서비스 설계를 위한 디자인 사고[하]
서비스 경험의 시대 [03]
앞선 5W1H와, 5Whys는 이해관계자들과 문제를 다루기 위한 가장 기본적 커뮤니케이션의 시작점이다. 이젠 본격적인 문제를 찾고, 문제를 정의하며, 솔루션을 해결해가는 과정과 디자인 사고(Design Thinking)에 대해 좀 더 들여다보고자 한다.
문제를 구조화, 단계화 하는것이 필요하다 : 더블 다이아몬드 모델
영국 카운실에서 제안한 더블 다이아몬드 모델더블 다이아몬드는 영국 디자인 협회에서 제안한 문제해결 프로세스이다. 처음 제안된 해당 모델은 경영학적 문제해결을 위해 출발하였지만, 현재로는 다양한 디자인 솔루션을 도출하는 데에도 널리 쓰이고 있다.
위 도표를 보면 크게 4단계로 구성된다. 크게 1~2번은 문제를 찾고, 정의하는 '개념화 단계' 과정이며, 3~4번은 정의된 문제의 해결책을 가능한 많이 만들고, 그중에 가장 나은 솔루션을 확정하는 '형상화 단계'이다.
각각의 단계를 좀 더 이야기하자면,
①Discover(발견) : 문제를 찾는 단계로 서비스 관찰 및 리서치, 사용자(페르소나)인터뷰, 설문 등을 통해 문제가 무엇인지 발견하는 단계이다. 도표에 확장이라는 지점은 최대한 많은 문제를 찾아내는 것을 의미한다.
②Define(정의) : 발견된 다양한 문제를 우선순위와 5Whys 기법 등을 통하여, 하나의 핵심 키워드와 에센스로 좁혀나가는 단계이다.
③Develop(발전) : 정의된 문제를 토대로 최대한 많은 해결 프로토타입 도출하는 단계이다. 여기서 중요한 것은 최대한 많은 해결 모델을 도출하는 것인데, 해결옵션이 1개인 사람과 10개인 사람의 솔루션 퀄리티는 분명 다르다.
④Deliver(전달) : 나온 옵션에서 가장 최선의 솔루션을 선별하여 고객에게 전달하는 단계이며, A/B 테스트 또는 사용자 테스트(UT)를 통해 가지고있는 솔루션 중 가장 최선의 솔루션 모델을 선택한다.
해당 더블다이아몬드 모델은 이른바 사고의 확장과 수렴의 반복이다. 다이몬드의 꼴이 꼭 2번 될 필요가 없다는 의미이기도 하다. 진짜 해결책을 찾을 때까지 3번이든 4번이든 얼마든 문제를 도출하고 해결을 좁혀나갈 수있는 것이다.
문제를 풀기위해선 그 문제가 진짜 문제인지부터 파악해보자
우리가 문제를 풀어가는 과정에서 어느 단계가 더 중요하다고는 말 할 수 없지만, 문제를 찾고 그 문제가 진짜 우리의 당면 문제인지를 찾는 과정은 문제를 해결하는 것보다 더 중요하다고 할 수 있다. 잘못된 문제, 굳이 당장 해결할 필요가 없는 문제로 인력과 리소스를 낭비할 순 없으니 말이다.
문제를 잘 찾는것이 정말 중요하기에 앞서 나온 더블 다이아몬드 단계 중 ①Discover(발견) 단계에 활용할 고객여정지도를 좀더 살펴보자.
눈을 부릅뜨고 문제를 찾아보자 : 고객 서비스 여정지도앞서나온 대로 문제를 발견하는 단계엔 서비스 관찰 및 리서치, 사용자(페르소나) 인터뷰, 설문 등을 활용할 수 있는데, 이러한 리서치법을 총동원하여 고객이 서비스를 이용하는 전과정을 시간의 순서에 따라 긍정과 부정 경험을 나누어 맵핑해보는 것이 중요하다. 이것이 고객이 서비스 A~Z까지 여행하듯 경험한다 하여 고객 저니 맵(Customer Journey Map)이라고 한다.
긍정적 경험의 단계 : Good - Very Good - Excellent
부정적 경험의 단계 : Bad - Worst - Terrible
긍·부정 경험의 강도가 세분화 될수록 경험을 더욱 디테일하게 기록할 수 있다.
어떤 경험이 긍적적이었는지 부정적이었는지 디테일하게 기록 될 수록 문제 해결에 한층 더 가까워질 것이다.
