제품에 대한 분석 ‘사전’ 만들기

어떠한 가치로 제품이 framing되는 지를 정량적/정성적으로 나눌 수 있는 변수 체계화 작업 필요.

DDUX = 경험 맥락의 세분화/ 정량화

사용자의 가치판단을 기준으로 경험 맥락을 세분화하고 정량화하는 과정.

세분화와 정량화를 한다면 나의 제품과 남의 제품을 잘 수집하여 분석할 수 있는 이점을 누리고 UX적으로는 이종업계의 솔루션을 차용할 수 있는 발판이 되기도 한다.