주관적, 객관적: 데이터 드리븐 디자인 사용

2021.10.19

|

1024

주관적, 객관적: 데이터 드리븐 디자인 사용

*잠깐, 이 글을 소개해드리는 위시켓은 2019년 시밀러웹 방문자 수 기준, 국내 1위 IT아웃소싱 플랫폼입니다.

현재 9만 이상의 개발업체, 개발 프리랜서들이 활동하고 있으며, 무료로 프로젝트 등록이 가능합니다. 프로젝트 등록 한 번으로 여러 개발업체의 견적, 포트폴리오 예상기간을 한 번에 비교해보세요😆

웹 디자인은 주관적으로 볼 때 보이듯 복잡한 문제가 될 수 있습니다. 그렇게 느끼시나요? C2에서는 사용자 리서치와 UX 모범 사례들을 뒷받침하여 가능한 객관적으로 디자인 되었다는 것을 확실히 하기 위해 데이터 드리븐 방식을 사용합니다.

우리는 최근 미국에서 25번째로 큰 학교인 Price George’s County Public Schools (PGCPS)와 협력하여 효율적으로 웹사이트를 재디자인하기 위해 데이터 드리븐 접근 방식을 사용했습니다. 그들의 이전 사이트는 학교의 정확한 정보를 찾기가 어려웠고, 높은 이탈률을 보였습니다. 그들은 그들의 웹사이트가 알려진 프로그램을 더 잘 홍보하고, 새로운 학생들과 인재들을 끌어들이며 학생, 직원, 가족 그리고 커뮤니티와 정보를 공유하길 원했습니다.

브랜드 디자인 시스템을 활용하여 PGCPS는 통합된 경험처럼 느끼고 기능하며 사용자들이 찾고자 하는 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 합니다. 새로운 PGCPS 지역 웹사이트 디자인은 영상, 다국어 지원 및 응답성 디자인을 사용하여 기억에 남을 만큼 유용성이 높은 웹 경험을 만들어냅니다.

이러한 결과는 체크 디자인 결정에서 나타나지 않습니다. 다만 연구를 수행하고 사업과 사용자의 목표 모두를 달성하기 위해 디자인을 형성화하는 데서 비롯됩니다. 저희 팀이 전략적 재디자인을 계속하고 있기 때문에, 저는 데이터 드리븐 디자인을 활용하여 가능한 한 주관적인 디자인 프로세스를 만든 C2의 경험을 공유하고자 합니다.

데이터 드리븐 디자인 활용 방법

‘데이터 드리븐 디자인’이란 무엇인가요?

간단히 말해, ‘데이터 드리븐 디자인’은 정보에 입각한 휴먼 중심 디자인 결정을 내리는 과정을 말합니다. 분석 데이터와 사용자 행동의 반영을 기반으로 결정하는 방법입니다. 이러한 접근 방식을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

· 사용자와 사용자 니즈에 대한 높은 이해도

· 가정과 모범 사례를 넘어설 수 있음

· 비즈니스 결과를 이끌어낼 효율적인 경험 제공

흔히 함께할 사용자들을 깊이 고려해보지 않고 디자인을 하지만, 보기 좋은 디자인이라면 사용자가 좋아할 것이라는 가정은 착각입니다.

데이터 드리븐 디자인이란 무엇인가요

‘데이터 드리븐 디자인’을 위한 데이터 수집 방법

잘 만들어진 휴먼 중심의 디자인 프로세스에는 경험 자체를 참작하는 것이 포함되며 데이터는 우리의 가설을 검증하고, 결과를 책정하는데 도움이 될 수 있습니다.

디자인 결정을 알리는 데 사용할 수 있는 두 타입의 데이터가 있습니다.

양적 데이터

양적 데이터는 실제 수치적 데이터로서 누가, 무엇을, 언제, 어디서 하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 대부분의 양적 데이터는 구글 애널리틱스, 구글 태그 매니저의 웹사이트나 애플리케이션 또는 기타 분석 도구에서 얻을 수 있습니다.

