[데이터 분석 입문서] #0.
마케터, 기획자, 서비스 운영자, UX/UI 디자이너...
직군에 관계없이, 이제는 정말 데이터 분석 역량이 필수적입니다.
하지만 막상 데이터를 열면 숫자와 그래프 앞에서 손이 굳어버리진 않나요?
“이 수치가 좋은 건지 나쁜 건지 모르겠고”
“어디부터 봐야 할지 감이 안 오고”
“그래서… 그래서 뭘 바꿔야 하지?”
이 연재는 바로 여러분을 위한 시리즈입니다.
저희 뷰저블이 출간한 책,
《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》를 바탕으로,
데이터 분석에 어려움을 겪는 실무자에게 필요한 내용만 쏙쏙 골라 글로 풀어보려 합니다.
여러분의 데이터 분석 고민을 덜어줄 책을 소개합니다.
책 보러가기 ► https://www.beusable.net/ko/book
� 리포트에 “데이터 기반으로 이렇게 바꿨습니다”라는 문장이 꼭 필요하신 분
� 숫자는 딱 질색이지만, 서비스 개선 제안은 해야 하는 기획자, 디자이너
� GA 등 회사에서 사용하는 분석 도구는 있는데, 막상 뭘 봐야 할지 모르겠는 실무자
� 뷰저블을 써보고 싶지만 “이게 나한테 맞는 툴일까?” 감이 안 오는 분
이번 연재 내용을 끝까지 잘 따라오시면,
� 내 서비스에서 어디를 먼저 개선해야 하는지 스스로 찾을 수 있고
� 히트맵과 사용자 여정을 보면서 객관적인 근거를 갖고 이야기할 수 있고
� 뷰저블 같은 도구를 사용할 때 어디를 눌러야 어떤 인사이트가 나오는지 감이 잡힐 거예요.
이유는 단순합니다.
“UX와 데이터 분석은 여전히 어렵지만, 더 이상 뜬구름처럼 두려운 주제여서는 안되기 때문”입니다.
'UX', ‘사용자 경험’이라는 말은 추상적이게 느껴질 수 있고,
빅데이터는 마치 거대한 인프라와 수학 지식이 있어야만 다룰 수 있을 것 같죠.
하지만 실제 현장에서는,
� 한 장의 히트맵,
� 간단한 전환율 변화,
� 몇 개의 고객 여정 패턴만 볼 줄 알아도
서비스 개선의 방향이 훨씬 선명해집니다.
저희 뷰저블은 다양한 기업의 UX 빅데이터 컨설팅을 진행해 오면서
“실무자도 이 정도만 알면 충분히 데이터 기반으로 일할 수 있다”는 기준점을 잡을 수 있었습니다.
그 경험을 정리한 것이 바로 《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》이고,
이번 연재에서는 그중 핵심을 더 읽기 쉽게, 실무 예시와 함께 풀어갈 예정입니다.
앞으로 연재될 내용의 주요 주제를 미리 보여드릴게요.
포럼에서는 책의 모든 내용을 그대로 옮기기보다는,
실무에서 바로 써먹을 포인트 중심으로,
그리고 뷰저블 화면과 함께 설명해 볼 예정입니다.
다음 글에서는 Data Driven UX의 배경을 다루면서,
왜 지금 ‘감’이 아니라 '데이터' 기반의 UX가 필요한지부터 차근차근 이야기해볼게요.
저희 뷰저블은 여러분의 데이터 분석이 쉬워질 때까지 달리겠습니다!
숫자 이상의 설득력을 가지는 뷰저블! 여러분도 체험해보세요!