고객 전환과 이탈의 비례적 사고 : 퍼널(Funnel)
깔때기를 의미하는 퍼널퍼널(Funnel)은 흔히 우리가 알고 있는 입구는 넓고 출구는 좁은 깔때기를 의미한다. 보통 고객 전환률과 이탈률을 이야기하는 이 사고법을 왜 깔때기라고 칭할까? 예를 들어 우리가 음식점을 홍보하기 위해 전단지 100장을 들고 거리에서 100명에게 나눠주면 식당까지 몇 명이 들어올까? 100명에게 나눠주면 100명 보다는 적은 고객이 방문할 것이다. 100명 중 약 30명이 방문하였다고 한다면 전환률은 30%, 이탈률은 70%가 될 것이다. 이처럼 처음 노출에서 최종목표 단계까지 좁게 좁아지는 모양새로 깔때기(퍼널)라 칭하는 것이다.
좀 더 실무에 적용을 해보자. 위 퍼널 도표를 보게 되면, A라는 노출목표는 1,000명이다. 각 단계를 거칠때마다 고객 이탈이 발생을하며, 최종 구매 목표까지는 100명의 고객만 남게되었다. 이를 통해 우리는 최종 전환률을 10%, 이탈률 90%라 알 수 있는 것이다. A를 기준으로 각 단계마다의 전환률, 이탈률은 물론 각 단계들 사이에서의 지표도 비례적 관계로 도출이 얼마든 가능하다.
최종 전환률을 올리는 방법은 크게 두가지이다. 양적증대와 질적개선인데, 양적 증대의 방안으론 에초에 노출 목표 양을 올리는 것이다.
양적 증대방안(노출 목표량 증대) : 최초목표노출 1,000명, 최종 구매단계 100명의 10:1의 전환지표 > 최초목표노출을 3,000명으로 늘려 최종구매단계 300명으로 양적 증대
두번째 방안은 전환지표 자체를 UX/UI 개선 등을 통해 질적으로 올리는 방법이다.
질적 개선방안(전환지표 개선) : UX/UI개선 등을 통하여 10:1의 전환지표를 10:3으로 질적 개선 > 최초목표노출 1,000명에서 최종구매단계 300명으로 증대
두 방식 모두 처해진 상황에 맞게 양적 질적으로 고루 개선해 나가는 것이 중요하다. 그러나 주어진 인적자원과 비용이 한정적이라면 질적 개선을 더 염두하는 것이 좋다.
한정된 자원은 더 단순한 과정과
의사결정을 택하게 한다
결과가 같다면, 더 단순한 과정을 택한다 : 오컴의 면도날
14세기 영국의 논리학자 오컴이 주창한 경제성의 원칙앞선 문제해결의 방식들을 통해 우리는 결국 해답을 찾을 것이다. 늘 그래왔듯이(?) 그러나 우리에게 주어진 비용과 시간, 인력이라는 리소스는 항상 부족하다. 그래서 우리는 14세기 영국의 논리학자 오컴이 주창한 경제성의 원칙 '오컴의 면도날'을 항시 염두해 필요가 있다.
결과가 같다면, 더 단순한 과정을 택한다는 이론인데, 사실 현업에서 솔루션 도출 시 상당부분 고려하는 점이다. 고객의 리소스는 언제나 제한되기에, 달성 목표와 결과값이 같다면, 더 단순한 고객 경험으로 실행의 경제성을 확보하는 것이 유리하다.
예를 들어보자. 자동차 문이 종종 제대로 닫히지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위해 설계팀이 내온 두 가지 솔루션 가정이다.
A 옵션 : 자동차 문이 제대로 잠기지 않으면, 고객에게 자동차 앱으로 노티스를 주고, 고객이 닫도록 한다.
B 옵션 : 자동차 문이 제대로 잠기지 않으면 자동센서로 감지하여 알아서 닫히게 한다.
여러분이 결정권자라면 고객을 위해 어느 옵션으로 결정하겠는가? 같은 결과를 위해 굳이 불필요한 단계를 주는 것은 고객은 물론 내부 관계자들의 리소스까지 앗아가는 일 일것이다.
물론, 도널드 노만의 저서 '심플은 정답이 아니다'에서도 언급하듯 모든 의사결정을 단순화하고 경제성의 원칙을 고객 경험에 들이밀라는 얘기는 아니다.
하지만 분명한 것은 앞선 디자인사고 7가지를 적용해나가면서 우리는 더 나은 고객경험 개선과 서비스의 지표 향상을 위해 매일 리소스를 지불하며, 고도화를 진행할 것이라는 점이다. 본질에 가까운 결정은 불필요한 낭비가 없다는 것을 기억하며, 뼈대를 통한 알맞은 단순성, 적절한 복잡성으로 서비스 경험을 이전보다 편리하고 유용하게 만들어가야 할 것이다.
서비스 설계를 위한 디자인 사고 (마침)
