데이터 기반 UX 디자인
마켓컬리 이지훈 프로덕트 리드 - 디자인 테이블 인터뷰를 고찰하며
요즘은 음악을 듣는 것보다 팟캐스트를 듣는 것에 더 즐거움을 느낀다. 디자인 작업에 집중해야 할 때는 따로 신경을 쓰지 않아도 되는, 흘러가는 음악들을 듣지만 카페가는 길이나 대중교통에서는 팟캐스트를 들으려 한다. 짧은 순간 소리로 들은 정보를 듣고서 그 속에서 꼬리에 꼬리를 물어 얻는 것들이 무한하기 때문이다. 오늘 같은 경우가 그랬다. 카페에서 집으로 돌아오는 길에 자주 듣는 팟캐스트 디자인 테이블(Design Table)을 들았다. 디자인 테이블은 디자이너들을 위한 커뮤니티인 디자인 스펙트럼에서 진행하는 팟캐스트로, 다양한 백그라운드의 디자이너들의 진솔한 얘기를 한시간 가량 분량으로 들을 수 있다. 디자이너 한 분, 한 분들의 얘기마다 놓칠 것이 없어서 아껴들을 수 밖에 없는 채널이다.
인터뷰 듣기 https://audioclip.naver.com/channels/1109/clips/30그 중에서 오늘은 가장 최근에 진행된 인터뷰인
마켓컬리 프로덕트 리드이신 이지훈님의 이야기를 들었다. 집가는 길에 가벼운 마음으로 들은건데, 집오는 길을 놓쳐 30분을 돌아오면서도 집중해서 듣고 또 집에와서도 하고자 했던 작업은 뒤로 미루고, 오늘 새벽은 이 분이 강조하신 '데이터 기반 UX 디자인'을 깊게 파는 것에 몰두하게 됐다. 한 가지에 꽂히면 끝까지 정보를 알고 싶어하는 습성이 있어서 결국 여기까지 오게 되었는데, 내가 정말 하고 싶어하는 일이 무엇인지 곰곰이 생각해 보는 계기가 되었다.
UI/UX 디자이너가 될거야라는 생각에 우선은 퇴사를 한것이었고, 커리어 전환의 포인트라고 가장 쉽게 말할 수 있는 방법은 학원을 다니는 것이었다. UX를 배우고 싶었지만 결국 학원에서 남은 것은 취업을 위한 그래픽적으로 부각된 겉치장품이었다. 작업을 하면서도 머릿 속에는, 이렇게 만들면 사용성 부분에서는 어떻게 해결하지?라는 난제가 항상 스쳐지나갔지만 그건 중요한 것이 아니었다. 우선 정해진 날에 발표를 하고 기업에게 나를 드러내려면 시각적으로 사로잡는 것이 중요했으니까. 항상 알맹이가 있는 무언가가 하고 싶었고 사용자를 중심으로하는 논리적인 디자인을 하고 싶다는 추상적인 생각만 있었는데, 그것이 바로 데이터에 기반한 디자인임을 이번 인터뷰를 통해 알게됐고 내가 하고 싶은 디자인의 방향이 어떤 것인지 깨닫게 되었다.
비핸스나 드리블에는 수많은 비주얼적으로 화려한 디자인들이 있다. 학원에 다닐 때 포트폴리오를 만들면서 내가 그런 그래픽 디자인들을 어떻게 따라하지를 고민하고, 나는 그만한 역량이 안된다는 것에 좌절을 많이 했던 것 같다. 그런 비주얼적인 내공 면에서는 내가 그들을 따라잡고 그 속에서 내가 돋보일 수 있을까라는 것에 무한한 의문만이 들 뿐이었다. 아마 내가 당장 할 수 있는 것이 디자인 툴을 다루는 스킬을 키우는 것이라고 생각하니 내가 진정으로 무엇을 하고 싶은지 몰랐던 것 같다.
