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'pxd talks'에 해당되는 글 83건

  1. 2017.10.16 [pxd talks 76] 인간관계와 의사소통을 위한 비폭력대화(NVC교육) (2) by 위승용 (uxdragon)
  2. 2017.07.17 [pxd talks 75] 빅게임 형태로 체험해보는 리더십 워크숍 by Myounghee.Jeong
  3. 2017.05.04 [pxd talks 73] 야구의 분석과 데이터의 활용 by 베비버드
  4. 2017.04.13 2016 pxd talks 66-72 by younjae
  5. 2017.04.10 [pxd talks 72] 중국 IT의 현재 : 디자이너 시선으로 보는 알리바바와 텐센트 by fragancia
  6. 2017.04.07 [pxd talks 71] 데이터 활용 글로벌 혁신 성공에서 찾아보는 데이터 기반 UX 전문가가 나아갈 길 by fragancia
  7. 2017.03.30 [pxd talks 70] 게임 속 데이터 분석을 통한 사용자 경험 설계 by Jokang Heo
  8. 2017.03.24 [pxd talks 69] User Story와 애자일 방식의 활용방법 by IO Lee
  9. 2017.01.05 [pxd talks 68] 데이터 분석을 통한 Growth hacking by jun.ee
  10. 2016.12.15 [pxd talks 66] 모바일,커머스,시간 by 베비버드
2017.10.16 07:50

[pxd talks 76] 인간관계와 의사소통을 위한 비폭력대화(NVC교육)

2017년 9월 21일 비폭력대화 세미나가 3시간 동안 pxd 대회의실에서 진행되었습니다. 강의는 한국 비폭력대화 센터의 이윤정 부대표님께서 진행해 주셨습니다. 해당 교육 진행 배경은 pxd 내/외부에서 일어나는 다양한 커뮤니케이션 문제가 발생하는데, 비폭력 대화를 통한 커뮤니케이션 스킬을 향상하기 위해서 해당 교육을 진행하게 되었습니다.


처음에는 원형으로 둘러앉아 공을 주고받으며, 공을 받은 사람이 내 현재 ‘느낌’에 대해서 공유하는 시간을 가졌습니다. 해당 실습을 통해 사람마다 다른 느낌이 있다는 사실을 알 수 있었으며 의외로 현재 느낌에 대해서 잘 생각해본 적이 없다고 생각했습니다. 해당 액티비티는 회의 전이나 오전에 팀원들끼리 Check-in 방식으로 느낌을 공유하는 방식으로도 적용해 볼 수 있을 것 같습니다.


비폭력대화는 ‘마샬 B 로젠버그’에 의해서 처음 전파되었습니다. '비폭력'이란  단어의 의미는 단지 폭력의 반대 의미가 아니고 상대와 나의 차이를 뛰어넘는 것이라고 합니다. 대화를 할 때 상대방에게 연민을 갖는 것이 중요합니다. 연민을 갖게 되면 상대의 상처도 품어줄 수 있고, 연민을 갖게 될 때 상대방을 공격하지 않고 비난없는 비폭력 대화를 할 수 있다고 합니다.

여기서 두 동물에 대한 비유가 나옵니다. ‘기린’과 ‘자칼’인데요. 기린은 심장이 크고 강합니다, 자기 보호를 잘 합니다. 자칼은 폭력적이고 야비합니다. 
회사에서의 상황, 가정에서 부모와 자식 간의 상황을 ‘자칼’에 대입해 대응하는 실습을 하였습니다. 자칼은 공격적이고 상대방의 마음을 아프게 합니다. 이때 자칼과 대화를 하기 위해서는 기린처럼 강심장을 가져 자칼의 공격에서 자신을 보호하고, 더 나아가 자칼의 마음을 이해해주는 ‘연민’의 감정이 필요하다는 사실을 배웠습니다. 

비폭력 대화를 하기 위해서는 우선 ‘나’ 자신을 알아야 합니다. 나 자신의 장점과 현재 상황, 그리고 상대방과의 커뮤니케이션 방식에 대해서 알아야 합니다. 나 자신의 감정을 컨트롤하기 위해서는 명상 같은 방식도 도움이 된다고 배웠습니다.

비폭력 대화의 모델(단계)은 4종류로 구성됩니다.


1 관찰 (Observation) 상대의 말과 행동을 있는 그대로 ‘관찰’합니다. ‘평가’와 구별되는 방식입니다. 보통 대화를 할 때 평가의 방식으로 대화를 하게 되는데 이러한 방식은 상대방에게 상처를 줄 수 있습니다.

(관찰) 
김oo씨는 출근시간보다 30분을 지각했다. (평가 
김oo씨는 게으르고 형편없는 사원이다.


2 느낌 (Feeling) 행동을 보았을 때 느껴지는 감정입니다. 느낌은 몸과 마음의 반응으로 욕구 충족 여부의 신호등입니다. 생각과 구별 할 수 있습니다. 

(느낌) 김oo씨는 민망했다. (생각) 김oo씨는 자신이 한심하다.


3 욕구 (Need) 느낌의 근원은 욕구입니다. 그 순간에 필요한 것, 중요한 것, 원하는 것이라고 할 수 있으며 수단이나 방법과 구분됩니다.

(욕구) 신뢰가 중요하다, 출근이 여유롭기를 바란다. (수단/방법) 자동차를 가지고 다니지말고 전철을 타야 한다.


4 부탁 (Request) 삶을 풍요롭게 하기 위해 자신이나 상대방에게 연결부탁이나 행동부탁을 할 수 있습니다. 이때 상대방에게 ‘부탁’이 아닌 ‘강요’를 하지 말아야 합니다.

마지막으로 상대방에게 화가 났던 경험을 토대로 사전에 준비된 ’느낌’과 ‘욕구’ 카드를 통한 비폭력대화 실습을 해 보았습니다. 해당 실습을 해 보니 처음에 마주하고 싶지 않았던 내 감정상태에 대해서 객관화하여 확인해 볼 수 있었으며, 당시 상대방의 감정에 대해서 이해하고, 더 나아가 비폭력대화를 통해 연민의 감정을 느껴 내 감정이 조금씩 변화 해 감을 알 수 있었습니다. (해당 카드는 비폭력대화 웹사이트에서 구매 가능하다고 합니다.) 느낌과 욕구 카드는 가정뿐 아니라 회사에서 프로젝트 시작 전, 그리고 프로젝트 진행 중간중간에 진행해도 좋다고 합니다. 해당 세미나에서는 아쉽지만 직접적인 프로젝트 상황에 대입해서 해보지는 못했습니다. 이에 프로젝트에 대입하여 해보고 싶은 생각이 들었습니다.


