Experience Strategy

yuns_u·2023년 1월 12일
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Data-Driven UX Design

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1. 프로젝트 자가진단

현재 프로젝트 상황 이해하기
4가지 시나리오 : 2가지 관점

기준 1: 기존제품(서비스 고도화) or 신규제품(서비스 기획 개발)
기준 2: 무형의 서비스 이용자 or 유형의 제품 사용자

시나리오 1 : 기존 제품(서비스 고도화) + 무형의 서비스 이용자
Online Data-Driven UX Project
이미 운영 중인 서비스가 존재하는 상황으로 새로운 니즈를 발굴하여 변화를 기대하기보다는 내실을 강화하는 형태의 프로젝트가 될 가능성이 높다. 또한 데이터를 수집-분석-활용하는 프로세스가 이미 디지털 기반으로 구축되어졌기 때문에 기개발된 DDUX 솔루션을 활용하기 유리하다.

  • end-user : 디지털 서비스를 이용하는 사용자

  • industry : ICT 기반 앱/웹 서비스 제공자

  • DDUX Goal : 기존 서비스의 고도화 및 활성화

  • DDUX Type : DDUX design (Mainly Big Data Only)

  • 자원배분: Experience Design > Experience Strategy

    시나리오 2: 신규 제품(서비스 기획 개발) + 무형의 서비스 이용자
    Online Data-Informed UX Project
    새로운 서비스를 런칭하기 위해서는 고객이 경험하고 있는 이슈와 니즈에서 출발하여 사용자 중심디자인의 프로세스를 체계적으로 밟아나갈 가능성이 상대적으로 높다. 또한 디지털 기반 플랫폼 개발을 목표로, 초기 단계부터 DDUX 자체를 서비스의 코어한파트로 활용 및 정착시키기 위해, DB 구축 및 활용의 관점에서 장기적인 계획 설정이 필요하다.

  • end-user : 디지털 서비스를 이용하는 사용자

  • industry : ICT 기반 앱/웹 서비스 제공자

  • DDUX Goal : 신규 서비스 기획 및 성공적 런칭

  • DDUX Type : Data Informed UX design (Mainly Big & Small Data)

  • 자원배분: Experience Design < Experience Strategy

시니라오 3: 기존 제품(서비스 고도화) + 유형의 제품 사용자
Offline Data-Informed UX Project
이미 시장에서 판매되고 있는 제품을 기반으로, 디지털 보조 매체를 마케팅적으로 활용하고 있는 유형에 해당한다. 따라서 DDUX를 통해 사용자들의 반응을 확인하여 제품 개선을 시도하거나, 디지털 매체에서 고객과 소통하고 가치를 전달하기 위한 활동(UX writing 등)들을 위해 DDUX 접근법을 활용하기에 유리하다.

  • end-user : 제품을 구매/사용하는 사용자

  • industry : tangible한 제품 제조업자

  • DDUX Goal : 기존 제품의 경험 개선 및 판매량 증대

  • DDUX Type : Data Informed UX design (Mainly Big & Small Data)

  • 자원배분: Experience Design = Experience Strategy

시나리오 4 : 신규 제품(서비스 기획 개발) + 유형의 제품 사용자

타 유형에 비해 프로젝트의 자유도가 높은 편이다.
소속된 기업의 업의 형태가 정해져있을뿐 그 이외의 부분들은 프로젝트를 진행하며 고객 중심으로 구체홯여 나아가야하는 과정이 필요하다. 데이터적 관점에서는 빅데이터보다는 스몰데이터의 활용이 효과적일 수 있으나 장기적인 관점에서의 데이터 운용 계획수립이 필요하다.

  • end-user : 제품을 구매/사용하는 사용자
  • industry : tangible한 제품 제조업자
  • DDUX Goal : 신규 제품의 기획 및 성공적 출시
  • DDUX Type : Data Aware UX design (Mainly Small Data)
  • 자원배분: Experience Design < Experience Strategy

2. 방법론/데이터 소스 리뷰

프로젝트의 방향성이 뚜렷해진 다음에 살펴볼 수 있는 소스들이다.
experience strategy 단계 수행을 위한 소스들을 살펴보는 것이다.