나의 이러한 생각들로 인해, 이지훈님의 인터뷰 내용이 더욱 깊이 공감됐다. 미국에서는 디자이너라는 타이틀을 쉽게 붙일 수 있지만, 한국에서는 디자이너는 좀더 비주얼적으로 역량이 있는 사람들에 부여되는 경향이 있다고 했다. 본인은 산업공학 전공으로 디자인의 백그라운드가 아니지만, 디자이너로서의 정체성을 갖고 가되 어떤 지점으로 본인을 특화시켜야 할까 질문했을 때, 비주얼 디자인을 중점으로 하기보다는 이를 포함하는 가치를 증명해주고 비즈니스를 설득하는 면에 특화가 되어있는 것 같아서 데이터라는 지점에 굉장한 관심을 갖게 되셨다고 했다.
내가 항상 무의식적으로 해왔던 생각이었다. 나는 의류학 전공생이고 디자인을 아예 안한 것은 아니지만 디자인 전공생이라기엔 패션 쪽의 백그라운드가 많다. 하지만 항상 패션에서의 화려함보다는 항상 다른 가치있는 것들이 좋아서 문화나, 스타트업, 크라우드 펀딩 같은 것에 관심이 더 많았고 무언가 깊게 고민하고 주체적으로 기획을 하고 설계를 하는 것을 좋아한다. 그렇기에 심미적으로 아름다운 것도 물론 좋아하지만 좀더 논리가 있고 설명하고 설득할 수 있는 디자인에 관심을 갖게 된 것 같다. 이지훈님의 말씀을 들으니, 나도 내가 더 잘할 수 있는 것과 내내 하고자 했던 것이 비주얼 디자인보다는 UX 기획에 가깝다는 것을 이번 기회에 확실히 깨달은 것 같고, 나도 데이터를 고려하는 디자이너가 되고 싶다는 생각에 더 깊이 알아보게 되었다.
미디엄 원문 : https://uxdesign.cc/becoming-a-data-aware-designer-1d7614ebc3ed
구글링을 통해 미디엄에서 좋은 글을 발견했다. 이 글은 현재는 The Black Tux 에서 근무하는 프로덕트 디자이너 Aaron Gitlin이 Paperless에서 근무했을 때 케이스 스터디를 기반으로 작성된 글이고, UX Collective에 속해 있다. 항상 UX Collective에는 UX관련 좋은 글이 많이 올라와서 구독하고 있었는데, 이 글은 내가 놓친 것 같다. 아마 무언가를 알고 보고 모르고 보고가 지식을 스쳐보내느냐, 얻느냐의 차이인 것 같다. 이 글에서는 “Designing with Data” (by King, Churchill, & Tan) 라는 책의 내용이 인용되어 있어서 나도 출처를 밝히고 간단히 내용을 언급하고자 한다. 특히 이 글은 이지훈님이 인터뷰하신 내용에서 크게 3가지의 같은 방향을 얘기하고 있기에 더 흥미로웠다.
1. 데이터 기반 디자인의 중요성
Illustration from “Designing with Data” by King, Churchill, & Tan이미 해외에서는 데이터에 기반한 디자인에 대해 더욱 많은 논리와 개념이 있었다. 'Data Aware', 'Data Informed', 'Data Driven'의 세 가지. 본 글의 작가는 끊임없는 A/B테스트와 비효율적인 사용자 테스팅 방식에 회의감을 갖고 있을 때 이 세 개념의 차이를 알게되면서 데이터 드리븐과 관련한 우려를 좀더 해결하고, 개념을 이해하고 분명히할 수 있었다고 한다.
내가 완벽히 이해한 것일진 모르지만, 간략하게 정리해보자면 '데이터 주도, 중심 (Data Driven)'은 하나의 좁은 경로에 초점을 맞추고 순전한 최적화와 효율성에 집중하는 것으로 성능 향상 테스트 같은 것들이 속한다. '데이터에서 정보를 얻는 것 (Data Informed)'는 꼭 하나의 좁은 경로에서가 아니라, 경험이나 본능과 같은 양적인 데이터를 넘어선 것으로 작업하는 것으로, 서로 다른 경험의 A/B테스트와 사용성 테스트가 속한다. 그리고 '데이터를 인식하는 것 (Data Aware)'은 데이터 수집의 한계와 범위를 이해하고, 문제의식에 기반한 방법론에 의한 의사 결정을 하는 것이다. 이것은 워크샵에서의 결과물이나 사용자 인터뷰, A/B테스트의 통계적으로 중요한 결과를 기반으로 의사결정을 해서 가치를 발견하는 것이다.
