data-driven(10)
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UX리서치 #2: 데이터로 현상을 파악하기
UX리서치에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 비즈니스 기획, 프로덕트 디자인과 개발팀의 협업에 단단한 근거를 더하는 것은 물론, 새로운 비즈니스의 기회를 사용자 관점에서 찾는 것이 중요하기 때문일 것입니다. pxd에서는 그간 다양한 스펙트럼의 리서치 과제를 진행해 왔고, 올해부터는 리서치 분야의 전문성 강화를 위한 다양한 노력을 하고 있습니다. 그간 진행했던 수 건의 리서치 프로젝트를 바탕으로 리서치의 범위, 방법, 해석 등에 대한 생각을 소개해 보려고 합니다. [지난 글] UX리서치 #1: UX리서치의 유형을 알아보자 https://story.pxd.co.kr/1580 들어가며 지난 글에서 UX리서치의 유형에 대해 알아봤습니다. 리서치의 목표와 유형을 결정했다면 보다 구체적인 방법으로 계획을 세워야 합..
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디지털 전환시대의 UXer의 파워는 어디에서 나오는가?
“UXer의 권력은 사용자로부터 나온다” 사용자 조사를 앞두고 있는 pxd의 주니어들에게, 그리고 제가 가르치는 학생들에게 종종 하는 말입니다. 뭔가 익숙한 느낌의 표현임을 눈치채셨을 텐데요, 다음의 헌법 제1조 2항의 문장을 차용하였습니다. "모든 권력은 국민으로부터 나온다" 그리고 미래학자 앨빈 토플러가 그의 책 '권력이동'에서 이야기한 다음의 의미를 담으려고 했습니다. "미래에는 정보를 가진 자가 권력을 가지게 될 것이다 : Knowledge(information) is the most democratic source of Power" UXer는 사용자와 고객을 관찰하고 조사하는 과정에서 정보를 얻습니다. 그리고 이를 분석하고 해석하여 통찰을 얻고 해법의 방향을 모색합니다. 사용자에 대한 정보란 ‘..
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디자이너로서 데이터 해석하고 분석하기
이 글은 Joanna Ngai이 2017년 7월 medium.com에 게재한 글입니다. 피엑스디에서 저자의 허락을 받고 번역, 게시하였으며, 저자의 허락 없이 복사하여 사용하는 것은 절대 안 됩니다. 원문 링크 : https://uxdesign.cc/designing-with-data-ed721ffa008e / 번역 : 김성경, pxd Innovation Group 1, 주임연구원 통계가 엄청난 양의 데이터를 요약하고 우리가 그것을 이해할 수 있도록 돕는 것처럼, 우리가 겪는 복잡한 현실에서는 본능이 그러한 역할을 한다. 그렇기 때문에 사람들이 사용하고 싶어 하고 좋아하는 상품은 통계와 본능 두 가지로 인해 만들어진다. - Barden kowitz 많은 기술 회사에서 디자인과 데이터는 밀접하게 연관되어 ..
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Data Driven User Modeling - 데이터 기반의 사용자 모델링 프로세스
pxd에서 사용자를 이해하는 방법으로 데이터 활용에 관심을 갖기 시작한 것은 2013년 전후일 것 같습니다. 이번 글에서는 UX 디자인 프로세스에서 데이터에 근거하여 사용자 모델링을 하는 방법에 대해 이야기하려고 합니다. 사용자 가설에 대한 객관적 근거의 아쉬움 저(담당자)는 충분히 납득이 되는데 윗분들은 증거를 원하시거든요. 명백한 숫자가 있으면 좋은데... 그럴듯하긴 한데 정말 그런 사용자가 얼마나 되는 걸까요? 이전 글 (사용자 모델이 이해와 활용)에서 디자인 프로세스에서의 사용자 모델링의 중요성과 방법에 대해서 소개를 한 바 있습니다. 사용자 모델링은 목표 사용자에 대한 명확한 이미지를 갖는다는 점에서, 그리고 디자인 과정의 구심점이 된다는 측면에서 유용합니다. 그러나 정성적인 리서치 과정에서 얻..
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리테일 & 로지텍스 컨퍼런스 2019 후기
지난 7월, 바이라인 네트워크에서 주최한 리테일 & 로지스 테크 컨퍼런스 2019에 다녀왔습니다. 이날 진행된 세션 중 인상 깊었던 두 개의 세션을 공유합니다. 마켓컬리의 데이터 팀이 어떻게 데이터를 공유하고 업무에 활용하고 있는지, 배달의 민족이 어떻게 미래의 배달을 만들어나가고 있는지 살펴봅니다. 데이터 물어다주는 멍멍이 - 노상래 작성자. 강유정 마켓컬리와 데이터 농장(a.k.a. 데농) 마켓 컬리는 식료품 전문 유통 업체로, 좋은 상품을 합리적으로 서비스하는 회사입니다. 상품 소싱과 제조, 주문 처리 및 재고관리, 배송, 데이터 분석 등을 내재화하고 있습니다. 컬리의 데이터 팀은 '데이터 농장'이란 재미난 이름을 갖고 있습니다. 농부처럼 데이터를 줍고, 키우고, 열매를 수확하며 발전해왔기 때문에 ..
