UX/UI 디자인 포트폴리오에서의 결과해석은?
7가지 결과해석용 데이터 패턴에 대하여
목차
1) 경험 단순화와 효율성 개선
2) 사용자 행동 선호도 비교 (A/B 테스트)
3) 서비스 인식 및 만족도 개선
4) UI 및 정보 구조 개선
5) 비즈니스 성과 개선
6) 유저 피드백 기반 개선
7) 그 외
UX/UI, 프로덕트 디자인 포트폴리오를 만들며 "성과를 어떻게 보여줄까?"라는 질문에 막힌 적 있나요? 최근 문제 해결형 포트폴리오는 프로젝트 말미, 결과해석에 대한 명시가 들어가는 추세입니다.
UX/UI 포트폴리오 구성에서 프로젝트 끝에 존재하는 결과해석하지만 모든 디자이너가 정량 데이터와 결과해석을 만들 수 있는 것은 아닙니다. 특히, 극초기 스타트업, 에이전시, 고객과의 접점이 없는 B2B 디자이너의 경우 포트폴리오에서 결과해석이 없는 경향이 있습니다. 이럴 경우 입사 지원 과정에서 프로젝트의 성과를 증명하는 일이 막막하게 느껴질 때가 많습니다.
정량 데이터가 없는 경우 프로토타입과 Maze 등의 툴을 통해 사후적으로 정량 데이터를 만드는 방법은 아래 링크의 글을 참고해 주세요.
경험담 & 노하우
저 역시 과거에 프로덕트 디자인 포트폴리오 준비 중 결과해석이 없는 프로젝트가 있어 고민했던 경험이 있습니다. 중요한 프로젝트였기 때문에 고민이 많았습니다. 당시 Figma 프로토타입과 UX 리서치 툴 몇 개를 조합해 데이터 패턴을 도출했습니다.
주변 지인들 20명 정도를 섭외해 두 번의 같은 질문과 UT로 전/후 비교를 만들어 냈습니다. 당시 "작업 경로 간소화"라는 목표를 잡고 다음과 같은 비교 데이터를 만들어냈습니다.
- 목적지 도달 시간: 기존 90초 → 개선 후 50초 (44% 단축)
- 클릭 경로: 기존 8회 → 개선 후 3회
더불어 버튼 등의 색상 변경 후 간단한 A/B 테스트를 만들어 히트맵과 정성 데이터를 확보했습니다. 이처럼 작은 개선이라도 정성 데이터를 모으고 다시 정량화하면 100%는 아니지만 어느 정도의 프로젝트 성과를 모델링할 수 있습니다.
채용 담당자는 이를 통해 꼭 실제 데이터가 아니더라도 논리에 맞고 예측이 수긍 가면 실무에 투입해도 괜찮겠다는 판단이 듭니다. 목표는 여기에 있습니다.
결과해석에 쓸 수 있는 7가지 데이터 패턴
지금부터 UX/UI, 프로덕트 디자인 포트폴리오 결과해석에서 가장 많이 볼 수 있는 데이터 패턴을 소개합니다. 1~4번은 프로토타입, Maze 등의 UX 리서치 툴을 활용해 사후적으로 구성할 수 있으니 참고 바랍니다.
1) 경험 단순화와 효율성 개선
경험 단순화와 효율성 개선은 UX 결과 해석에서 사용자의 여정 단축 및 효율적인 경로를 설계했음을 보여주기 좋은 데이터 패턴입니다.
목적지 도달 시간 비교
- 기존: 90초 → 개선 후: 50초 (44% 단축)
작업 경로의 간소화
- 골까지의 패스 수 8회 → 3회 (50% 감소)
- 히트맵 도달 경로의 헤맴 → 개선 후 도달 경로의 심플함 정성 비교
- 기존 이탈률 35% → 개선 후 20% (15% 개선)
메이즈의 사용성 지표 측정 항목들메이즈 사용성 지표 측정 항목들
- 미션 사용성 점수(Prototype Test) : 종료율, 오 클릭률, 평균 지속 시간을 계산하여 해당 미션을 평가합니다.
- 직접 성공(Direct Success) : 예상 경로를 통해 미션을 완료한 테스터의 비율입니다.
- 미완료 미션(Mission unfinished) : 미션을 포기하거나 최종 화면에 도달하기 전에 미션을 종료한 테스터의 비율입니다.
- 총 테스터 수(Total testers) : 미션을 완료한 테스터 수입니다.
- 오 클릭률(Misclick rate) : 클릭 가능한 영역 밖에서 발생한 클릭의 백분율입니다.
- 평균 소요시간(Avg duration) : 각 사용자가 미션을 완료하는 데 걸린 평균 시간입니다.
2) 사용자 행동 선호도 비교 (A/B 테스트)
사용자 행동 선호도 비교(A/B 테스트)는 UX 결과 해석에서 디자인 변경의 직관적 효과를 보여주기에 좋은 데이터 패턴입니다.