여러모로 유익한 시간이었으며, 회사 내에서 이러한 고민을 하고 있으시다면 해당 세미나를 추천드립니다.


-

추가로 이윤정 부대표님께서 추천해주신 책 두권과 팟캐스트를 소개드립니다.

1. 아이는 사춘기 엄마는 성장기 http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=6255530

2. 비폭력 대화 http://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=6458569

3. 팟캐스트 대화만점  http://www.podbbang.com/ch/11272?e=22386879


마지막으로 비폭력 대화 교육에 대해서 궁금하신 분들은 해당 링크에서 참고 부탁드립니다. 

https://www.krnvc.org:5009/about/about01.aspx 


[참고##pxd talks##]


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2017.07.17 07:50

[pxd talks 75] 빅게임 형태로 체험해보는 리더십 워크숍

지난 6월, pxd에서는 빅게임 제작 그룹 '작당'의 신아름, 권수정님과 함께 '빅게임 형태로 체험해보는 리더십 워크숍'을 진행했습니다. 리더십을 어떻게 키울지, 또 진정한 리더십이란 무엇인지 게임과 토론을 통해 알아보는 기회였습니다. 저는 평소 리더십에 관해 궁금한 것도 많았고 게임도 좋아해서 더더욱 즐겁게 임할 수 있었습니다.


이번 게임에서 수행하는 프로젝트는 '화성 탐사하기'였는데, 참가자 모두가 화성 탐사대의 팀장이 되어 가상의 팀원들을 데리고 여러 사건을 해결하며 프로젝트를 완수해 가는 게임이었습니다. 이번 워크숍에서는 시간이 부족해서 안타깝게도 전반부의 화성에 도착하는 부분까지만 진행되었지만, 그래도 리더십에 관해 조금은 깨달을 수 있는 시간이었습니다.


먼저 게임을 시작하기 전에 각자 네임카드에 자신을 소개할 수 있는 키워드와 워크숍 참여 목표, 어떻게 목표를 달성할 것인지 등을 적고 서로 내용을 공유했습니다. 그 후 그룹별로 화성 탐사선의 이름을 정하고 탐사선 내에서 꼭 지켜야 할 규칙을 정했는데, 사실 게임을 진행하면서 몰입하자 규칙을 잊게 되는 것은 순식간이었습니다.

'화성 탐사하기'는 주사위를 이용한 카드 게임 형태로, 본격적으로 게임을 시작하기에 앞서 참가자들은 팀원 관리와 포인트 기록을 위한 카드, 기본 게임 포인트, 프로젝트 카드와 특별 카드를 받아서 세팅합니다. 프로젝트 카드는 화성 탐사를 위해 완수해야 하는 일과 그 일을 처리하기 위해서 필요한 팀원 및 조건(주사위 숫자 등)이 명시되어 있습니다. 특별 카드는 턴이 돌아올 때마다 얻을 수 있고 카드를 사용하여 다른 플레이어가 프로젝트를 완수하는 것을 방해하거나, 자신의 프로젝트 수행을 돕거나, 게임 운영에 필요한 포인트를 얻는 데 사용됩니다. 플레이어들은 진행자분들의 도움을 받아 가며 자신이 가진 프로젝트를 수행하기 위한 주사위 숫자를 만들고 이를 해결할 수 있도록 팀원들의 능력을 올리며 게임을 진행하게 되었습니다.


게임을 진행하면서 플레이어들이 프로젝트를 이끌고 팀원들의 능력을 올리는 과정을 통해 진정한 리더십이란 무엇인지 자연스럽게 체득하는 것이 게임의 목표였고, 각자 4개의 프로젝트를 완수하며 게임이 종료되었습니다. 저는 승부욕이 높은 편이라 게임을 할 때는 이기는 데만 집중해서 금방 워크숍 목표를 잊어버렸지만 중간중간 진행자의 설명을 들으면서 게임 속 요소들과 리더십의 관계에 대해 생각해보게 되었습니다.


게임이 끝난 뒤에는 '팀원 키우기'에 대한 각자의 생각을 그림으로 공유하는 시간이 있었습니다. 대부분 비슷한 맥락의 그림인데도 각자의 상황과 경험에 따라 다른 이야기를 풀어내는 것을 보고 생각의 폭이 넓어졌다는 느낌을 받았습니다. 또 토론을 통해서 팀원을 키우지 않을 때 어떤 일이 벌어지는지, 팀원의 어떤 능력을 키워줘야 하는지에 대해 의견을 교류하기도 했습니다.


저는 이야기를 들으면서 결국 좋은 리더십이란 팀원을 잘 키워주는 것이라는 생각이 들었습니다. 팀원이 창의적인 생각을 하고 스스로 해답을 찾을 수 있도록 올바른 질문을 던지는 것이 좋은 리더의 역할인 것 같습니다. 이전에는 리더십이라고 하면 막연하게 팀원을 잘 다독이고 팀을 이끄는 것이라고 생각했습니다. 구체적으로 어떻게 실현할지는 고민해 본 적이 없었던 것은 당연하고요. 이번 워크숍을 통해 한 가지 방법은 찾은 것 같습니다. 앞으로 팀을 이끄는 기회가 생긴다면 팀원들에게 올바른 질문을 하려고 노력해야겠습니다. 다만, 여전히 어떤 질문을 해야 할지 확신이 없다는 점에서는 아직도 배울 게 많이 남았다는 생각을 하게 됩니다. 워크숍의 후반부에서는 리더로서 해야 할 좋은 질문을 정리하고, 워크숍이 끝나면 실생활에서 직접 적용해 보는 것이 리더십 워크숍의 최종 목표라고 하는데요. 그 질문 리스트를 얻지 못해 정말 아쉬웠습니다.


처음에 워크숍을 시작하면서 '리더십은 경험을 통해 익힐 수 있고, 단순히 경험하는 것뿐만 아니라 경험을 돌이켜보며 학습하는 것이다'라고 말씀하셨는데, 이번 워크숍 역시 게임을 하던 순간보다 게임이 끝난 뒤 참가자들이 서로의 소감을 공유할 때 더 많은 것을 배우는 시간이었습니다.