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서울시 생활 인구 코로플레스맵 시각화
서울시에서 서울 생활 인구 정보를 공개하여 누구나 활용할 수 있습니다. https://data.seoul.go.kr/dataVisual/seoul/seoulLivingPopulation.do 생활 인구는 주민등록에 등록된 거주자가 아니라 특정 시간, 특정 지역에 실제 생활하는 인구입니다. 사람을 한명 한명 셀 수는 없으니 전국민이 가진 휴대폰을 이용했습니다. KT 기지국과 휴대폰 간 통신 이력을 기반으로 서울시 인구통계정보를 이용해 추계했다고 합니다. KT 고객이 아니거나 휴대폰이 꺼져있거나 휴대폰이 없는 사람(특히 미취학 아동,고연령 층)은 이력에 남지 않으니 통계적으로 추정해 보정한 데이타입니다. 원자료는 날짜, 시간, 지역(행정동), 연령, 성별 각각 인구수로 구성되어 있는데요. 통계 추정값이라 인..
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HCI KOREA 2019 참관 후기 (2/3)
Data-Driven UX 사례 발표작성자 : 류정우 HCI KOREA 2019 참관 후기 1편 HCI KOREA 2019 참관 후기 2편 HCI KOREA 2019 참관 후기 3편 들어가며 Data-Driven이라는 말을 많이 들어보셨나요? 요즘 데이터가 워낙 많이 활용되고 있다 보니 Data-Driven이라는 용어를 자주 접할 수 있게 되었습니다. 위키피디아 첫 문장을 인용하여 데이터 드리븐의 정의를 짚고 넘어가 봅시다.Data-Driven Progress in an activity is comeplled by data, rather than by intuition or by personal experience. 일련의 행동들이 개인의 경험이나 직관에 의존하기보다는 데이터에 준거하여 이루어질 때 우리..
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정성, 정량 조사를 병행하여 퍼소나에 설득력 부여하기
퍼소나에 대한 회의감 이 블로그에 들어오신 분들은 퍼소나를 활용하거나, 들어본 경험이 있을 것입니다. 대부분의 디자인 씽킹, UX 교육에서 다루는 과정이기 때문입니다. 그만큼 '퍼소나'는 디자인 업계에서 보편화되었습니다. 퍼소나가 1995년 소개된 이래 20년 이상의 시간이 흘렀고 그 이후 많은 회사들이 퍼소나를 디자인에 활용하기 시작했습니다. 퍼소나에 회의감을 가지는 회사도 증가 했는데요. Invision에서는 '퍼소나가 당신의 제품을 망치고 있나요?'라는 비판글을 발행했습니다. Slack의 전 제품 디렉터 역시 '퍼소나는 쓰레기다'라는 글을 썼고요. Microsoft에서는 기존에 알고 있던 퍼소나를 비판하고, 내부에서 사용하는 '퍼소나 스펙트럼'을 소개하기도 했습니다. 회의감을 가지는 이유를 요약하면..
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[IDG Conference] 8th Business Impact & Big Data 참석 후기
2월 27일 IDG에서 주최한 8th Business Impact & Big Data 컨퍼런스가 양재역 엘타워에서 열렸습니다. pxd에서는 최신 산업 현황과 Big Data 트렌드를 보기 위해 참석하고 온 후기를 전합니다. 최근에 Big Data를 적용하여 성공적인 서비스를 하는 해외 사례와 다양한 산업에서 효과적으로 활용하는 사례를 볼 수 있는 좋은 컨퍼런스였습니다. 컨퍼런스에서 가장 인상 깊었던 두 강연을 소개하고자 합니다. * IDG 컨퍼런스 소개 (http://www.itworld.co.kr/conference/) CRM 관점에서 바라본 변화 오미현 팀장, 마켓분석팀, 이마트 들어가며 CRM(Customer Relationship Management)이란 고객 관계 유지에 대한 내용으로, 선별된 ..
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사용성 비교 평가 도전기 2편. 정량 평가
서론 , 책에 제가 정량평가에 대해 궁금했던 내용이 있어 정리했습니다. 몇 명의 참가자가 필요할지, 어떤 수치가 의미 있다고 판단할지 등을 정리했습니다. 우선 정량 데이터를 활용하면 좋은 점과 유의할 점을 알아보았습니다. 정량 평가 활용의 장점 히트맵 데이터 (1) 현상을 파악하는 데 유용합니다. 로그나 히트맵, 또는 사용자가 만족도를 평가하는 자기보고 데이터 등을 수집할 수 있습니다. 사용자 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 개선해야 할 문제의 우선순위를 매길 수 있습니다. 디지털 맥킨지에서는 UX 정량 데이터를 분석해 비용 대비 가장 효율적인 문제에 집중합니다. (2) 정량 데이터는 디자인을 설득할 때 의사결정을 뒷받침하는 근거가 될 수 있습니다. 디자인을 구현하는 과정에 마케팅, 개발 분야, 경영 ..