여기서 Aaron은 디자이너에게 문제해결법에 있어서 'Data Aware'의 접근 방식이 중요다고 생각한다. 또한 'Data Informed'의 방식의 팀에서 프로덕티브한 일원이 되는 능력도 디자이너가 조직 내에서 존중받는 비즈니스 파트너가 되는 것에도 도움이 된다고 한다. 완전한 'Data Driven'까지의 방식은 필수적이지는 않다고 보고, 다양한 데이터를 모은 방법들을 유창하게 다룰 수 있는 능력이 결국 모두가 상호 커뮤니케이션하는 것에 도움이 된다는 것이다. 그러면서 너무 큰 테스트를 자주 하려고하기 보다는 작은 테스트들 먼저해보면서 쌓은 데이터를 기반으로 디자인할 것을 강조했다.
이러한 부분들은 이지훈님이 인터뷰 중에서, 큰 결정일수록 데이터를 수집하여 진행하고 있고, 만약 데이터가 없거나 당장 해야할 결정이 아닐 경우에는 다른 작업 동안 데이터 트래킹을 통해 데이터가 쌓인 다음, 그 때 가시화된 정보를 기반으로 이 경험이 고객에게 임팩트가 있을 것 같다는 경험으로 판단되면 진단을 한 후에 진행을 한다고 말한 것과 결국 일맥상통하다고 생각한다. 평소 브런치글에서도 데이터 기반 UX디자인 워크숍 개최 등을 통해 얼마나 중요하게 생각하고 계시는 가치인지 알 수 있다. Aaron의 글을 통해서 데이터를 통한 문제해결법에서 디자이너의 인지 또는 사용의 정도에서 세 가지 개념으로 구분하고 있는 것을 이번 기회에 좀더 깊게 구분할 수 있었고, 어떤 사고방식을 통해 데이터를 대할지, 디자이너로서 생각해 볼 수 있는 좋은 지점이다.
2. 가설을 세우고 검증하기
Framework outlined by King et al.King et al.의 데이터 인지 사고방식의 프레임워크이다. 매 단계마다 적용될 수 있는 데이터를 통해 '목표-> 문제/기회-> 가설-> 테스트 ->결과' 이 과정이 진행되고, 이를 통해 발생되는 것 또한 데이터가 된다. 이 프레임워크를 봤을 때, 이지훈님이 말씀하셨던 부분 중에, 개발팀 총괄을 맡았었던 기간 동안은 가장 힘들었지만 할 수 있었던, 하고 싶었던 이유가 마음대로 트래킹 코드를 심고 싶은 심정이 있었기 때문이라 하셨다. 그만큼 모든 순간 순간, 지점 지점이 트래킹되고 데이터화해서 검증된 결과는 더욱 나은 소비자 경험을 고안할 수 있는 자산이기 때문이지 않을까. 그런 말씀을 들으니, 소비자에 대한 더욱 나은 컬리만의 경험과 서비스를 위한 진지한 고민이 느껴져 진솔하게 다가왔다.
https://uxdesign.cc/becoming-a-data-aware-designer-1d7614ebc3edAaron은 위의 프레임워크 방식을 통해 Paperless가 갖고 있는 상품 상세 페이지와 썸네일이 갖고 있는 문제/기회를 발견하고 가설을 세우고 검증하면서 방안을 디벨롭하는 과정을 상세히 보여준다.
여기서 한 케이스 스터디를 통한 상세페이지가 실제 적용되어 있는 것을 확인했는데, 확실히 전과 후가 사용자들에게 주는 경험이 다름을 나도 시각적으로나마 느낄 수 있었다. 개선 후에는 패키지를 한번에 보여줌으로써 사용자들이 한눈에 상품군을 담을 수 있어 구매욕을 자극한다. 실제로도 개선 후 구매율이 현저히 증가했다고 하니, 가설과 검증을 통한 디자인 수정의 힘이 느껴지는 부분이다.
