UX 빅데이터 트렌드 리포트 정리
Beusable 주최의 UX 빅데이터 트렌드 리포트 행사 후기
개인적으로 배운 점들을 정리할 겸 'UX 빅데이터 트렌드' 주제의 행사에 참여한 후기를 올린다. 돈 받고 쓰는 후기가 아니고 개인적으로 쓰는 후기이다.
UX(User Experience)가 주제이긴 하지만 서비스 기획이나 마케팅, 콘텐츠 등 다양한 영역에 영향을 미칠 수 있는 데이터 트렌드 변화를 알 수 있어서 좋았다. 특히 데이터에 대해 잘 모르는 입문자도 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었다.
좋은 인사이트를 아낌없이 나누어준 주최사 Beusable 분들께 감사드린다 :)
< 인사이트 요약 >
1) 사용자의 인구통계학적 특징이 아니라, 이제는 '경험' 기반으로 사용자 세그먼트를 나누어야 한다.
2) 사용자 경험도 '데이터로서' 측정하고 분석해야 한다.
3) 사용자들은 이제 더 많은 콘텐츠를, 더 쉽게 보기를 원한다. "풀스크린이 뜬다"
※ 이 글은 행사를 듣고 내가 이해한 것들을 정리하는 후기 글이므로, 실제 Beusable에서 발제한 내용과 다르게 개인적인 주관이 섞여있을 수 있다. 개인의 행사 참관 후기임을 감안해주시길 바란다.
< 행사 개요 >
- 타이틀 : UX 빅데이터 트렌드 리포트 with Beusable
- 일시 : 2020년 1월 9일 15:00~18:00
- 장소 : 강남N타워 19층 Ncloud Space
- 주최 : 뷰저블(https://www.beusable.net/)
- 연사 : 뷰저블 박태준 대표, 송정현 UI/UX 팀장, 엄지연 분석/기획 팀장
※ 주최사 beusable의 공식 리뷰를 보려면 ▼
https://brunch.co.kr/@beusable/168
※ 데이터 분석 툴 서비스의 이름은 'Beusable'이고 개발사 이름이 '4grit'이다.
행사 콘텐츠 & 인사이트
▷ UX의 영역에서도 데이터 기반의 의사결정이 필요해졌다.
일단 UX는 User Experience라는 뜻으로 사용자 경험을 뜻한다. 제품을 사용하는 사용자의 경험뿐 아니라 오프라인 서비스에서 사용자가 겪게 되는 경험들, 온라인 상에서 웹사이트 내의 사용자 경험 등등 다양한 부분에 UX 분석이 적용될 수 있다. 이렇게 기업이 원하는 목적에 맞게 사용자 경험을 설계하고 디자인하는 것을 UX Design이라고 보통 부른다.
이전까지 UX디자이너에게 기대되는 역할은 다음과 같은 것들이 있었다.
공감할 수 있는 기획
사용자 테스트
퍼소나/페르소나 설정
사용성 평가
UI 트렌드
UX 방법론
사용자의 경험을 다루다 보니 인간의 내면이나 생각, 느낌 등의 정성적인 정보들을 분석하는 게 일반적이었던 것 같다. 하지만 기존에는 측정하기도, 분석하기도 어려웠던 빅데이터들을 다룰 수 있게 되면서 UX의 영역에서도 데이터 기반의 의사결정이 필요해졌다. 특히나 IT기업에서 웹사이트나 앱 내의 사용자 활동을 분석하는 것은 이제 선택이 아니라 필수사항처럼 여겨진다.
▷ 하지만 기존 방식으로는 '인사이트'를 도출하기까지 어렵다.
Google Analytics Sample Data기존 데이터 분석 방식에는 두 가지 문제점이 있다.
1. 기존 분석 툴로는 데이터에서 인사이트를 도출하기까지 너무 난이도가 높다.
흔히 쓰이는 Google Analyitics 이외에도 수십 가지 데이터 분석 툴이 있다. 하지만 공통적인 문제점은 수많은 숫자 형태의 데이터들에서 인사이트를 뽑아내기까지 다소의 시간과 노력, 숙달된 실력이나 경험 등이 필요하다는 점이다. 특히나 사용자 경험이라는 부분은 데이터를 측정하기도 어렵고, 그 데이터에서 인사이트를 뽑아내기도 어렵고, 그걸 다른 사람에게 쉽게 이해시키고 설득하기도 어렵다.