[참고##pxd talks##]

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2017.05.04 07:50

[pxd talks 73] 야구의 분석과 데이터의 활용


73회 pxd talk에서는 NC 다이노스 데이터팀의 임선남 팀장님이 '야구의 데이터 분석'라는 주제로 강연을 해주셨습니다. 야구에 데이터라니 뭔가 생소한 이 둘의 조합이 어떤 시너지를 내며 야구 업계에서 활용되고 있는지 알아볼 수 있는 신선한 강의였습니다. 데이터 분석을 활용한 야구를 한번 생동감 있게 전달해드리고자 합니다.


들어가며

사실 필자는 야구장은 2번밖에 가보지 못했고 야구에 대해 큰 관심도 없었습니다. 다소 생소할 수 있는 강의였는데요, 그러다 머니볼(2011)이라는 영화가 생각났습니다. 데이터를 통해 야구 선수들의 영입과 관리를 다이나믹하게 보여줬던 영화의 주인공 브레드피드가 연기한 빌리가 생각났습니다. 데이터와 야구, 이 생소한 둘이 어떻게 시너지를 내고 있는지 알아보려 합니다.



1. 야구의 기록 및 세이버매트릭스(Sabermaetrics)의 역사

야구는 영국의 크리켓이 변형되고 발달하여 만들어졌다고 합니다. 초창기 야구의 야구 규칙 확립에 기여한 ” Henry Chadwick”은 원래 스포츠 기자로서 야구를 기록의 스포츠로 만들어낸 야구의 아버지라고 할 수 있습니다. 시간이 지나면서 야구 기록을 통해 야구를 객관적이고 합리적으로 이해하고자 하는 기조가 생겨났습니다. 빌 제임스는 이를 Sabermerics( Society for American Baseball Resrarch measurement :세이버메트릭스)라고 불렀습니다. 빌 제임스의 연구를 시작으로 수많은 변화가 이루어졌고, 개인의 취미 차원을 넘어 야구 전반에 쓰이고 있을 만큼 널리 퍼지게 됩니다. 이 방법론을 통해 유명해진 사람이 바로 머니볼의 빌리 빈 단장입니다.

영화 머니볼(2011)의 브레드피트가 연기한 빌리 빈


메이저리그의 만년 하위 팀 오클랜드 애슬레틱스의 단장 빌리 빈이 2002년 보여준 20연승의 기적을 보여준 영화가 머니볼 (2011)인데요. 영화에서 빌리 빈은 선수의 연봉 계약에 이용되는 선수 평가 방식에 문제의식을 느끼고 있었습니다. 기존 야구선수 평가에서는 타율, 홈런, 도루 등이 중요시되었지만 빌리 빈은 출루율과 장타율에 우선순위를 둡니다. 다년간 누적된 야구 통계를 수학적으로 분석해 선수의 능력을 평가하는 방법으로 세이버메트릭스의 위상을 높인 사건이었죠.

한국도 80년대에 ‘한국야구기록 연구회’라는 야구분석 모임이 있었으나 아쉽게도 우리나라는 미국의 메이저리그처럼 방대한 수의 야구선수가 없으므로 야구데이터 연구가 그다지 주목받지는 못했다는 후문이 있네요. 결국, 데이터가 가진 장점을 십분 활용할 수 있게 만든 스포츠가 야구라고 볼 수 있습니다. 타자의 타율 안타 홈런 등 다양한 기록들은 그 선수의 가치를 높이고, 관중에게는 경기를 더욱 즐겁고 새로운 눈으로 즐길 수 있게 합니다.



2. 득점/실점과 승률

야구는 결국 점수를 많이 낸 팀이 이기는 구조입니다. 이기기 위해서는 가능한 한 많이 득점하고 적게 실점해야 합니다. 그래서 팀의 승률을 득점/실점의 관계를 통해 수학적으로 설명하는 방법이 고안됩니다. 빌 제임스의 "피타고리언 기대승률"이라는 공식이 있습니다. 식의 모양이 피타고라스의 정의와 비슷해서 명칭이 정해졌다는 풍문이 있습니다. 이 공식을 이용해 기대승률을 예측할 수 있게 됩니다.

빌 제임스의 피타고리언 기대승률


이외에도 다양한 개량 공식이 개발되었습니다. 결론을 말하자면 실제 승률과 기대승률이 100% 맞을 수 없지만 대게 비슷한 오차범위 안에서 승률이 결정됩니다. 예측이 다른 이유는 단기전에 강한 팀과 장기 레이스에 강한 팀이 있기 때문입니다. 야구의 정규 시즌은 매우 길어서 선수 개개인의 관리, 부상 등의 예측 불가능한 여러 이슈가 발생할 수 있습니다. 반면 가을야구처럼 단기간에 경기를 치르는 경우 역량이 좋은 선수가 단기간에 보여주는 퍼포먼스가 절대적일 것입니다.



3. 24 States/RE Matrix

야구 경기는 State와 Event로 나누어 볼 수 있습니다. State는 아웃카운트의 수와 주자의 유무로 정의가 됩니다. 결국, 조합에 의해서 24가지 State가 구성되고, 이 State에 변화를 일으키는 삼진아웃, 볼넷 등을 Event라고 합니다. 기대득점표를 확인해보면 좀 더 뚜렷하게 이해가 될 수 있습니다. 아래 표는 <국내 KBO 2014-2016>과 <미국 MLB 1999-2002> 경기입니다. 국내 야구가 득점 성향이 높은 타고투저의 리그임이 드러납니다.

표1) KBO 2014-2016 / 표2) MLB 1999-2002



4. 선수 평가하기

결국, 야구의 데이터 분석은 좋은 선수를 모아서 팀을 승리로 이끄는 것. 이것이 가장 큰 역할일 것입니다. 그래서 가장 궁금했던 부분이 선수 평가 시스템이었습니다. 그리고 기대했던 것보다 좀 인간적인 부분도 있어 흥미로웠습니다.


1) 선수기대가치

선수의 기대가치 = 환경적 요인 + 운 + 타 선수의 기여


운이 기대가치에 포함된 부분이 독특했습니다. 이래서 인생은 운칠기삼이라 하나 봅니다. 연사님은 결국 선수들은 잘놈잘, 평균회귀의 케이스를 보인다고 하셨는데요. 모든 데이터는 True Talent와 Luck을 포함하고 있고 샘플이 늘어날수록 선수 본연의 능력에 가까워진다고 판단한다고 합니다.