마켓컬리 100원 마케팅두 분의 인터뷰어 분들이 마켓컬리의 100원 이벤트에 대해 질문했다. 두 분다 100원 마케팅을 통해 마켓컬리로 유입되었다고 말한 만큼, 굉장히 재미있는 마케팅으로 보이는데, 이지훈님의 입장에서는 시스템적으로 힘든 주제라 하셨다. 100원 딜은 일반 상품 구매 여정과는 시스템적으로 다르기 때문이다. 초반에 쿠폰을 통해 구매하는 과정에서 결제 직전에야 100원이 적용되다보니 소비자들이 중간에 이탈하는 경우가 많아, 고객이 체감하기에는 미미할지라도 시스템적으로는 대대적으로 수정했다고 한다. 이에 장바구니에서도 100원으로 보이고, 조건이 충족한다면 주문서로 넘어갈 수 있도록 수정하여 전환율은 증가하였으나 결국 장바구니에서 예상보다 이탈률이 더 증가했기때문에, 결국 전체 전환률의 증가를 기대하긴 어려웠다고 한다. 아직도 개선점이 많은 부분이라, 힘든 점이 있다고 언급하셨는데 이런 100원 딜의 마케팅 안에서도 수많은 가설을 세우고 계속 검증해나가는 과정이 King et al.이 제시한 프레임워크 과정과 같다고 생각되어, 인터뷰 내용을 다시 한번 들어보면서 재밌었다. 아직도 끊임없이 가설을 세우고 검증하면서 해결할 여지가 있다는 점이 어떻게 보면 힘들지만, 그걸 해결해서 또 성과가 나고 결국 총체적인 경험이 완성된다면 정말 보람있을 것 같다.
3. 데이터와 본능, 직감적 디자인의 조화
Aaron은 데이터 자체는 우리에게 뭐가 문제인지 어떻게 해결해야할지 알려주진 않지만, 우리가 문제에 노출되게 하고 정보를 제공해주면서 효율적인 해결책을 평가하게 해준다고 했다. 그러면 디자이너는 이러한 정보들로 문제를 어떻게 풀어나갈지 다양한 시각으로 평가할 수 있고, 본능적인 부분을 더욱 예리하게만들 수 있다는 것이다. 그래서 결국 데이터의 가치와 그것을 인간의 본능과 통합하는 것이 중요하다는 것을 Aaron은 강조하고 있는데, 이 부분에서 'Designing with Data'의 책을 그대로 인용한 부분이 인상깊었다.
One of the things we discovered is that increasing the number of things that you measure or improving the fidelity of your measurements often actually doesn’t result in certainty. It doesn’t actually result in something that is crisp as this one is better than that. It just reveals a deeper complexity that there are actually more things involved. Then it really becomes a balance. We still have to have an intuition. We still have to make a judgment about what’s important and what isn’t.
“Designing with Data” by King, Churchill, & Tan
내가 이해한 바로 해석해보자면, 결국 강조되는 것은 '데이터의 수를 늘리고 데이터의 충실도를 향상시키는 것이 사실 확실한 결과를 내는 건 아니라는 것. 이것이 저것보다 더 낫다는 명쾌한 결과를 내는 것은 아닌 것이다. 이건 단지 더 많은 것이 연관되어 있다는 깊은 복잡성이 있음을 드러낼 뿐이고, 이것이 결국 균형을 만들게 된다는 것. 우리는 결국 무언가가 중요하다, 아니다라는 판단을 해야하는, 직관이 필요하다.' 라는 점이다.
