데이터를 보여주는 방법
사용자에게 어떤 데이터를 어떻게 보여줘야 할까?
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Intro
최근 진행한 프로젝트에서 사용자에게 데이터를 제공하는 리포트를 기획했습니다.
목표는 사용자를 ‘진단’하고 ‘처방’할 수 있는 리포트를 제공하는 것이었습니다. 이를 위해 어떤 데이터를 보여주는 것이 좋은지 고민했고, 대표님께서 조언을 주셔서 ‘원본, 맞춤형, 행동 예측’이 세 가지의 데이터를 활용하기로 했습니다.
이 세 가지 데이터는 리포트뿐만 아니라 대시 보드, 회원 정보, 서비스 홈 화면 등 다양한 측면에서 활용할 수 있을 것이라는 생각이 들었습니다.
따라서, 이번 글에서는 서비스의 목적을 효과적으로 보여주기 위한 데이터를 정리하고, 이에 대한 주관적인 생각을 회고하고자 합니다.
데이터를 보여준다는 것이란?
이 글에서 말씀드리고 싶은 데이터를 보여준다는 것은, 사용자가 서비스의 화면을 보았을 때 자신의 현황과 앞으로 어떤 행동을 해야 할지 쉽게 이해할 수 있도록 돕는 것입니다.
예를 들어, 학습 리포트, 건강 대시 보드, 게임 스테이터스, 비게이션, 소비 정보 등과 같이 사용자가 서비스 내에서 필요로 하는 정보를 제공하는 것입니다.
크게 3가지 특성의 데이터를 소개하려 합니다.
1. 서비스를 이용하며 생성된 사실 그대로의 기본 데이터
2. 사용자 행동에 대한 맞춤형(개인화) 데이터
3. 사용자를 분석하여 보여주는 행동 예측 데이터
기본 데이터
사용자가 서비스를 이용하면서 쌓이는 기초적인 데이터입니다.
객관적이고 정량적인 데이터로 모든 사용자에게 동일한 형태로 적용되는 특징이 있습니다.
예를 들어. 특정[클릭 수, 발화 수, 이용 수] 사용 빈도, 사용 시간, 회원 정보 등이 있습니다.
저는 기획하는 서비스의 목적을 기준으로 어떤 데이터들이 중요한지 고민했었습니다.
(예시. 영어 학습 서비스는 학습 시간, 스피킹 횟수, 현재 레벨 등을 기본 데이터로 지정)
또한, 기본 데이터에 '상위 N%'와 같은 태그를 부여하여, 사용자가 자신의 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 했습니다.
하지만, 기본적인 데이터만으로는 사용자의 행동을 유도하기 어렵겠다고 생각했습니다.
Steam 게임 유저 정보 화면 © 2024 Valve Corporation.맞춤형(개인화) 데이터
사용자의 선택 및 행동에 의해 생성된 패턴과 이력을 보여주는 데이터입니다.
특정 사용자의 선택과 그로 인한 행동의 결과물을 보여주기 때문에, 사용자 맞춤형으로 제공된다는 특징이 있습니다.
예를 들어. 자주 사용하는 기능, 즐겨 찾기(북마크), 게임 업적, 맞춘 문제와, 틀린 문제 등이 있습니다.
저는 어떤 데이터가 사용자가 선택한 결과를 그대로 보여줄 수 있는지 살펴보았습니다.
(예시. 최근 배운 문장, 틀린 문장, 교정받은 문장[어떻게 교정받았는지 포함])
이러한 개인화된 데이터는 특정 사용자의 경험에 맞춘 데이터를 제공함으로써, 데이터가 쌓이면 사용자의 행동 패턴을 예측할 수 있는 가능성이 있습니다.
챌린저스 활동 배지 화면 (주)화이트큐브행동 예측 데이터
사용자의 사용 기록을 기반으로 미래를 예측하여 보여주는 데이터입니다.
사용자의 행동 패턴을 분석하여 예상되는 미래의 결과를 보여주거나 더 나은 결과를 위해 행동을 제안할 수 있는 특징이 있습니다.
예를 들어. 제품 추천 기능, 소비 제안 기능, 가이드 안내 기능 등이 있습니다.
저는 목표에 미달하고 있는 데이터가 있는 경우 지속될 경우 예상되는 결과와 목표 달성을 위해 사용자에게 어떤 행동을 제안할 수 있을지 고민했었습니다.
(예시. 스피킹 점수가 낮은 경우 A액티비티에 대한 복습을 권유)
행동 예측 데이터를 기획하며 어려웠던 부분 중 하나는 미래에 예상되는 결과를 사용자에게 보여주는 것이었습니다.
특히, 서비스의 목표를 정의하고, 목표 달성을 위한 각 단계를 분류했을 때, 첫 단계부터 마지막 단계까지 넘어갈 수 있는 기준을 명확히 정의하는 것이 어려웠습니다.
현재도 계속해서 고민하는 부분이며 이를 위해서는 많은 데이터와 고민이 필요할 것 같습니다.
토스 내 소비 화면 ㈜비바리퍼블리카마무리
학습 리포트 기획을 하며 시작된 고민이었지만, 깊게 생각할수록 다양한 서비스가 다양한 화면에서 데이터를 효과적으로 보여줄 방법을 고민하고 있겠다고 생각하게 되었습니다.
이번 경험을 통해 크게 두 가지를 배웠습니다.
첫째, 도메인과 서비스의 목표를 잘 이해해야 한다는 것입니다.
사용자에게 보여줄 수 있는 데이터가 많을 때도 있고 적을 때도 있습니다. 하지만 모든 데이터를 보여줄 수 없습니다. 그래서 내가 속한 도메인과 서비스가 지향하는 목표를 달성하는 데 도움이 되거나 영향을 주는 데이터를 선택하는 것이 중요합니다.
둘째, 사용자의 성향과 패턴을 이해해야 한다는 것입니다.
목표를 위한 데이터를 정의하더라도, 사용자가 관심 없는 데이터를 제공하면 그 데이터는 가치를 가지기 어렵습니다. 따라서, 사용자의 나이, 성향과 같은 페르소나를 생각하며 대부분의 사용자가 어떤 관심사를 가졌는지를 고민하는 것이 중요합니다.
감사합니다. :)