양적 데이터의 예는 다음과 같습니다.

· 구글 분석: 현장 시간, 이탈률, 전환 퍼널

· 구글 태그 관리자: 이벤트와 목표 추적

· 소셜 미디어 분석: 가장 많이 참여한 콘텐츠, 참여한 뉴스레터 등

질적 데이터

질적 데이터는 청중의 느낌과 행동을 포함하며, 왜 그리고 어떻게를 나타냅니다. 사용자의 관점을 보여주고 무슨 일이 일어났는지, 뿐만 아니라 왜 그리고 어떻게 일어났는지를 이해하는데 도움이 됩니다. 우리는 종종 페르소나, 여행 지도, 열 감지 지도, 설문 조사 및 포커스 그룹을 통해 질적 데이터와 커뮤니케이션을 합니다.

질적 데이터에 대한 예와 이해는 다음과 같습니다.

Content: 데이터 드리븐 디자인

· 사용자가 웹 사이트 네비게이션 메뉴를 통해 이동하는 방법

· 사용자가 등록 또는 체크아웃을 완료하지 않은 이유

· 사용자가 온사이트 서치를 통해 원하는 것을 찾을 수 있는 경우

참고: 데이터 드리븐 디자인은 가능한 많은 데이터를 수집하는 것이 아니라 가설을 검증하고, 사용자 중심의 경험을 구축해내기 위해 방향을 제시하는데 도움이 되는 인사이트를 찾는 것입니다. 비즈니스 결과를 이끌어 낼 수 있는 능력은 데이터와 고객의 인사이트를 이해하고 적용시키는 능력만큼이나 성공적인 것입니다.

데이터를 활용한 데이터 드리븐 디자인

데이터를 이용한 디자인 정보 제공

분석적 성공은 단지 데이터를 수집하는 것이 아니라 관련 데이터를 수집하여 적합한 결론과 실행 가능한 인사이트를 끌어내는 것이 관점입니다. 이 작업을 수행하는 데는 몇 가지 방법이 있습니다.

주요 대상 파악

사용자마다 각가의 니즈, 목표, 도전 및 불만이 다르다는 것을 이해해야 합니다. 조사 결과를 참고하여 주요 대상자와 그들이 웹사이트를 방문해 달성하고자 하는 바를 파악합니다. 각 대상자의 빈도와 우선 순위에 따라 작업을 배열합니다.

팁: 분석을 통해 각 대상이 어떤 유형의 콘텐츠를 찾고 있는지를 파악하고 해당 정보를 찾을 수 있는 경로를 생각해보십시오.

선택 개선

이제 작업을 배열했으니 가장 시급하고 우선 순위가 높은 항목을 우선수로 다듬어야 합니다. UX 원리의 모범 사례인 힉스 법칙은 결정을 내리는 데 걸리는 시간은 주어진 선택의 수와 그의 복잡함에 따라 증가한다는 것을 증명했습니다. 웹에는 부동산이 한정적이고, 사용자가 사이트에 접속했을 때 보게 되는 페이지가 너무 많기 때문에 이를 어떻게 사용할지에 대해 신중해야 합니다.

유사 경험 연구

사용자들은 그들이 사용하는 사이트가 아닌 다른 사이트에서 대부분의 시간을 보내므로 콘텐츠 소비에 이미 익숙해져 있다는 것을 생각해 보십시오. 또 다른 UX 원칙인 제이콥의 규칙은 당신의 사이트가 사용자들에게 이미 익숙한 다른 사이트와 동일하게 작동하기를 선호한다고 결론짓습니다. 영감을 얻기 위해서는 소셜 미디어를 찾아보십시오. 카드 기반 디자인은 콘텐츠를 더 쉽게 간략화 시키고, 자주 방문하는 다른 경험들을 에뮬레이트하기 위해 실행됩니다.