이지훈님의 인터뷰 내용에서도 이런 말이 있다. 전 직장에서 기능적으로는 아무 것도 건들이지않고, 비주얼 UI만 개선을 했는데, 모바일에서 발생하는 결제율이 PC에서의 결제율을 넘어섰고 그 이후로도 진적이 없다고 한다. 이것이 즉 근본적으로 비주얼 디자인의 힘을 총체적으로 보여준 것이라, 비주얼 디자인의 가치에 대해서 부정하지 않는다고 하셨다. 데이터 베이스에 쌓이는 데이터를 엑셀 파일에 몇 달동안 정리를 했었는데, 미미했던 수치가 비주얼 업그레이드를 한 전후로 확 바뀌는 것을 보면서 비주얼의 힘을 확실히 느꼈다고 한다. Aaron과 'Designing with Data'의 책, 그리고 이지훈님이 공통적으로 하고 있는 얘기는 결국 데이터를 기반으로 디자인을 하되 비주얼과 본능적인 감각도 무시할 수 없는 요소기에 이를 적절하게 통합할 수 있는 사고가 디자이너에게 필요한 중요한 자질이 아닐까 싶다.
인터뷰의 마무리 단계에서 인상 깊었던 부분은, 디자이너의 비주얼적인 가치를 제대로 인정을 못받을 때가 많은데, 이러한 가치를 인정받기 위해서 근본적으로 해결되야하는 부분은, 데이터를 기반으로 비즈니스가 납득할 수 있는 성과와 인정을 받은 다음, 우리만의 무엇인가를 한다면 그 기회에 대해 인정을 받을 확률이 높아지고 그로인해 결국 우리만의 것이 나올 수 있다고 생각한다고 강조하신 점이다.
추가적으로, 브랜드 디자이너가 데이터를 어떻게 활용하여 디자인을 하면 좋을지의 질문에서, SNS의 라이크 수와 같은 고객들과의 접점 등을 통한 데일리 트래킹도 데이터가 될 수 있다는 것이다. 결국 어떤 데이터가됐든, 정량적으로 분석하는 것에 그치기보다는 데이터에 대해서 고찰하면서 고객들에게 어떤 가치과 경험의 접점을 제공했는지 한번 더 숙고해보는 것 가체가 곧 데이터에 기반한 디자인적 사고라는 것이다.
세 시에 시작했던 포스팅이 일곱시 반이 넘어가는 시점에서 마무리되고 있다. 데이터 기반 디자이너는 어떻게 될 수 있지? 그러면 나는 지금 뭐를 할 수 있지? 라는 단순한 질문에서 시작한 검색으로 인해 많은 것을 배웠고 또 앞으로의 방향에 대한 설정을 하면서 동시에 고민도 생겼다. 나같은 경우는 서비스를 만들고 가설을 세우고 검증할 수 있는 단계에 진입하고자 준비를 하고 고군분투해야하는 단계이기에, 앞으로 내가 데이터를 기반으로 디자인을 할 것이고 할줄 안다는 것을 어떻게 배우고 증명할 수 있을지 고민이된다. UX에 대해 더 깊이 알수록, 초년생의 입장에서 포트폴리오를 만드는 것이 더 어려워지는 것 같다.
결국 UX에 대한 진정한 배움은 학원에 있는 것이 아니라, 내 안에 있는 것이었다. 내가 부족하고 모르는 부분을 직접 검색하면서 꼬리에 꼬리를 물면서 펼쳐지는 데이터들을 내 방식으로 해석하고 다시 곱씹으면서 고민해 보는 것. 이제는 포트폴리오의 비주얼도 비주얼이지만, 좀더 깊은 케이스 스터디를 통해 내가 사고를 풀어내는 방식을 어떻게 보여줄 것이며 내 선에서 수집할 수 있는 데이터는 어떤 방법이 있을지, 이를 디자인으로 어떻게 풀어낼 수 있을지 고찰해보는 것이 남았다. 학생의 입장에서의 데이터 수집 및 가설 검증방법은 어떤 것이 있을까. 설문조사 돌리기, 페르소나 설정하기 등... 은 지인 위주의 검증이라 신뢰도가 떨어져서 좀더 깊이 있는 데이터를 수집해보고 싶은데. 우선 어떤 서비스를 기획하느냐에 따라 다양하게 나올 수 있을테니, 앞으로 계속 고민해보아야할 문제다.
