디자이너, 데이터 어디까지 알아야 할까?
반드시 알아야 할 최소한의 데이터 상식
디자이너가 데이터를 알아야 하는 이유
데이터 드리븐(data-driven)이라는 말, 한 번쯤 들어봤을 것이다.
데이터 드리븐
문제 정의부터 솔루션 도출, 결과 분석까지 모두 데이터를 기반으로 의사결정하는 방식
대부분의 IT 스타트업에서 지향하는 의사결정 방식이기에, 개발자/데이터 분석가뿐 아니라 기획자, 디자이너에게도 데이터를 이해하는 능력이 요구되고 있다.
따라서 디자인으로 문제를 해결하는 프로덕트 디자이너라면 반드시! 데이터 역량을 키워야 한다.
(디자이너는 디자인만 하는 사람이 아니다. 디자인은 수단일 뿐, 궁극적인 목표는 유저의 문제해결이라는 점을 꼭 기억하자. 따라서 디자인 외에도 문제해결에 필요한 역량이 있다면 주저 말고 습득해야 한다! 이건 기획자도 마찬가지이다.)
어디까지 알아야 할까?
그렇다면, 디자이너는 데이터를 어느 정도까지 알아야 할까? GA, SQL, R, 슈퍼셋, 태블로, BI.... 데이터 관련해서 들리는 건 많은데 어디서부터 시작해야 할지, 어디까지 알아야 할지 감을 잡기 어려웠을 것이다. 물론 많이 알수록 좋다. 하지만 IT 업계에서 일하는 사람이라면 적어도, 데이터를 추출할 수 있는 사람에게 데이터를 요청할 수 있을 정도는 되어야 한다.
디자이너는 적어도 데이터를 추출할 수 있는 사람에게 데이터를 요청할 수 있을 정도는 알아야 한다.
뭐야 쉽네. 그냥 전환율 좀 뽑아주세요 하면 되는 거 아닌가?
라고 생각했다면 큰 오산이다.
데이터 정확하게 요청하기
데이터를 '잘' 요청하기 위해서는 필요한 데이터를 정확하게 정의하고 수치화해서 표현할 수 있어야 한다. 이를 위해 가장 간단한 4가지 단계를 소개해볼까 한다.
Step 1 데이터가 뭔지 이해하기
흔히 IT 서비스를 만들며 데이터라고 하면, 유저가 남기는 데이터를 의미한다.
유저가 남기는 데이터에는 두 가지가 있다. 유저 인터뷰나 사용성 테스트에서 얻은 수치회할 수 없는 인사이트인 정성 데이터와, 전환율 또는 이탈률처럼 수치화할 수 있는 데이터인 정량 데이터이다. 이번에는 디자이너들이 익숙지 않은 정량 데이터에 대해서만 이야기해보려고 한다.
Step 2 호랑이는 가죽을 남기고, 유저는 데이터를 남긴다.
앞서 데이터란 유저가 남기는 데이터라고 정의했다. 그렇다면, 유저는 어떻게 데이터를 남기는 걸까? 모바일 서비스에서 유저 데이터는 그 행동에 따라 세 가지로 나뉜다.
1. 노출 - 내가 내 브런치 프로필을 볼 때, '리나'유저가 '리나'의 프로필에 노출되었다는 데이터가 생성된다.
2. 클릭 - 내가 글쓰기 버튼을 클릭할 때, '리나'유저가 '글쓰기 버튼'을 클릭했다는 데이터가 생성된다.
3. 스와이프 - 내가 글을 상하로 스와이프 할 때, '리나'유저가 하단 글 영역을 스와이프 했다는 데이터가 생성된다.
Step 3 보고 싶은 데이터 정의하기
우리가 필요로 하는 데이터는 대부분 활성, 전환, 이탈과 관련이 있다. (DAU, MAU의 경우 활성과, CTR의 경우 전환과, 퍼널 지표의 경우 이탈과 관련이 있다.)
각 지표는 어떻게 정의하느냐에 따라 전혀 다른 결과를 보여줄 수도 있기에, 데이터를 명확하게 정의하는 것이 중요하다.
예를 들어 내 게시글로 전환된 유저 비율이 궁금하다고 했을 때, '전환'을 어떻게 정의할 것인지(즉, 어떻게 측정할 것인지)에 따라 전혀 다른 결과가 나올 수 있다. 보통 이런 측정 기준을 우리는 'Metric'이라고 부른다.
다양한 전환의 정의
1. 게시글 클릭을 전환으로 정의
2. 게시글을 끝까지 읽은 것을 전환으로 정의
3. 좋아요 표시를 전환으로 정의
Step 4 데이터 정확하게 요청하기 (알잘딱깔센 no)
보고 싶은 데이터를 정확하게 정의했다면, 앞서 살펴봤던 유저 행동 데이터 세 가지(노출, 클릭, 스와이프)를 수치화해서 데이터를 요청해야 한다.
프리뷰를 본(show) 유저 중 게시글을 클릭(click)한 유저
(만약 1회 이상으로 액션을 정의했다면 이를 수치화해서 주어야 한다. 예를 들어, 활성 유저 비율을 보고 싶을 때, 활성을 게시글을 3개 이상 클릭하는 액션으로 정의하여 데이터를 요청할 수 있다. )
데이터를 이해하는 능력은 디자이너의 몫이 아닌 것처럼 보일 수도 있다. 하지만 데이터로 말하는 지금과 같은 시대에 데이터 잘 아는 디자이너의 강점은 무수히 많다. 데이터 이해의 첫걸음인 '정확하게 요청하기'를 끝냈으니 다음에는 한 발자국 더 나아가 데이터의 원리를 이해해 보도록 하자!
인스타그램 'ux_rena'에서도 확인하실 수 있습니다.