수명 디자인

사용자는 해답이나 자료를 찾기 위해 웹사이트를 방문합니다. 콘텐츠 전달은 디자인의 중추가 되어야 하므로 휠을 다시 재발명하려고 하지 마십시오. 콘텐츠 전달 방법에 대한 컴포넌트 기반 디자인 라이브러리를 만듭니다. 이를 통해 사이트 전체에 걸쳐 보다 일관된 경험을 보장하고, 디자인과 콘텐츠 구성을 반복적으로 개선하여 콘텐츠를 ‘분리’함으로 어느 정도 미래에 경쟁력을 갖춘 사이트가 될 수 있습니다.

데이터 시각화 및 보고: 어떤 가치 있는 인사이트를 찾아냈는지 보여주고, 어떤 콘텐츠와 밀접하게 관련이 있는지, 사용자들이 어디서 이탈하는지, 온사이트 서치 혹은 오가닉 서치를 통해 사이트에서 어떻게 정보를 찾고 있는지를 보여줍니다. 또한 이러한 통계가 현재 목표와 어떻게 일치하는지 나타냅니다.

재구성된 경험을 보여줌: 주 인사이트를 사용해 새로운 사이트 디자인 및 경험이 어떤 모습일지에 대한 상상의 레이아웃을 만듭니다. PGCPS를 새로운 사이트 디자인을 통해 ‘테스트 드라이브’ 하기 위해 일부 UX 디자인 도구 Figma와 InVision을 사용하여 마이너 인터랙션을 추가하고 시각화했습니다.

콘텐츠 처리 방법을 보여줌: 서로 다른 이해관계자 콘텐츠가 어떻게 처리되는지 보여주고 설명합니다. 소셜 미디어, 관련 콘텐츠 등을 포함하여 해당 정보를 공유할 수 있는 대안을 제공합니다.

듣고 이터레이트: 방어적인 자세를 취하는 것보다 바이언(buy-in)을 더 빨리 죽이는 것은 없습니다. 조금 양보해서 피드백을 듣고, 비판을 부정적으로 여기기보다는 더 나은 해결책을 찾기 위해 더 깊이 파고들 수 있는 기회로 삼으세요.

레버리지 사례 연구와 경쟁업체 사이트: 당신 업계에 다른 웹사이트에서 데이터 드리븐 재 디자인의 ROI 가치를 입증하는 관련 사례 연구를 어떻게 찾고 비교하는지 참조하세요.

웹사이트 디자인은 미적으로 만족스럽기에는 충분하지 않고, 목적에 부합해야 합니다. 데이터 드리븐 방식으로 디자인에 접근함으로써, PGCPS처럼 의도적으로 모든 결정을 내리고 서비스를 제공해 사용자에게 최적의 경험을 줌과 동시에 비즈니스 결과를 이끌어냅니다.

데이터 드리븐 디자인 접근방식으로 C2는 PGCPS가 사용자에게 제공할 수 있는 서비스 솔루션을 만드는 데 도움을 줄 수 있었습니다. 새로운 웹사이트 경험을 통해 약 19,000명의 직원과 130,000명 이상의 학생들이 우선 순위가 정리된 메뉴, 로버스트 서치 및 스페인어 번역 지원을 통해 리소스를 쉽게 찾을 수 있습니다. 한편, 800개 이상의 콘텐츠 편집 기능은 이제 브랜드의 일관성을 유지하면서 콘텐츠를 변경할 수 있고, 접근성 컴플라이언트를 유지하고 안전장치와 워크플로우를 갖춘 번역 지원이 가능합니다.

C2에서는 항상 데이터를 사용하여 의사결정을 알리고, 고전적으로 주관적인 주제의 디자인이 객관적인지 가능한 확인합니다. 재디자인을 위해 도움이 필요하거나 함께 시작할 파트너를 찾고 있다면 여기로 연락주세요.

국내 1위 IT아웃소싱 플랫폼,

위시켓이 궁금하신가요?

앱 개발 비용 궁금하세요?
위시켓이 바로 알려드릴게요!

데이터 드리븐 디자인데이터 드리븐 디자인 사용데이터 드리븐 디자인 정보데이터 드리븐 디자인 활용데이터 드리븐 디자인이란
다음 글

위시켓 블로그의 새로운 소식 받기