DDUX = 본질은 데이터가 아닌 디자인.
DDUX는 그럴싸하고 설득력있는 데이터 분석 과정에 그치는 것이 아닌 실질적 디자인 의사결정을 하는 프로세스 안에 있어야 한다.

디자인 프로세스는 기존의 디자인 프로세스를 따른다.
DDUX는 해당 디자인 프로세스 수행과정에서 의사결정을 서포팅하는 보조 수단으로 활용된다.
따라서 각 단계의 의사결정 타이밍 직전에는 데이터에 기반한 분석 결과물들이 준비되어야할 필요가 있다.

더블 다이아몬드 전략 중 앞 단계인 experience strategy는 doing the right thing을 목표로 한다. 해결해야하는 적절한 문제를 찾고 적절한 질문에 답하는 것이다.

experience strategy 단계의 핵심은
(1) 사용자가 처한 상황과 문제를 이해하기(discover)
(2) 그 중 우선하는 핵심 니즈를 프로젝트의 방향성으로 정하기(define)

따라서 experience strategy 단계에서는 산업군, 제품군, 고객군, 자사-타사구분을 최소화한 넓은 scope로 '사람'들의 행태를 descriptive하게 파악할 수 있는 데이터 소스들을 거시적으로 참고하는 것이 필요하다.
-> 사람들이 어떠한 것을 경험하는 지에 대한 5W1H기반 'AS-IS analysis

예시
Google Trends https://trends.google.com/trends/?geo=US
구글 검색창에 사람들이 어떤 것을 많이 검색했는지에 대한 글이다.
2004년 이후 관심 키워드 검색 추이 분석 및 비교가 가능하다.
geo=다음에 원하는 국가 줄임말을 넣으면 된다. (예: geo=KR)

API형식이나 대시보드 형식으로 원본 데이터(raw data)를 어떻게 제공하는지는 회사마다 다르다. 하지만, 데이터 소스에 접근하는 다양한 방법들을 통해 내게 필요한 데이터에서 인사이트를 도출해보자!

3. Discover 니즈 발굴

니즈 발굴 단계에서 유의할 점.

위의 다이아몬드 중 designing the right thing에서 discover 부분.

UX perspective: 프로젝트의 초기 방향성 수립 과정에 해당되며, 사용자의 pain/gain point에 대한 탐색을 주목적으로 한다.
-> 결과: unstructured research findings, documentation and findings

Data Perspective: 관심 사용자의 니즈를 발굴하고 정량적으로 세분화할 수 있는 컨셉과 변수들을 탐색하고 분석하는 것을 주목적으로 한다.
-> descriptive analysis, research question: what happend?

Design Methods & Toolkit

Discover단계에서 데이터적인 접근을 하는 목적 들을 살펴보자면 아래와 같다.

  • 분석 목표: 어떠한 일이 벌어지고 있는가에 대한 이해 (트렌드가 어떻게 흘러가는가)
  • 분석 유형: divergent process
  • 명확한 목적과 가설을 갖고 데이터를 의도에 맞춰 수집하기보다는 전반적인 트렌드 이해를 목적으로 진행
    • 가설을 검증하는 형태의 인과관계를 분석하기보다는 기술적(descriptive)한 분석을 지향
    • 산업군/제품군/자타사 구분에 한정되다보면, 타기업, 이종업계 혹은 전혀 다른 트렌드에서 발견할 수 있는 창의적 니즈를 발굴하고 분석하기가 어려울 수 있음.
  • 5W1H를 기준으로, 관심 사용자 그룹이 '현재' 경험하는 다양한 맥락 상황에서 언급된 니즈 혹은 숨은 니즈를 발견하는 분석을 진행.
    • 1차적으로 최소한의 관심 주제 범주 안에서, 키워드/버즈를 중심으로 화제성이 높은 5W1H 기준 변수들에 집중.
    • 2차적으로 키워드들간의 관계성을 리뷰하여, Botton-up Process로 각 키워드들에 대한 상위 라벨링 작업 진행.
    • 3차적으로 세부 키워드들의 추세 변화를 '시계열'적으로 비교 분석하여, 변수들의 중요도 및 시급성을 판별
    • 4차적으로 해당 니즈 혹은 트렌드의 이유를 찾기 위해 니즈에 묶여 있는 관련 정량/정성 데이터 리뷰
  • 버즈보다는 키워드 데이터가 사용자들의 실제 니즈를 파악하는 데에 유욯할 수 있음.