2. 기존 분석하던 데이터들은 대개 사용자 획득(Acquisition)에만 초점 맞춰져 있으나, 이제는 그 뒷단이 더 중요해졌다.
위와 같은 분석 툴에서는 주로 사용자 획득에 초점이 맞춰져 있었다. 사용자 획득(Acquisition)이라 함은 우리 서비스에 관심 갖고 유입되게 만드는 것을 의미하는데, 마케팅에서 'AARRR'이라는 개념으로 많이 쓰인다. 뽀시래기인 내 방식대로 이해하기 쉽게 정리해보자면...
Acquisition : 사용자가 우리 서비스에 관심을 갖게 됨.
Activation : 사용자가 우리 서비스 내에서 어떤 행동을 취함.
Retention : 사용자가 다시 우리 서비스를 계속 사용함.
Revenue : 수익이 발생함.
Referral : 너무 좋아서 다른 사람들한테 우리 서비스를 추천함.
이렇게 우리 서비스의 고객/사용자를 단계별로 나누어 각각의 단계에 맞는 목표를 설정한다. 보통 일반인이 생각하는 광고들은 우리 서비스를 모르던 사람이 처음 우리 서비스에 관심 갖게 만드는 Acquisition에 초점 맞춘 것이라고 볼 수 있겠다.
초기 스타트업도 대부분 고객에게 우리 서비스를 알리고, 유입을 늘리는 데에 초점을 맞춘다. 하지만 이제는 우리 서비스를 이용하는 동안의 경험들도 중요하다는 것.
하지만 기존 분석 툴들이 획득 이후의 경험에 대해 다루는 데이터들은, 어떤 버튼을 클릭한 수라든지, 그 전환율이라든지, 구매전환율 등 단편적인 정보들이 많았다. 그러나 이제는 시대가 변하며 사용자들의 행동 패턴이나 구매 방식도 변하고 있고, 사용자 경험을 데이터로서 분석하는 게 더 중요해지고 있다.
이러한 UX Trend에 대한 행사 내용을 아래와 같이 세 가지 인사이트로 정리해보았다.
INSIGHT #1
페르소나의 인구통계학적 특징이 아니라 경험 기반으로 세그먼트 나누어야 한다.
▷ 멀티 페르소나의 등장
밀레니얼-Z세대가 온다. 그들의 특징은 다음과 같은 것들이 있다.
개인(나)의 성향 중시
상황에 따라 유연한 자아 전환 (Ex. 페북에서의 나, 오프라인에서의 나 등등)
관계 연결의 수단에 대한 거리낌 없음
유연하고 느슨하지만, 공감할 수 있는 취향 중심 관계 추구
커머스 성장&기술에 노출된 세대
→ 다중 경험 : 디지털 세상과 상호작용하는 방식이 점점 다양해지고 새로워진다. 사용자는 고정되지 않은 다양한 기기나 환경에 노출되어 있고 그 전환을 빠르게 할 수 있다.
이들은 기술 발전에 따라 다양한 소통 채널을 가지고 있다. 오프라인뿐 아니라 카카오톡에서의 모습이 다르고, 페이스북에서의 모습이 다르며, PC를 사용할 때와 모바일에서의 행동 패턴도 다르다. 즉, 같은 사람일지라도 하나의 페르소나가 아니라 '멀티 페르소나(Multi-Persona)'의 특징을 갖는다.
때문에 우리는 앞으로 멀티 페르소나에 대해 더욱 잘 이해할 필요가 있다.
※ 페르소나(Persona) : 가면이라는 뜻으로, 상황에 따라 우리는 특정한 가면을 바꾸어 쓰듯이 다른 모습을 보인다. 이러한 인간의 특성을 비즈니스에 접목시켜 자주 쓰이는데, 우리 사업에 딱 맞는 특징을 가진 특정 고객의 정체성을 보통 페르소나라고 부른다.
▷ 멀티 페르소나에 맞는 '경험 기반 세그먼트' 필요
이전처럼 고객의 인구통계학적 정보만으로는 멀티 페르소나를 이해하기 어렵다. 나이나 거주지, 취미, 소득 등의 인구통계학적 정보가 똑같을지라도 상황에 따라 다른 모습을 보이기 때문이다. 그래서 우리는 우리 서비스 내에서의 페르소나를 분석하기 위해 인구통계학적 정보가 아니라, 서비스 내의 사용자 경험을 분석할 필요가 있다.