2) 선수평가의 기준( 적절한 기준의 필요성 )

A 선수는 100이닝을 뛰지만 3.50의 투수 방어율을 기록했고, B 선수는 200이닝을 뛰지만 A 선수보다 상대적으로 낮은 4.50의 투수방어율을 기록했습니다. 만약 단기 결과로 보았다면 A 선수가 더 높은 가치의 선수가 되겠지만 사실 200이닝을 뛴 선수와의 형평성에 대해서는 논란의 여지가 있을 것입니다. 이때 기여수준에 대해 대체 수준 투수(2군에서 제일 잘하는 선수 기준)보다 얼마나 이바지했는가를 측정합니다.


3) 구장 효과

구장은 실제 경기에서 많은 영향을 미치는 요소입니다. 물리적인 차이가 있기 때문입니다. 예를 들어 경기장 펜스가 낮으면 홈런이 잦고 구장이 넓을수록 수비가 어려운점 등을 생각해 볼 수 있겠습니다. 또한, 심리적인 요인까지 차이를 만들어낼 만큼 구장 효과는 무시할 수 없는 요소입니다.


4) 역대 최고의 선수들

우리나라의 야구선수 중 최고의 타자와 투수는 누구일까요? 시즌 누적 기여 수준으로 살펴본 역대 최고의 선수들은 아래와 같았습니다. 30위까지 발표되어 있었지만 간략하게 10위까지만 공개해 보았습니다. 역시 선동열, 최동원 선수의 빛나는 성과가 보이네요. 또한, 이승엽 선수는 10위권 내에 3번이나 이름을 올렸습니다.

역대 최고의투수 <시즌 누적기여 수준 WAR>


역대 최고의 타자 <시즌 누적기여 수준>


마치며….

강의를 듣고 나서 야구에 대해 다시 생각해 보게 됐는데요, 선수들이 보여주는 퍼포먼스도 중요하지만, 이들의 기록을 통해 야구를 더 세세히 살펴볼 수 있었고 왜 전설이라고 불리는 선수들이 존경 받는지에 대해서도 알게 되었습니다. 그저 열광하는 스포츠가 아닌 수학과 통계를 통해 한 번 더 스릴을 느끼게 하는 스포츠라는 것을 새삼 깨닫게 되는 강의였습니다.


[참고##pxd talks##]

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2017.04.13 07:50

2016 pxd talks 66-72

지난 2016년에 진행된 pxd talks를 정리해 보았습니다.
총 7번 중 내부 강의 하나를 제외한 6번 pxd talks에 대해 블로그에 기록을 남겼으니, 관심 가는 주제를 찾아 한번 읽어보시면 좋을 것 같습니다. pxd talks를 통해 pxd가 관심 있는 분야는 어떤 것인지 들여다보시는 기회가 되기를 바랍니다. :)



[pxd talks 72] 중국 IT의 현재 : 디자이너 시선으로 보는 알리바바와 텐센트
By fragancia ,2017/04/10

72회 pxd talk에서는 알리바바를 거쳐 현재 중국 텐센트에서 디자인 전문위원이자 Senior Principal UX Designer로 일하는 이현주 님이 '중국 IT의 현재 : 디자이너의 시선으로 보는 알리바바와 텐센트'라는 주제로 강연을 해주었습니다. 샤오미, 알리바바, 텐센트 등 이제는 익숙한 중국의 IT 대기업들이지만 미국 기업들에 비하면 상대적으로 낯설고 덜 알려진 게 사실입니다. 이번 강연에서 이현주 님은 중국 IT 대기업의 문화와 디자인 트렌드, 그리고 나아가 그들이 생각하는 '중국적 혁신'에 대해서 피부에 와 닿는 내용을 공유해주었습니다. 더보기...


[pxd talks 71] 데이터 활용 글로벌 혁신성공에서 찾아보는 데이터 기반 UX전문가가 나아갈 길
By fragancia ,2017/04/07

트레저데이터의 고영혁 님이 “데이터 활용 글로벌 혁신 성공에서 찾아보는 데이터 기반 UX전문가가 나아갈 길”이라는 주제로 강연을 해주었습니다.
고영혁 연사님은 데이터사이언스, 그로스해킹, 스타트업, 서비스디자인, UX, 비즈니스모델 등에 대한 전문분야를 가지고 다양한 활동을 하고 있으며, 지난 2015년 7월에도 “UX 전문가를 위한 Growth hacking”이라는 주제로 강의를 진행한 바 있습니다. 더보기...


[pxd talks 70] 게임 속 데이터 분석을 통한 사용자 경험 설계
By Jokang Heo ,2017/03/30

2016년 11월, 엔씨소프트 데이터분석 모델링팀 이은조 팀장님이 pxd에 방문하여, ‘데이터 분석을 통한 게임 유저 모델링’라는 주제로 강연을 해주었습니다. 엔씨소프트에서는 많은 MMORPG를 서비스하고 있는데, MMORPG라는 하나의 거대한 가상 세계에서 유저들은 다양한 데이터를 만들어내고 있었습니다. 이은조 팀장님은 유저들이 게임을 플레이하며 만들어내는 데이터에서 게이머들의 유형과 행동 패턴들을 추적하고, 이러한 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하는 작업을 담당하고 있었습니다. 이번 pxd Talks는 엔씨소프트가 어떻게 데이터를 분석하는지와, 발견한 인사이트의 활용 사례를 볼 수 있는 강연이었습니다. 더보기...


[pxd talks 69] User Story와 애자일 방식의 활용방법
By IO Lee ,2017/03/24

작년 11월 17일, 69회 pxd talk가 User Story라는 주제를 가지고 워크숍 형태로 진행이 되었습니다.
장장 4시간 동안, Agile Consulting(애자일컨설팅)의 대표이신 김창준 님을 모시고 User Story는 무엇이며, 어떻게 실제 업무 상황에 접목하여 활용할 수 있을지에 관해서 토론과 간단한 실습 통해 pxd talk를 진행하였습니다. 더보기...


[pxd talks 68] 데이터 분석을 통한 Growth hacking
By jun.ee,2017/01/05

지난 2016년 10월, pxd에서는 정말 오랜만에 pxd talks가 열렸습니다. 68회 pxd talks에서는 알렉스앤컴퍼니의 서하연 대표님이 ‘데이터 분석을 통한 Growth hacking 사례’라는 주제로 저희 회사에서 투자하고 있는 트루밸런스의 성공사례를 중심으로 강연을 해주셨습니다.
데이터(주로 위치 데이터) 분석에 대한 기본적인 개념과 트루밸런스가 100만 유저를 유치하기까지 데이터 분석이 어떤 역할을 했었는지, 그리고 현재는 어떻게 발전되어 운영되고 있는지를 소개해주셨고 이후 짧은 문답시간을 가졌습니다. 더보기...


