]UIUX[ 서비스를 성장시키는 법 - 데이터 주도 UX (1)

데이터 주도 UX (1)

A .Data Driven UX의 개요

1. UX의 기본 목표

UX 극대화는 사용자가 편하고 만족스러운 서비스를 제공하는 것이다.

• 사용자의 편하고 만족스러운 서비스를 제공하기?

UX 향상 개념은 말은 쉬우나, 이를 달성하기 위한 필요한 개발과 디자인 방법론은 애매모호하게 다가온다. 여태 배워온 방법론이 바로 사용자 중심 접근이다. 그런데 사용자에겐 개성이란 예외가 존재하더라.

2. 데이터 분석을 통한 구체적 접근

빅데이터 기법을 UX 향상에 접목하는 방식이다

• 디자이너와 개발자는 데이터 분석을 모른다
• 데이터 엔지니어는 UX와의 접목을 모른다
• 분석 도구, 통계 기법을 활용해서
• 현재 UX 디자인이 마주한 한계(애매함, 주관성)를 구체적이고 정량적으로 풀어보려는 시도

3. 등장 배경

1. 웹 페이지와 모바일 앱의 신속한 변화

2. UX 목표인 사용자의 만족은 결국 구매와 매출로 이어짐

3. 사용성에 대한 사용자 기대의 상향 평준 (사용자 눈높이 증가)

   → 새로운 가치 창출이 필요해

4. 스마트폰, 태블릿, 웨어러블, IoT 기기가 상호작용 방식을 혁신했음

   → 365일 사용자와 붙어 있기

B. 데이터 주도 UX

전통적 UX 솔루션

• 페르소나, 시나리오, 사용성 테스트, 집중 그룹 인터뷰

  사용자 니즈를 파악하고 제품을 기획하는 방식

  그러나! 사용자 & 시스템 사이의 실시간 상호작용을 면밀히 장기 추적, 분석하지 못 함

데이터 분석을 접목하기

• Google Analytics

  사용자 방문 패턴, 사용자 행위, 사용자 소비 시간, 사용자 사용 채널 등 분석하여 제공해 줌

  데이터 기반 분석에 활용할 수 있는 무료 툴

C. 공부하는 이유

• 데이터 분석을 통한 디자인 근거 및 의사결정의 근거 확보
• 시간과 비용을 절약하며 최적의 UI/UX를 설계
• 서비스 운영 과정에 발생하는 위험 요소에 대한 대비 및 예측
• 분석을 통한 지속적 개선
• 일단 출시하여 경쟁 우위 확보
• 시장에 신속 대응, 사용자 반응을 토대로 방향을 잡고 행동 유도

D. UX 종사자의 역량

1. T자형 인재

1. 한 분야의 전문지식을 깊게 가진다 (세로선)
2. 다양한 분야의 전문지식을 확보해 놓는다 (가로선)

• 비즈니스 관점에서 사고하기

  • 해당 산업을 이해

  • 사업 전략을 설계 및 문서화, 발표할 수 있는 능력

• 데이터 분석과 관리

  • 데이터 분석 기법과 수학적 사고를 사용할 수 있다
  • 데이터 분석 도구를 활용할 수 있다

• UX 디자인 역량

  • 사용자 니즈를 가로막는 문제점 파악
  • 문제 해결 방법을 찾아 동료들과 협업하여 해결하는 능력

2. 비지니스 역량

매출 증대, 이익 창출의 관점에서

이 목표를 위한 전략을 수립할 수 있는가

3. 데이터 분석 및 관리

수학적 도구를 통한 데이터 분석, 통계 패키지와 오픈소스 활용

적어도 소프트웨어 도구를 활용해서 데이터 수집, 측성, 분석할 수 있어야 함.