전후 이미지 비교
- 두 이미지를 동시에 보여주되 전후 차이를 밝히지 않고 “어느 것이 더 직관적인가? “ 같은 질문으로 선호도 도출
- 예: 기존 디자인 선호도 45% → 새 디자인 선호도 70%
단일 변화 UI 평가
- 예: 버튼 색상 변화 후 클릭률 비교 → 기존 12% → 개선 후 18% (6% 상승)
메이즈의 폐쇄형 질문 응답3) 서비스 인식 및 만족도 개선
서비스 인식 및 만족도 개선은 UX 결과 해석에서 사용자 경험의 질적 향상을 보여주는 데 적합한 데이터 패턴입니다. 주로 열린 질문을 사용합니다.
정성적 질문 비교
- 서비스의 핵심 경험은 무엇인가요? “라는 동일 질문 응답을 텍스트 분석(형태소/감정 분석)
- 기존: “복잡 ”, “느림” → 개선 후: “단순함”, “편리함”
서비스 인식 변화 (NPS 점수)
- 기존 점수 3점 → 개선 후 7점 (4점 상승)
메이즈의 개방형 질문 응답4) UI 및 정보 구조 개선
UI 및 정보 구조 개선은 UX 결과 해석에서 정보 접근성과 사용성 향상을 보여주는 데 적합한 데이터 패턴입니다.
메뉴 클릭 분포 변화
- 기존: 최상위 메뉴 10% 사용 → 개선 후: 최상위 메뉴 60% 사용 (정보 구조 최적화 결과)
검색 성공률 변화
- 기존: 사용자 검색 성공률 40% → 개선 후: 사용자 검색 성공률 85% (검색 기능 및 필터 개선 결과)
CTA(콜 투 액션) 클릭률 변화
- 기존: CTA 클릭률 15% → 개선 후: CTA 클릭률 45% (버튼 색상 및 위치 최적화 결과)
메이즈의 최적 경로 분석5) 비즈니스 성과 개선
비즈니스 임팩트를 명확히 보여줄 수 있는 정량적 증거입니다. 사용자 경험 개선이 비즈니스 지표에 긍정적 영향을 미쳤음을 강조합니다. 사후적으로 구성하기 힘든 데이터입니다.
구매 전환율
- 기존 2.5% → 개선 후 4.8% (2.3% 상승)
월평균 활성 사용자(MAU)
- 기존 10,000명 → 개선 후 15,000명 (50% 증가)
평균 장바구니 가치(ARPU)
- 기존 25,000 → 개선 후 40,000 (60% 상승)
6) 유저 피드백 기반 개선
유저 피드백 기반 개선은 UX 결과 해석에서 사용자의 만족도와 효율성 향상을 보여주는 데 적합한 데이터 패턴입니다.
고객 서비스 문의량 변화
- 기존: 월평균 문의량 500건 → 개선 후: 200건 (60% 감소, 사용성 향상 지표)
유저 만족도 설문
- “이 기능을 얼마나 쉽게 사용할 수 있었나요?” (1~5점 척도) : 기존 2.8점 → 개선 후 4.5점”
7) 그 외
아래 항목들은 UX 결과 해석에서 사용자 경험과 비즈니스 효율성을 입증하는 데 활용할 수 있는 패턴입니다.
UX 변경 후의 전환 속도 차이
- 신규 유저 회원가입 평균 시간 120초 → 60초 (50% 감소)
모바일 vs 웹 간 UX 개선
- 모바일과 웹 간 평균 작업 시간 차이 축소 (모바일 2배 느림 → 1.2배로 개선)
스크롤 길이 감소 (Hotjar, 뷰저블 등)
- 기존 페이지 평균 스크롤 거리 1000px → 개선 후 600px (40% 감소)
- 페이지 로딩 속도: 기존 5초 → 개선 후 2초 (60% 단축)
사후적으로 어떻게 이런
데이터를 도출할 수 있을까요?
이 과정을 통해 단순히 디자인을 예쁘게 만드는 것에서 벗어나 포트폴리오에서 사용자 경험을 데이터로 개선하는 프로덕트 디자이너로 이미지 메이킹 할 수 있습니다.
목표를 먼저 정의하세요
작업 경로 간소화, 이탈률 감소, 클릭률 증가 등 명확한 목표를 설정합니다.
프로토타입, 리서치 도구를 활용하세요
Maze나 Figma와 같은 도구를 활용해 사후적으로 사용자 테스트를 진행합니다.
데이터를 정량 데이터로 변환하세요
클릭 패턴, 이동 시간, 정성적 질문, 만족도 조사 등을 수치화하면 설득력이 높아집니다.
사용자 경험을 설득력 있는 데이터로 전환하는 것, 문제 해결 포트폴리오에 필요한 핵심 요소입니다. 이제 여러분도 데이터를 활용한 UX 개선 사례로 자신만의 스토리를 만들어보세요!
디자인 취업 고민
입사 과정에서 겪는 다양한 어려움을 함께 나누고, 실질적인 조언을 주고받을 수 있는 오픈 채팅방을 운영 중입니다. 언제든지 참여하셔서 서로의 고민을 이야기하고, 더 나은 포트폴리오를 만들기 위한 인사이트를 얻어가세요.
https://open.kakao.com/o/gqr3zbNg
'UX/UI 디자인 포트폴리오에서의 결과해석은?' (끝)
<참고 자료>