[pxd talks 66] 모바일,커머스,시간
By 베비버드,2016/12/15

지난 2016년 3월, pxd에서는 이재용 대표가 진행하는 사내교육이 있었습니다. “모바일,커머스,시간”이라는 주제로 교육이 진행되었습니다. pxd는 2014년 이후부터 다양한 커머스 프로젝트 경험을 쌓아 오고 있었습니다.
커머스 프로젝트에서는 “어떻게 웹에서 제공했던 커머스 경험을 모바일로 대체할 수 있는지”혹은 “더 나은 경험으로 발전시키는 방향”을 꾸준히 고민했습니다. 여러 프로젝트를 통해 이재용 대표가 얻은 인사이트를 공유하는 시간을 가졌고 그 내용을 공유합니다. 더보기...


[참고##pxd talks##]



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2017.04.10 07:50

[pxd talks 72] 중국 IT의 현재 : 디자이너 시선으로 보는 알리바바와 텐센트


72회 pxd talk에서는 알리바바를 거쳐 현재 중국 텐센트에서 디자인 전문위원이자 Senior Principal UX Designer로 일하는 이현주 님이 '중국 IT의 현재 : 디자이너의 시선으로 보는 알리바바와 텐센트'라는 주제로 강연을 해주었습니다. 샤오미, 알리바바, 텐센트 등 이제는 익숙한 중국의 IT 대기업들이지만 미국 기업들에 비하면 상대적으로 낯설고 덜 알려진 게 사실입니다. 이번 강연에서 이현주 님은 중국 IT 대기업의 문화와 디자인 트렌드, 그리고 나아가 그들이 생각하는 '중국적 혁신'에 대해서 피부에 와 닿는 내용을 공유해주었습니다.



들어가며...

중국은 전 세계에서 온디맨드(On-demand) 서비스를 가장 많이 이용하는 국가입니다. 온디맨드 서비스란 '내가 있는 곳으로 찾아오는 상품이나 서비스'인데, 국내의 대표적인 온디맨드 서비스 업체로는 배달의민족이 있습니다. 중국 온디맨드 서비스 분야의 선두주자는 이제는 국내에도 많이 알려진 바이두, 알리바바, 텐센트의 세 기업이며(줄여서 BAT) 이들은 각각 포지셔닝하고 있는 분야가 다릅니다. 알리바바는 타오바오, 알리페이, 티몰 등 이커머스 위주의 기업이며 바이두는 중국의 대표적인 검색엔진으로 구글을 밀어내고 높은 점유율을 보이고 있습니다. 마지막으로 텐센트는 메신저 서비스 QQ, 모바일 메신저 위챗 등의 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 한편, 막강한 자금력을 바탕으로 <클래시 오브 클랜>이라는 게임으로 유명한 슈퍼셀을 소프트뱅크로부터 인수하기도 하는 등, 세계 게임계에 많은 영향력을 미치고 있습니다. 이 세 회사 외에도 최근 우버 차이나를 인수하고 새롭게 떠오르고 있는 디디추싱, 자전거 공유 서비스인 오포, 모바이크 등 많은 스타트업들이 압도적인 사용자 수를 기반으로 성장에 박차를 가하고 있습니다.



1. 숫자로 보는 중국 : 진격의 대륙은 이미 모바일 선진국

중국의 역동적인 성장은 통계 수치에서 단적으로 드러납니다. 중국은 현재 인터넷 사용자 수에서 단일국가로는 독보적으로 1위를 차지하고 있습니다. 게다가 모바일 이용자 수는 이보다 더욱 많은데, 이는 중국 경제의 급격한 성장과 세계 모바일 시장의 급격한 성장이 맞물리면서 나타난 현상이라고 볼 수 있습니다. 이 가파른 성장세는 최근 둔화되어 감소 추세에 있지만 그만큼 사용자의 모바일 이용 성숙도는 높아지고 있습니다.

미국에 블랙프라이데이가 있다면 중국에는 광군제가 있습니다. 광군은 홀아비, 독신남을 뜻하는 말로, 1이 외롭게 서 있는 독신의 모습과 유사하다 하여 11월 11일에 알리바바 그룹이 독신자들을 위해 대규모 할인행사를 시작한 것이 시작이 되어 점차 그 규모가 증가하였고, 마침내 중국 최대의 쇼핑일로 탈바꿈하였습니다. 2016년 광군제 하루 총 거래 기록은 무려 1207억 위안, 우리 돈으로 20조 7천억 원인데, 이 규모는 한국의 1년 모바일 거래액을 상회하는 엄청난 액수입니다. 이 날 알리페이의 결제 성사 횟수는 10억 건, 알리클라우드의 결제 처리 횟수는 초당 17만 5천 건이었으며 거래의 82%는 모바일에서 이루어졌다고 합니다.

텐센트의 경우 SNS인 위챗의 월 사용자 수는 8억 6천만 명이며 이용자의 50% 이상이 하루 중 90분 이상 위챗을 사용합니다. 또한 최근에는 알리바바의 알리페이에 맞서 만든 위챗페이의 오프라인 시장 점유율이 알리페이를 추월하였으며, 위챗페이의 하루 평균 거래액은 한화로 약 860억 원에 달합니다.

이렇듯 구체적인 수치로 알아본 중국의 IT업계는 우리가 상상하는 것 이상의 역동성과 잠재력을 가지고 있었습니다.



2. 중국 성장의 단면 : 단점을 버리고 장점을 취하다

어마어마한 유저와 잠재력을 가진 중국이지만 아직까지도 우리가 중국에 대해 가지고 있는 뿌리 깊은 인식은 '베끼기'로 대표되는 중국에 대한 부정적인 인식인 것도 사실입니다. 이에 대해 이현주 연사님은 중국이 단점을 버리고 장점을 취하면서 급속도로 성장한 것이 하나의 원인이라고 말하며 4가지 특징을 들었습니다.


1) 열악한 유선 인터넷 인프라가 모바일의 확산에 기여하다

유선 인터넷 인프라 문제는 넓은 땅을 가지고 있는 나라가 가지고 있는 공통적인 문제점이기도 합니다. 중국의 독특한 점은 급속한 발전으로 인해 유선 인터넷 인프라가 퍼질 틈이 없이 모바일 기기가 빠르게 퍼졌고 중국은 유선 인터넷 서비스를 건너뛰고 무선인터넷 시대로 곧장 접어들게 되어 세계의 흐름에 발맞출 수 있게 되었습니다.