※ 세그먼트(Segment)란 분할, 조각 등의 뜻을 가지는데 우리 서비스의 다양한 종류 고객들을 특정한 기준에 맞게 분류하는 것을 '세그먼트를 나눈다'고 한다. 그래서 각각의 고객 특징에 맞게 사업 전략을 달리하곤 한다.
Beusable에서는 사용자 경험에 따른 고객의 정보들을 제시한다. 예를 들면 이런 식이다. 페이지 내에서의 특정 CTA(Call to Action)에 따른 데이터만 따로 볼 수 있다. 어떤 버튼을 클릭한 사람이 몇 명이고, 그 사람들의 특징은 무엇인지 등등 특정 경험에 대한 데이터를 분석한다.
실제 Beusable의 서비스 화면 (샘플 데이터)구체적으로 어떤 UX 데이터들을 측정하고 분석할 수 있는지 Beusable 서비스를 통해 알아본다.
INSIGHT #2
사용자 경험도 '데이터로서' 측정하고 분석해야 한다.
▷ Beusable을 통해 분석할 수 있는 UX 데이터 종류
6가지 메뉴와 각각에서의 'click, move, scroll, path' 등의 분석 데이터Beusable 서비스에 대한 홍보를 하려는 글은 아니므로 간략하게 적지만, 어떠한 종류의 UX 데이터들이 있는지 참고하시길 바란다.
1. 세그먼트 별 4가지 Main UX 데이터 분석 (Click, Move, Scroll, Path)
Ex. 네이버로 들어온 사람 vs 구글로 들어온 사람, 전환 이루어진 사람 vs 전환하지 않은 사람 등 각각에 대한 위 4가지 UX 데이터를 따로 볼 수 있음.
2. 위 4가지 UX 데이터의 실제 활용 예시
- Click : 해당 페이지 내 클리커블한 요소에 대한 사용자의 클릭 이벤트 데이터를 보여줌
Ex. 우리가 중요하게 생각하는 버튼을 클릭한 사람의 신규/재방문 여부, 평균 체류 시간, Scroll, Path 등의 정보 등등
- Move : 마우스 커서의 Move 빈도
Ex. 클릭 수가 많은 필요한 콘텐츠가 마우스 Move에 맞는 위치에 위치해야.
- Scroll : 페이지 내 Scroll이 머무는 정체구간
Ex. 우리가 소구하려는 콘텐츠까지 스크롤을 잘 끌어내렸는지를 알 수 있음.
Beusable에서 제시하는 참고 가이드 (정답은 없지만 입문자를 위해 참고 상 만들어보았다고 함)- Path : 페이지 내의 행동 경로, Path
Ex. 페이지 내의 콘텐츠 클릭수만 보는 게 아니라 어떤 순서, 어떤 과정으로 그 콘텐츠를 보게 되는지 파악.
- 기타 : 방문하게 된 여정에 따라서 사용자 경험도 다르다.
Ex. 외부 도메인을 통해 유입된 사용자 중 '검색 엔진'의 경우 사용자의 행동 의지는 높지만 스크롤을 내리는 행동은 적다. '소셜&광고'등으로 유입된 경우는 스크롤을 내리는 의지는 높지만 전환율을 낮다.
3. Live Heatmap : 실제 구동되는 웹 사이트 화면을 보면서 히트맵을 볼 수 있음.
: 기존의 툴들은 대부분 인터렉티브(Interactive) 사이트의 데이터를 볼 수가 없었음. 그래서 구동되는 웹 사이트 화면 내에서 히트맵을 볼 수 있도록 개발한 기능이다. 즉, 특정 버튼을 클릭하면 나오는 화면 안에서도, 그 화면 안에서 작동하는 기능들에 대해서도 UX 데이터를 분석할 수 있다.
※ 히트맵(Heat map)이란 흔히 TV에서 열화상 카메라가 뜨거운 곳은 빨갛게, 차가운 곳은 초록이나 파랑으로 표시하는 것처럼, 웹사이트 내에서 데이터가 집중된 부분을 시각적으로 두드러지게 보여주는 표현법을 말한다.