예를들어 중심이 되는 키워드들을 가지치기하여 raw data를 풍부하게 확보한 이후, bottom-up으로 데이터간 클러스터링을 하여 최종적으로는 5W1H 형태의 프레임으로 정리가 가능하다.

4. Define 니즈 정의

니즈 정의 단계에서 유의할 점

위의 다이아몬드 중 designing the right thing에서 define 부분.

UX perspective: 사용자의 pain/gain point들 및 현상에 대한 다양한 사실들 중 우선순위를 두고 수행할 유의미한 디자인 이슈를 확정한다.
-> 결과: a final brief, new/refined HMW research questions or a strategy paper

Data Perspective: 관심 사용자의 니즈에 대해, 정성적 혹은 보조적인 방법론을 활용하여 니즈에 대한 이유와 중요도를 정량화하여 제시한다.

  • diagnostic analysis
  • research question: why did it happend?

Design Methods & Toolkit

데이터 관점
이유를 좁혀나가는 과저으

  • 분석 목표: 왜 그런 일들이 벌어지고 있는가에 대한 이해

  • 분석 유형: convergent process

  • discover 단계가 고객을 이해하기 위한 리서치 과정이었다면 define 단계는 분석 내용을 기반으로 의사결정을 진행하는 단계

  • 고객 니즈와 관련된 데이터들을 개인 수준에서 Clustering을 진행하며 insight을 도출했다면, 해당 단계에서는 팀활동으로 진행

    • 분석을 잘하는 사람, 인사이트를 잘 뽑는 사람, 업계 지식이 많은 도메인 전문가 등 다양한 의견이 존재
    • 하나의 현상을 대변하는 데이터에서도 다양한 시각으로 데이터를 해석할 수 있음(집단지성필요)

  • 의사결정의 과정 중 궁금한 부분 / 혹은 의문이 생기는 현상들이 있다면, 다시 discover 단계로 돌아가서 추가 수집-분석 수행

  • 충분한 데이터 수집-분석 의미 해석이 시도되었고, 유의미한 인사이트들이 도출되었다면, 해당 시점부터는 보다 의도성을 갖고 내외부의 환경분서과 함께 적합한 우선순위에 근거한 니즈를 확정하는 단계 수행.

  • 디자인 의사결정 단계에서는 기존에 많이 활용되어온 HMW Question, Action Priority map, SWOT, BCG Matrix 등을 함께 활용

    • 디자인 조직 내부라면 IDEO와 Google Sprint에서 제공하는 툴을 활용
    • 디자인 조직 외부와 함께 진행하게 된다면, 해당 조직에서 의사결정 시 필요한 요인들 함께 고려.


다양한 니즈들, 선호-비선호 속성들에 대한 방향성 수립.

Quick Wins(적은 노력, 큰 임팩트): These are the low effort, high impact tasks that help you in the short term. It might be a quick feature request or an obvious speed improvement.
단기적으로 내부에서 해볼 수 있는 프로젝트가 많다고 한다.

Major Projects(큰 노력, 큰 임팩트): These projects will give your product a competitive advantage in the long term. They are high-effort but pay off in the end.
장기적인 관점에서 진행되는 프로젝트들. 고객 니즈에 해당하는 프로젝트들

Fill ins(적은 노력, 작은 임팩트): Simple, small maintenance work that needs to be done, but also won't gain you new customers. This is useful work to do, but it's not strategic. Do the work, but drop this work in favor of work in the upper quadrants.
시장 선점에서는 유용할 수 있으나 당장은 필요가 없는 일..

Hard Slogs(큰 노력, 작은 임팩트): This is the disaster zone. You'll often be pulling in the same money, effort, and resource to get these jobs done as the major projects - but without any of the competitve gains.

-> 니즈를 바탕으로 사용자 니즈, 디자인 이슈를 추린 후 위의 다이어그램에 뿌려보면서 어떠한 방향성을 가져야할 것인가에 대해 논의하는 과정에 유용하다.

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