2) 느슨한 소매 인프라가 e-커머스를 발전시키다

인터넷 인프라와 같은 맥락으로, 땅이 넓은 탓에 모든 곳에 공산품이 원활히 공급되기 힘들었고, 결과적으로 이는 모바일의 보급률과 맞물려 이커머스에 활력을 불어넣는 원동력이 되었습니다.


3) 낮은 신용카드 보급률을 핀테크 서비스의 성장의 기회로

중국은 신용카드의 보급률이 굉장히 낮았고, 그 대안으로 핀테크 산업이 급격하게 발전했습니다. 덕분에 지금 중국인들은 별도의 실물 카드 없이도 손쉽게 모바일 결제를 할 수 있습니다.


4) 베끼기를 잘 한다? 모방에 맥락을 더해 차이를 만들다

개인적으로 가장 인상 깊었던 항목이었습니다. 여태까지 BAT로 대표되는 많은 중국기업들이 정부의 각종 해외 기업에 대한 규제를 발판으로 배타적이고 독자적인 자신들만의 울타리를 만들고 그 안에서 막강한 내수시장을 바탕으로 성장했다고 여겼습니다. 물론 그 기업들 대부분이 실리콘밸리의 많은 기업들을 모방하고 배타적인 규제 덕분에 성장한 것은 사실이지만 그것이 전부는 아니었습니다. 중국 시장에 침투한 그들을 이겨낸 또 다른 이유는 그들이 고려하지 못한 문화적 차이를 발견하고 그 부분을 적극적으로 공략해 차별성을 만들어냈기 때문입니다. '모방한 원형에 중국적 맥락을 추구해 차이를 만든’ 것이 그들의 성장의 가장 큰 원동력이었습니다.

지난 10여 년간 중국은 이렇게 단점을 장점으로 바꾸고 거리낌 없이 남의 것을 수용하고 그것을 현지에 맞게 변형시켜 큰 성장을 이뤘습니다. 모방은 분명 중국을 발전시킨 원동력이었지만, 앞으로 중국 내 기업들이 중국을 벗어나 글로벌 기업이 되고자 한다면 모방보다는 차별화와 지역의 문화를 고려한 서비스를 통해 성공한 경험을 살려 글로벌 시장에 발을 내디뎌야 할 것입니다.



3. 중국의 IT 기업의 일하는 방식

- 치열한 경쟁, 성과주의

중국의 많은 IT기업들이 내외적으로 치열한 경쟁을 하고 있습니다. 알리바바의 경우는 KPI(Key Performance Indicator) 지표를 활용해 매년 사원들이 자신의 목표를 설정하고 달성량에 따라 승진 여부와 급여가 결정되며, 텐센트에서는 IDP(Individual Development Plan)를 설정해 유연한 출퇴근이 가능한 문화가 자리 잡고 있다고 합니다. 사실 이전까지 중국은 무사 안일주의가 팽배하다는 편견이 있었지만 이번 pxd talks로 만나본 중국은 세계 그 어느나라보다 역동적이고 치열한 곳이었습니다.


- 수평적인 듯, 여전히 중요한 위계질서

급속한 발전을 거치며 다양한 기업문화가 중국에는 혼재되어 있는데 그중 대표적인 것이 기업문화입니다. 직원들이 아이디어를 공유할 때에는 서로 존중하고 토론하는 수평적 구조를 지향하지만 한편으로는 부서의 임원진에 결정된 사안이 Top-Down 구도로 실행되는 경우도 종종 있습니다. 이것은 서구의 기업문화를 존중하고 받아들이면서도 원래 가지고 있던 유교, 국가 자본주의의 특징이 잔존해 있는 중국의 과도기적 상태를 보여주는 단면일지도 모릅니다.


- 이분화된 커리어 트랙

한국의 많은 디자이너들이 회사를 다니며 회의를 느끼는 이유 중 하나가 연차가 쌓이면서 디자인 업무보다는 팀을 관리하는 관리자의 역할을 하게 되기 때문인데, 중국에서는 아예 커리어 트랙을 관리자 트랙과 전문가 트랙으로 이분화해 놓았습니다. 두 트랙 중 어떤 트랙을 선택하더라도 대우는 비슷하기 때문에 만약 자신이 전문가 트랙을 선택한다면 굳이 팀을 꾸리거나 조직을 관리하지 않아도 경력을 쌓아나갈 수 있는 길이 열려있는 것입니다.


- 비효율 혹은 실리적 혼란의 용인

중국의 IT기업은 최적의 효과를 얻고자 노력합니다. 그것을 위해서는 부서 간의 경쟁도 마다하지 않으며 때로는 과하다 싶을 정도의 투자를 하지만 결과적으로 그 이상의 수익을 냅니다. 그에 비해 표준화된 프로세스나 툴, 문서화 작업은 상대적으로 소홀히 하는 편이며 연회나 팀 빌딩 이벤트 등 팀웍을 위해 시간과 노력을 많이 투자하는 편입니다.

이런 기업문화를 바탕으로 중국의 기업들은 미래 신사업에 대비하고 있습니다. 지금까지 성장의 동력이었던 사업들을 기반으로 인공지능과 VR/AR에 집중하고 있으며 데이터를 이용해 새로운 가치를 추구하는데 많은 노력을 들이고 있습니다. 타오바오, 알리페이, 위챗 등 몇몇 서비스들에서 제공하는 개인화 서비스는 세계적인 수준이라고 합니다.


4. 중국 문화, 사용자 환경, 디자인

앞서 언급했듯, 중국의 서비스는 모방에 기반을 두고 그 위에 중국의 문화적 맥락이 합쳐져 성공적으로 사용자들에게 받아들여졌습니다. 텐센트의 위챗 서비스는 2014년 1월에 중국인들이 춘제에 홍바오(세뱃돈)를 주는 풍습을 온라인에 도입하여서 큰 성공을 거두었는데요, 올해는 텐센트의 QQ 서비스와 알리바바의 알리페이에서 홍바오와 증강현실을 결합한 마케팅을 진행하여 큰 화제가 되었습니다. 이는 최신 트렌드인 증강현실, 중국 춘제, 홍바오 풍습을 절묘하게 결합한 예라고 할 수 있습니다.

