Data-Driven UX 디자이너란
제품에서 디자이너의역할은어디에 있는가?
새로운 제품이 시장에 나올 때에 사용자의 상식과 경험도 새로워지고 있다. 현재의 소비자들에게는 과거의 좋았던 제품들이 계속 좋을 것 같다고 확신할 수는 없다. 이제는 어느 정도 상향 평준화되어있는 제품들은 새로운 가치를 창출해야 할 필요성에 직면해있다.
이제는 24시간 동안 고객이 어떻게 데이터와 상호 작용하는지 아는 일은 제품개발팀에서 필수 불가결한 임무인 것이다. 이러한 데이터를 얻기 위해 UX 디자이너들은 보통 퍼소나, 사용자 테스팅, 유저 인터뷰 등의 고전적인 UX 리서치 방법론을 활용한다.
그러나 이러한 것들이 제품을 기획하는 데는 도움이 될 수 있지만, 사용자와 서비스 사이의 구체적인 상호 작용이나 그 과정에서 발생하는 문제들을 다 파악하기에는 부족하다. 지속적으로 변화하는 고객들의 변화에 이러한 방법론들로 사용자의 유형을 특징짓기는 매우 어렵다.
세계적 IT기업들은 이 문제점을 해결하기 위해 디자이너와 데이터 사이언티스트가 함께 데이터를 정량화하여 제품 설계에 대한 근거 자료나 의사 결정의 근거 자료로 삼는다. A/B 테스팅이나 다변량 테스트를 통해 디자인 변수를 최소화할 수 있었다. 이러한 근거자료를 토대로 시간과 비용은 최소화되었고, 어떤 것이 최적의 디자인인지, 리스크를 어떻게 감당할지 등에 대한 디자이너의 고민도 대폭 줄었다.
현재 시장은 아주 경쟁적이다, 그래서 완벽한 제품을 만들 때까지 기다리다가는 시장 선점에서 밀리며, 완벽하다고 확신하는 제품을 출시하더라도 사용자의 니즈와 일치하지 않으면 엄청난 리스크가 발생한다. 그래서 완벽한 서비스 집중보다는 빠르게 시장에 내놓고 고객의 반응을 살피며 개선해가는 쪽이 더 효과적이다. 이때 UX 디자인의 산출물은 분석의 방향성과 의사결정을 위한 핵심 자료가 된다.
이제 UX 디자이너는 좋은 디자인을 위해 긴 시간 고민하기보다 최적의 디자인을 위해 "가설 검증 자료"로서의 디자인에 중점을 두어야 한다.
UX 디자이너는 분석 지표를 설정하고 가설을 수립해 검증하는 역량을 길러야 한다. 그뿐만 아니라 UX 디자인을 중심축으로 비즈니스와 데이터 분석 역량을 동시에 길러야 한다. 디자인이라는 큰 핵심축에 비즈니스, 데이터 분석을 갖추어야 한다고 보면 되겠다.
그러면 데이터 시대에 디자이너에게 요구되는 두 가지 역량은 무엇일까?
첫 번째는 비즈니스 관점에서 사고하는 역량이다.
문제가 무엇인지 파악한 뒤 적절한 문제 해결 방법을 시각화해서 주변 사람들에게 전달하는 능력이라고 정의할 수 있다. 사용자의 입장에서 디자인을 고려하는 것이 아니라 최종적으로 기업 매출을 창출하는 것이다. 이제는 디자이너들이 KPI, OKR을 말하기 시작하며 비즈니스에 대한 깊은 이해가 요구되었다. 디자인을 통해 문제점을 해결하고 성과를 달성할 수 있을 것인지를 고민할 수 있는 능력이 필요한 것이다.
이제 디자이너들은 데이터를 통해 서비스 현황을 진단하고 나아가야 할 방향성을 도출해야 한다. 논리적 사고를 기반으로 어떻게 하면 사용자와 비즈니스를 이어나갈 수 있는지를 깊이 고민해야 한다. 그리고 디자이너들이 하고자 하는 이야기를 글이나 그림, 표로 정리하여 모두를 설득시키고 디자인으로 구체화시켜 성과를 낼 수 있어야 한다.
타깃 시장과 사용자는 누구인가?
누구에게 무엇을 어떤 방식으로 커뮤니케이션할 것인가?
어떤 조건을 충족해야 고객이 원하는 것을 줄 수 있는가?
어떻게 해야 고객의 어려움을 해결할 수 있는가?
우리의 방향성은 무엇인가?
어떻게 디자인으로 풀어낼 것인가?
두 번째는 데이터 분석 능력과 수학적 사고를 하는 것이다.
데이터 분석과 매니지먼트 능력이다. 어떠한 방식으로 데이터가 수집되는지 로직을 이해하고 있으면 매우 도움이 된다. 데이터 시대의 공통 언어는 수학이기 때문에 기본적인 확률, 통계, 행렬 정도의 지식을 익혀둔다면 데이터를 쉽게 이해할 수 있기 때문이다. 수학적 사고와 데이터 분석 툴을 익히다 보면 비판적으로 사고하는 역량 또한 자연스럽게 길러지기 때문이다.
통계 분석 툴이나 파이선 같은 언어를 배우라는 말이 아니다. 말 그대로 분석가가 아닌 "분석하는 디자이너"이기 때문에 적절한 데이터 수집 및 시각화 소프트웨어를 사용하는 것이 바람직하다.
이 글을 정리하자면 비즈니스 관점에서 제품을 바라보는 자세를 기르기 위해서는 서비스를 둘러싼 주변 부서의 업무에도 관심을 가져야 한다. 수학 및 통계 지식을 다져두면 "데이터 분석 툴"을 어떻게 다룰 수 있는지를 익히는 첫걸음이다.
참고문헌
http://www.yes24.com/Product/Goods/74410174
