디자이너를 힘들게 하는 기획서는 쓰지 말아야지.

[데이터 삽질 끝에 UX가 보였다]를 읽고 배운 PM의 3가지 레슨

데이터리안의 데이터넥스트챌린지 5기가 계기가 되어 이미진님의 도서 [데이터 삽질 끝에 UX가 보였다] 를 읽게 되었습니다.

어렵고 복잡한 데이터 개념 대신, 누구나 알아들을 수 있는 쉬운 단어와 예시로 UX/UI 디자이너로서의 데이터 수집, 분석, 해석 방법을 설명해주고 있었는데요.

화려한 데이터 스킬 이전에, 사용자의 마음을 이해하려는 태도가 중요함을 다시 결심하게 만드는, 디자이너가 아니더라도 문제를 해결하고 싶은 모든 메이커 분들에게 도움이 될 내용이었습니다.

3번에 걸쳐서 책을 읽고 얻은 레슨을 짧지만 분명하게 전달해 드리려고 합니다.

#데이터리안 #데밸챌 #데이터넥스트레벨챌린지

문제, 목적, 목표가 명확해야 프로젝트가 성공한다

가끔 제품 명세서(PRD)를 급하게 쓰다 보면 배경만 있고, 정작 중요한 목적과 지표는 두루뭉술하게 적는 경우가 생깁니다. 하지만 이렇게 작성된 문서는 데이터를 기반으로 제품을 설계해야 하는 디자이너에게 큰 허들이 됩니다.

디자인의 근거가 빈약하다 보니 실제 문제를 해결할 가능성이 낮아지고, 결과적으로 프로젝트의 성공 확률은 떨어지며 팀원들의 리소스만 비효율적으로 소모하게 되니까요.

왼쪽은 배경만 작성한 PRD, 오른쪽은 배경(문제), 목적, 목표가 명확한 PRD

정량·정성 데이터도 ‘정제’해야 정확히 해석할 수 있다

이 책을 읽기 전까지는 데이터 정제의 필요성을 크게 느끼지 못했습니다. 그렇다 보니 때로는 정제된 데이터를, 또 다른 날에는 날것의 데이터를 보고 의사결정을 내리기도 했습니다. 하지만 프로젝트의 성공 확률을 높이려면 데이터를 더 정확히 해석해야 하고, 이를 위해서는 해석에 노이즈를 줄 수 있는 요소를 제거하는 ‘정제 과정’이 필수적이라는 사실을 알게 되었습니다.

고객 문의 데이터에서 중복을 제거하고, 해지 사유 및 고객 문의를 "정제"한 정리 사례

과거 글로벌 B2B 기업 Intercom의 ‘사용자 데이터 관리’ 아티클을 읽은 적이 있습니다. 당시에는 명확한 구심점 없이 솔루션만 접하다 보니 필요성을 체감하지 못해 한두 번 적용하고 말았는데요. 이번 책을 통해 정제의 중요성을 깨닫고 나니, 과거 읽었던 Intercom의 사례가 새롭게 다가왔습니다.

앞으로는 책의 내용과 Intercom의 사례를 참고하여 정성 데이터를 정제하는 노력을 기울여보려 합니다. 나아가 수집되는 CS 태그 규칙을 정리해 자동 분류되도록 시스템을 만들고, “비슷한 고객 불편이 많이 쌓인다고 해서 정말 그 문제가 존재하는가?”와 같이 데이터 신뢰도에 대한 고민도 이어가 볼 생각입니다.

고객 CS를 Catrgory, Product Area, Issue 3개의 태그로 관리하는 Framework, prodsight

사용성 데이터와 비즈니스 임팩트는 서로 상충하지 않는다.

PM으로 일하며 종종 ‘사용성’과 ‘비즈니스 임팩트’가 Trade-off(상충) 관계에 있다고 전제하곤 했습니다. 하지만 이 둘은 연결되어 있습니다.

현재 우리 제품에서 매출에 영향을 주는 사용성 지표가 무엇이 있을지 찾고, 사용성과 매출이 서로 연결되어있다는 사실을 디자이너들에게 알리고 설득하면 디자이너 분들도 사용성을 지키면서도 매출에 기여할 수 있다는 생각에 동기부여되어 더 즐겁게 일할 수 있겠다는 생각을 하게 되었습니다.