타오바오가 이베이를 무찌를 수 있었던 이유 중 하나는 고객과 판매자 간의 소통을 강화시켜주는 기능을 강화하여 중국적 맥락을 잘 짚었기 때문입니다.


마치며...

아직 중국은 성장 중이기 때문에 과도기적인 측면도 있고 우리에게는 생소한 문화적 차이도 있습니다. 그러나 합리적인 의사결정 문화와 그들의 성장에 날개를 달아주는 정부의 정책, 그리고 급속한 성장에 따른 경력 디자이너에 대한 수요, 긍정적이고 활기찬 분위기로 인한 발전의 가능성이 있기에 디자이너들에게 좋은 기회가 될 수 있다고 여겨집니다. 이번 72회 pxd talks에서는 그동안 막연하게만 접해왔던 중국 IT업계의 현실과 중국의 역동적인 기업문화와 트렌드, 그리고 사회적 배경 등 피부로 와 닿는 경험을 들을 수 있는 좋은 시간이었습니다.


* 추가로 연사님의 승인을 받고 강의자료를 공유합니다.

* 본 글은 2017년 1월부터 pxd인턴으로 함께한 최윤호(veybery4@gmail.com) 님이 작성하였습니다.


[참고##pxd talks##]



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2017.04.07 07:50

[pxd talks 71] 데이터 활용 글로벌 혁신 성공에서 찾아보는 데이터 기반 UX 전문가가 나아갈 길

트레저데이터의 고영혁 님이 “데이터 활용 글로벌 혁신 성공에서 찾아보는 데이터 기반 UX전문가가 나아갈 길”이라는 주제로 강연을 해주었습니다.

고영혁 연사님은 데이터사이언스, 그로스해킹, 스타트업, 서비스디자인, UX, 비즈니스모델 등에 대한 전문분야를 가지고 다양한 활동을 하고 있으며, 지난 2015년 7월에도 “UX 전문가를 위한 Growth hacking”이라는 주제로 강의를 진행한 바 있습니다.


강의는 pxd 임직원을 대상으로 실시한 사전 설문의 리뷰로 시작되었습니다. 이를 통해 데이터를 볼 때 아래의 사항들을 주의해야 함을 알 수 있었습니다.


스케일과 순서

: 설문을 설계할 때 스케일(척도)을 물어보는 것과 순서를 물어보는 경우를 구별하여야 한다.

응답 기준의 개인별 차이

: 설문 응답에서 스케일(척도)의 기준은 개인마다 다르다는 점을 염두 해야 한다.

시간 축과 공간 축

: 데이터(설문의 결과)를 볼 때 반드시 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화했는지 시간 축을 고려해야 한다. 더 나아가 공간 축까지 고려해야 한다.

얻는 것이 있으면 잃는 것이 있다.

: 로우 데이터를 그래프로 만들 때 놓치는 것이 생긴다. 따라서 로우 데이터를 충분히 본 후에 정제된 데이터를 봐야 한다.



PART 1. 글로벌 기업의 데이터 활용을 통한 서비스 비즈니스 혁신/성공 사례

첫 번째 파트에서는 MUJI(무인양품), WISH, OISIX 등 글로벌 기업들의 데이터 활용을 통한 서비스 비즈니스 혁신/성공 사례를 소개하며, 비즈니스 성공을 위해 데이터 활용 시 고려한 점들을 중심으로 진행되었습니다.


사례 1. MUJI(무인양품) – 전통적 리테일에서 O2O 경험 최적화로 매출 & 고객 경험 향상

NEEDS : 매출의 성장, 전 세계에 걸쳐 있는 다수의 매장 관리, 고객 로열티 관리, 데이터를 활용하는 것이 근본적인 답이란 사실 인지

CHALLENGE : 방대한 웹, 앱, 매장 데이터의 통합 문제, 기존 시스템을 최대한 건드리지 않고 패러다임 시프트, 시간, scalability (scalability : 비즈니스 성장 속도가 예상보다 빠름 또는 예상에 미치지 않음)


기존 회원가입이 분산되어 웹, 앱, 매장 데이터가 통합되어 있지 않은 상태에서 MUJI는 온리채널 관점에서 고객의 데이터를 통합시킬 필요성을 느꼈습니다. 이에 따라 MUJI는 오프라인 매장이 메인이지만 현대 사회에서 항상 들고 다니는 스마트폰 앱으로 통합시킬 필요성을 느껴 MUJI PASSPORT 앱으로 통합시켰습니다.

핵심은 디지털 ID와 소유한 미디어, 매장과 제품에 대한 어떤 정보를 사용자가 검색하는 지였습니다. 먼저 앱과 웹에서 클릭 스트림, 오프라인에서의 포스 데이터, 제품의 재고와 같은 비즈니스 마스터 데이터를 통합시켰으며, 통합된 인프라 위에 앱을 올려 Tableau라는 툴을 이용해 데이터를 시각적으로 확인해 프로모션 디자인, 웹 수정, 마케팅 오토메이션 등을 하였습니다. 이후 개인의 선호 카테고리 태그를 업데이트하고, 주로 다니는 매장을 학습시켜 사용자의 매장 방문 시 앱에서 MUJI PASSPORT를 체크인하는 순간 그 매장의 재고 데이터, 매출 히스토리를 바탕으로 어떤 것을 얼마나 깎아서 팔아도 괜찮을지 확인하였습니다. 이를 바탕으로 할인 쿠폰의 스펙을 계산 후 개인화된 쿠폰을 앱 푸시로 발행하였습니다. 쉽게 생각하면 사용자가 매장 방문 시 사용자가 검색했던 카테고리 관련 쿠폰을 푸시로 보내주고, 결제 시 또 다른 쿠폰을 보내 고객의 체류 시간을 높이고 매출을 증가시키는 기분 나쁘지 않은 완벽한 개인화입니다.

결과적으로 매출은 46% 증가하였고, 전체 매장에서 평균 쿠폰 활용률은 100% 증가하였습니다. 또한, 오프라인 매장 내 체류 시간 및 동선이 증가하였습니다.



사례 2. WISH – 개인화, 자동화를 통한 모바일 커머스 매출 극대화

WISH는 개인화 추천 기반 모바일 커머스로 현재 전세계 2억의 일 활성화 이용자를 가진 유니콘-데카콘 급 서비스입니다. 다른 곳과의 차별화 포인트는, 박리다매로 사용자들의 위시리스트를 가지고 실시간 자동 공동구매를 하는 시스템이라는 점입니다.