참고로 Beusable의 최대 장점은 UX 데이터를 아주 보기 쉽게 시각적으로 볼 수 있다는 점이다. 여러 숫자들만 보고 인사이트를 도출해내는 기존 방식에 비해 간편하다. 그리고 GA 등 기존 툴과의 가장 큰 차이점은 다양한 인터랙티브 기능이 포함된 사이트 구동 화면 내의 데이터들을 볼 수 있다는 것이다. 일단 쓰기에 쉽고 편하다.
다음은 실제로 요즘 어떠한 UX 트렌드가 있는지 알아본다.
INSIGHT #3
사용자들은 이제 더 많은 콘텐츠를, 더 쉽게 보기를 원한다. "풀스크린이 뜬다"
▷ 페이지 길이가 점점 길어진다
이전에는 모바일 콘텐츠는 화면이 작으니까 PC에 비해 더 적은 콘텐츠만 제공했었다. 하지만 이제는 사용자들이 모바일에서나 PC에서나 같은 양의 정보를 원하는 추세이다. 그래서 기업들도 사이트 내에 더 많은 콘텐츠를 담기 위해 노력하고 있다.
이렇게 사용자들은 더 많은 정보를 원하지만, 그와 동시에 많은 정보 중에서 원하는 정보를 쉽게 보고 싶어 한다. 콘텐츠 양을 늘리면 페이지가 한없이 길어지는데 위와 같은 두 마리 토끼를 다 잡기는 어려운 일이다. 이에 대해 Beusable에서는 다음과 같은 해법을 제시한다.
새로운 정보의 분류는 수직형으로
카테고리별 정보는 수평형으로
원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있어요예를 들어 우리 '제품군 이미지(사진)', '제품의 기능 5가지', '제품에 대한 후기'라는 3가지 카테고리의 정보가 있다면 각각을 위와 같이 3개의 섹션을 나누어, 하나의 행에 각각의 콘텐츠를 나열하는 식이다. 사용자는 첫 화면에서 제품의 이미지(사진)를 보고 스크롤을 내리면 제품의 기능을, 더 스크롤을 내리면 제품에 대한 후기를 볼 수 있다. 그리고 화면 안에서 스크롤을 내리지 않고 오른쪽/왼쪽으로 더 많은 이미지나 후기를 넘겨 볼 수 있게 한다.
이때 각 카테고리/섹션의 적절한 높이와 여백은 얼마일까?
Beusable에서는 입문자를 위해 아래와 같은 가이드를 제시한다.
- 섹션 영역 : Fold의 200% 미만
- 섹션 여백 : 최소 Fold의 10~20%
※ 폴드(Fold)란 스크롤을 내릴 때 화면이 접히는 부분을 의미한다. 예를 들어 처음 웹사이트에 들어갔을 때 보이는 화면이 있다고 치자. 이때 화면의 가장 아랫부분을 선으로 표시한다면 그 부분이 폴드다. 만약 스크롤을 드르륵 더 내린다면 그 폴드 아래 부분의 내용을 볼 수 있을 것이다.
카테고리/섹션의 영역 높이가 Fold의 200% 미만이어야 하는 이유는, 스크롤을 드르륵 내렸을 때에도 같은 내용이 반복된다면 사용자들이 느끼기에 스크롤을 더 내리더라도 똑같은 내용만 반복될 거라고 인식해버리기 때문이라고 한다.
하지만 위와 같이 콘텐츠를 배치하면 전체적으로 페이지 길이가 짧아진다. 그래서 '페이지에 담는 콘텐츠가 줄어들어서 전환율이 줄어들지 않을까'라는 걱정들을 할 수 있지만, 실제로는 도달률/전환율이 최소 10%~최대 50%까지 상승했다고 한다.
이렇게 같은 카테고리/섹션의 콘텐츠들을 한 줄에 쭉 늘어놓고 오른쪽/왼쪽으로 넘기며 볼 수 있게 만드는 대표적인 방법이 '롤링 배너'이다. 요렇게 생긴 것들 많이 보셨을 거다.
대표적인 롤링 배너 형태▷ 그렇다면 롤링 배너의 콘텐츠 배치는 어떻게 하는 게 좋은가?
그렇다고 한다.- 롤링 배너에 포함되는 콘텐츠의 수는 데스크톱 페이지의 경우 6개, 모바일의 경우 5개가 적절하다고 한다.