도구의 예 Google Analytics나 한국의 Beusable

E. 데이터 주도 UX 프레임워크

데이터를 근거로 UX 상황을 판단하여 지속적으로 개선하는 프레임워크

장점

1. 서비스 성장주기 별로 디자인 방향성과 목표를 되짚어 정리할 때
2. 디자인 산출물의 근거 및 업무 진행의 언어로 데이터를 활용
3. 디자인 검증을 손쉽게 지원
4. UX 분석의 체계화와 자동화

AARRR 프레임워크

AARRR 프레임워크

https://www.slideshare.net/dmc500hats/startup-metrics-for-pirates-long-version?from_action=save

서비스의 시장 진입 단계에 맞는 지표를 측정하여 해당 서비스의 상태를 가늠한다. 시장 진입 단계를 AARRR로 정의한다. 이 프레임워크는 데이터 주도로 서비스 UX를 평가한다. 매출 발생까지의 과정을 5단계의 서비스 성장주기로 나누어 데이터 기반으로 분석하고 관리한다.

Acquisition / Activation / Retention / Referral / Revenue

(획득 / 활성화 / 유지 / 추천 / 매출)

1. 획득 단계

서비스 고객을 모으는 단계이다

달성 지표

• 사용자는 어떤 경로로 서비스에 진입하는가?
• 일간, 월간 사용자 수의 증가여부
• 신규 사용자 수의 증가여부
• 검색엔진 최적화 마케팅

2. 활성화 단계

모인 고객이 우리 서비스를 활용하는 단계이다

달성 지표

• 사용자의 첫경험에 긍정적 경험을 심어주는가?
• 사이트에 머무른 시간이 증가하는가?
• 이탈률(Bouncing Rate)가 감소하는가?
• 페이지 뷰, 클릭 수, 주기능 사용 횟수

3. 유지 단계

고객은 단골이 되어 계속적으로 서비스를 활용하는 단계이다.

이메일, 알림, 카톡, 블로그, 이벤트, 콘텐츠 진행 등으로 유저를 유도함.

서비스 만족도를 확인할 수 있는 단계. 유지율이 낮으면 매출을 달성할 수 없다.

달성 지표

• 재방문률
• 전환율 (방문자 중에서 유도된 행위를 수행한 인원의 비율)
  • 회원 가입, 상품 구매, 다운로드 행위 등

4. 추천 단계

유저가 자발적으로 서비스를 공유하고 구독하는 단계이다.

친구 데려오면 사은품을 준다던지 방법을 사용.

달성 지표

• 긍정적 평가 의견이 제출되는가?
• 공유하기, 구독하기 등 기능 사용이 증가하는가?

5. 매출 단계

각 단계를 달성하면 결국 서비스가 성장 & 매출로 이어진다. 지속적으로 UI 요소를 개선하여 매출 증가를 유도하자.

달성 지표

• 우리의 목적(매출)로 연결되고 있는가?

F. 데이터

1. 공통 언어로서의 역할

데이터 기반으로 의사결정하는 문화 형성

조직의 협업 분위기를 높이고 조직 전체 만족도도 올리자

가설과 그에 대한 결과(데이터)를 보여주는 방식을 사용할 수 있음

검증을 위해 A/B 테스팅 등 비교 평가를 진행할 수 있음

2. 디자인 검증과 반복적 개선

시장의 핵심가치를 정의한 뒤 가설을 수립하고 검증하고 개선하길 반복하라.

• 시장 선점 후 고객 행동 데이터 및 피드백을 분석하여 서비스 개선
• 데이터는 모호한 사용자 행태를 정량화하여 빠르게 가설을 검증한다
• 가설, 검증, 개선 사이클

3. 자원 부족 상황의 대안

• 국내 기업 대다수는 UX 데이터 전문가와 조직이 부족, 부재
• 마케팅 부서와 데이터 과학자가 대신 담당 중
• Funnel 방식의 광고 효과 측정하는 게 대부분
  • 최초에 온라인 광고에 흥미를 보인 고객이 최종 구매까지 이르는 과정을 단계 별로 관찰하고 분석하는 기법
  • 언제 어디서 어떻게 누가 이탈하는가? → 이탈 원인 개선이 목적
• UX 디자이너 및 개발자가 데이터를 직접 분석하여 개선할 수 있다면
  • 다양한 방식으로 UX를 분석하고
  • UX 성과를 개선할 수 있다

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