- 롤링 배너의 전체 콘텐츠 수가 몇 개인지를 표시해놓아야 전환율이 올라간다고 한다.
- 캐러셀(이전/다음 버튼) 버튼이 있어야 전환율이 올라간다고 한다.
UX 데이터(사용자 경험 데이터)를 분석하면 위와 같이 멀티 페르소나에 대한 인사이트들을 도출해낼 수 있다. Beusable에서 앞으로도 이러한 데이터 분석의 인사이트들을 공유해준다고 하니 이 스타트업을 관심 있게 지켜보면 좋을 것 같다.
여기까지 행사 내용에 대해 내가 이해한 대로 정리해보았다. 적다 보니 나처럼 이 분야에 대해 잘 모르는 분들이 있을 것 같아서 용어에 대한 설명도 적어보고, Beusable에서 발제해주신 내용에 대해서도 내가 이해한 대로 설명하려고 노력했다. 틀린 점이 있을 수도 있으니 댓글로 조언해주시면 정말 감사하겠고, 자세한 내용은 전문가인 Beusable에 문의해주시는 게 어떨까 한다 :)
개인적으로 느낀 점 요약
1. UX는 UX 디자이너만 하는 일이 아니다.
사실 나는 IT 쪽과 무관한 커리어를 가지고 있어서 UX나 데이터에 대해 잘 모른다. 그런데 사용자 경험이라는 것이 디자이너에게만 필요한 게 아니라는 걸 알게 되었다. 웹사이트 안에서 버튼 모양을 바꾸는 디자인 작업이 있을 수도 있겠지만, 그게 아니라 메뉴 구성을 바꾼다든지 페이지 구성을 바꾸는 등의 서비스 기획이 이루어질 수도 있다. 페이지 내의 콘텐츠를 이미지로 담을지, 영상으로 담을지, 어떤 콘텐츠가 상단에 있는 게 좋을지도 콘텐츠 기획/마케팅 단에서 같이 UX를 고민해야 한다.
사실 오프라인에서도 제품이나 서비스에서 고객 경험, 사용자 경험은 중요하다. 내가 맡았던 '교육 서비스' 안에서도 강의실에 들어오는 순간부터 자리 착석 유도, BGM, 테이블 배치 등 작은 것 하나하나가 교육의 성과를 좌우한다. 하지만 UX라는 게 무엇인지 정확히 모르니 막연하게만 생각했었다.
본 행사를 통해서는 UX라는 게 데이터 기반으로 분석하고 검증할 수 있는 영역임을 알게 되었고, 내가 UX 디자인을 하지 않더라도 필요한 내용임을 깨닫게 되어서 참 좋았다.
2. 밀레니얼-Z세대가 트렌드인 이유는 실제로 소비자 행동 패턴이 달라지기 때문이다.
나도 밀레니얼 세대로서 요즘의 밀레니얼-Z세대에 대한 뜨거운 관심이 사실 남사스럽다. 트렌드라는 게 상당 부분 공포 마케팅의 성격을 띠고 있는 것 같다. 이 트렌드를 모른다면 당신은 유행에서 뒤처지고 도태될 것이라는 공포감을 느끼게 만드는 게 트렌드 리더들이 워낙 자주 하는 일이니까. 실제로 트렌드를 모른다는 것은 급변하는 사회, 특히나 시장 속에서는 치명적이기도 하다. 그러나 항상 트렌드라는 가변적인 유행에 휘둘리지 않는 본질적인 철학과 인사이트를 놓치지 말아야 한다고 생각한다. 그런 점에서 밀레니얼, 밀레니얼 하는 요즘의 지나친 관심이 아니꼽게 느껴지기도 했다.
하지만 밀레니얼-Z세대에 대한 분석이 단순히 몇 년도에 태어난 코호트(Cohort)만을 대상으로 하는 게 아니라는 걸 알게 되었다. 전반적인 인간의 사고방식과 행동 패턴이 기술의 발달에 따라 변하고 있다. 실제로 밀레니엄 등의 세대가 소비하고 행동하는 패턴이 다르다는 걸 구체적인 데이터를 통해 알 수 있다. 이전까지는 경험적으로만 감으로 느끼던 '사용자 경험'이라는 분야가 데이터 기반으로 설명되니 굉장히 실감이 된다.
앞으로 내가 어떤 직무를 맡든 데이터에 대해서는 꾸준히 학습하고 알아야겠다는 다짐을 한다. 이전에는 다루지 못했던 수많은 데이터들이 인간의 '감'을 뛰어넘고 있다. 물론 여전히 본질적인 부분은 변하지 않는다는 것이라든지 숫자로 표현할 수 없는 정성적인 내용들을 무시할 수 없다는 건 여전하다. 오히려 이러한 내용들을 잘 이해할 수 있는 수단 중에 하나로 '데이터'라는 좋은 무기를 하나 갖춘다고 생각하는 게 맞겠다.
3. 콘텐츠 소비 패턴도 더 많은 콘텐츠를 원하지만, 그에 비례해서 가독성 높은 UX를 원한다.
수없이 많은 정보에 익숙한 시대다. 태어날 때부터 '거의 모든 정보'에 접근할 수 있었던 세대가 활동하고 있는 시대이기도 하다. 이제는 정보가 많은 것보다 부족한 게 더 어색하다. 고객이 더 많은 정보를 획득할 수 있도록 우리에 대한 콘텐츠를 생산해내는 게 굉장히 중요해졌다. 이 회사가 믿을만한 회사 인지도 궁금하고, 제품의 기능에 대한 공신력 있는 근거들도 궁금하고, 후기도 궁금하고, 하나의 소비를 위해 수없이 많은 정보들을 아무렇지 않게 궁금해한다.
동시에 수많은 정보를 오히려 줄이고 선별하고, 쉽게 보여주는 게 중요해졌다. 많은 정보를 원한다고 해서 마구잡이로 늘어진 정보를 보고 싶은 건 아니다. 오히려 많은 정보를 원하기 때문에 원하는 정보만 쉽게 얻고 싶어 하는 욕구가 더더욱 커졌다. 제품/서비스에 다가가는 동안의 사용자 경험이 '구매'에 점점 더 큰 영향을 끼치는 것이다.
그런 점에서 내가 UX 디자이너가 되진 못하겠지만, UX에 대해서는 꾸준히 관심 갖고 공부해야겠다.
좋은 서비스를 만든다는 것
따뜻하고 향이 좋은 커피 한 잔처럼-누군가는 나한테 '너가 왜 UX 관련 행사를 가냐'고도 한다. 사실 UX 디자인을 제대로 하려면 여러 스택이 필요한 것 같다. 기본적으로 디자인 역량이 있어야 하고 데이터 분석이나 몇몇 프로그래밍 언어에 대해 알아야 하는 경우도 많다. 동시에 서비스 기획도 할 줄 알아야 하고 고객 분석이나 리서치도 해야 한다. 이러한 것들이 전부 필수 역량은 아닐지라도 실력 있는 UX 디자이너가 되려면 이런 다양한 역량이 필요하지 않을까 싶다. IT와는 거리가 멀었던 내가 UX 디자이너가 되려면 엄청난 진입 장벽이 있다는 걸 안다.
하지만 본문에서 이야기한 것처럼 UX나 데이터 분석이 더 이상 전문가들의 영역은 아닌 것 같다. 갈수록 하는 사람들만 하는 일이 아니라 누구에게나 조금씩은 알 필요가 있는 영역이 되어간다. 그래서 앞으로 내가 무슨 직무를 하든 꾸준히 공부할 생각이다.
좋은 서비스를 만든다는 건 더 나은 사회를 만드는 가장 직관적인 일이다.
사실 고객의 경험을 분석한다는 건 참 재밌고 보람찬 일이다. 현장에 나가서 고객의 얼굴을 보고, 그들의 목소리를 듣고, 그들의 생각을 인터뷰하고, 행동을 데이터로 분석하는 등의 일들은 단순히 비즈니스를 하는 게 아니라 누군가에게 가치를 더하는 일을 한다는 사실을 상기시켜준다. 실제로 그들에게 더 나은 서비스를 제공하여 행복과 만족이라는 감정을 주었을 때 일의 보람을 느낄 수 있다. UX든 무엇이든 좋은 서비스를 만들기 위한 노력들은 대부분 재밌다. 앞으로도 어떤 비즈니스를 하든 고객과 가장 가까운 곳에서 일할 수 있었으면 좋겠다.
그런 점에서 좋은 서비스를 만들어서 많은 인사이트를 공유해준 Beusable 스타트업에도 감사의 말씀을 전한다 :)
- 끗 -