NEEDS : 핵심 고객 세그먼트인 개인화된 경험을 원하는 여성에 대한 정확한 이해, 비즈니스에 핵심되는 액션을 빨리 수행, 전 직원 간의 유기적인 데이터 기반 커뮤니케이션과 액션

CHALLENGE : WISH의 대부분은 여성을 잘 모르는 남성 엔지니어, 전문가들이지만 e커머스에 필요한 방대한 것들을 다 알지 못하고, 절대적 사람 숫자도 부족


WISH의 treasure data를 활용하는 아키텍쳐는 아래 그림과 같이 페이스북 앱, 위시닷컴, iOS/Android 앱을 통해 api 서버로 데이터를 쌓은 후 dashy라는 앱을 통해 데이터를 확인하고, 지역 최적화의 함정에 빠질 수 있는 A/B 테스트의 태생적 단점을 데이터 기반 자동화를 통해 개선하였습니다.

WISH - Treasure Data 활용 아키텍처


특히 Low 레벨에서의 A/B 테스트는 시간 축이 같지 않아 결과물의 스펙이 다르지만, perimeter라는 앱은 계속 A/B 테스트를 돌려 결과가 자동 분석되고 최적 대안도 자동으로 서비스에 적용되는 프레임이라는 점에서 차이점이 있었습니다. TD 웹 콘솔과 파이썬 API를 이용하여 전 직원 누구나 필요한 데이터에 마음대로 접근하여 간단한 SQL 쿼리로 필요한 분석을 실시간으로 마음대로 수행하는 환경을 제공하였고, 상품 판매자에게도 개인화된 판매 분석 대시보드를 제공하여 효과적인 상품 전략을 세울 수 있게 하였습니다.

이 결과 일 34억 이벤트 데이터를 처리하여 서비스/비즈니스 가치를 발굴하였고, 개인별로 최적화된 쇼핑 경험을 제공하였습니다. 또한, 일 활성화 이용자 2억 명 달성, 데이터 기반 자동화/효율화를 통한 멀티 버티컬에 성공했습니다.



사례 3. Oisix – 고객 행동패턴 데이터를 활용한 머신러닝으로 이탈 고객 예측 및 방지

Oisix는 식재료, 완제품 요리의 전자상거래/리테일 판매 비즈니스로 가입 회원을 대상으로 지속적 판매를 하는 서브스크립션 커머스 입니다. 전통적인 서브스크립션 커머스와 달리 회원비 부담이 없고 식재료의 종류, 수량, 그리고 배달시간 측면에서 개인화된 구매가 가능하다는 차별점이 있습니다.

Oisix의 피할 수 없는 문제 “어떻게 하면 회원 이탈을 줄일 수 있을까?”를 풀어야 했습니다. 따라서 머신러닝을 활용하여 고객 정보나 행동 로그를 바탕으로 이탈자 예측과 대응을 하였습니다. 유입 경로, 행동 로그, 클레임 정보 등과 같은 데이터를 바탕으로 어떤 구간에 있는 이탈 예상 고객에게 포인트 부여, 케어콜과 같은 직접적 액션, UI 변경, 성공 체험 유도와 같은 간접적 액션을 하였습니다. 이를 통해 해지 원인이 되는 액션, 이벤트를 찾아내고 비해지 고객의 특징적인 행동도 파악 가능해졌습니다. 또한 해지 예측 리스트에 있는 회원들에게 포인트를 부여함으로써 해지율이 반감되었습니다.



사례 4. Dentsu – (잠재)고객 프로파일링을 통한 마케팅, 광고 효과 최적화

에드테크 또는 마케팅테크라고도 하며, 지나가는 사람에게 어느 타이밍에 어느 미디어로 어떤 콘텐츠를 뿌릴지 히스토리+컨텍스트를 알아내야 하는 것이 포인트였습니다. 이를 위해 광고 로그 데이터, 웹 로그 데이터 등과 같은 1st party 고객데이터와 2nd, 3rd party cookie를 바탕으로 다양한 프로그램과 쉽게 연동하여 광고, 마케팅, CRM 활동을 하였습니다.

여기서 애드혹 분석에 대해서도 살펴보았습니다. 분석은 배치 분석과 애드혹 분석으로 나뉘며 각각의 특징은 다음과 같습니다.

배치 분석 : 항상 정해진 방법대로, 주기적으로 꼬박꼬박 돌아가는 분석, 루틴 한 분석

애드혹 분석 : 특정 시점에 특정 이슈를 가지고 분석하며 연관된 꼬리 질문과 분석, 이와 연관된 다른 꼬리 질문과 분석을 하는 식으로 지속적 탐구, 탐색이 이루어짐


글로벌 추세는 애드혹 분석이 늘어나고 있으며, 애드혹 분석은 앞으로 더 많은 질문과 분석이 나오기 때문에 답이 빨리 나와야 한다고 합니다.



PART 2. 비즈니스 성공을 위한 데이터 활용 시 고려사항

파트 2에서는 데이터 분석과 실행의 조화로운 병행에 대해 다음과 같은 내용을 살펴보았습니다.


데이터와 가치

: 인사이트, 통찰, 트렌드, 패턴이라는 단어는 빅 데이터라는 단어가 나오면 같이 많이 언급되는 단어이다. 문제는 이런 것들이 수치화된 가치를 바로 만들어내는 것과 이어져야 하지만 대부분의 분석 리포트에서는 그러지 못한다는 것이다.

클라이언트의 변화

: 예를 들어 광고에서도 크리에이티브에 대한 근거를 요구하고 있다. 인사이트, 통찰 등과 같은 단어와 수치화된 가치가 연결되지 않은 채 따로 놀면 안 되게 흘러가고 있다.

데이터에서 가치 찾기 vs 가치에서 필요한 데이터 설계하기

: “이런 데이터가 있으니 이런 비즈니스 모델을 할 수 있겠다”와 “무슨 가치를 제공하기 위해 어떤 데이터가 있어야 하는구나”의 차이로, 전자의 경우 경험상 답을 얻기 힘들다. 보통 원하는 결과를 가지고 거꾸로 치고 들어가는 것이 쉽다. 이 결과를 얻기 위해 무엇을 해야 하며 어떤 자료를 봐야 할지, 이 결과를 얻기 위한 원인은 무엇인지 살펴보아야 한다.

CRM은 왜 외면당했나?

: CRM의 철학(Customer Relationship Management)은 맞으나 활용하는 마케터의 역량 문제가 있다. 가치에 대한 이해 없이 틀에 박힌 분석과 솔루션, 접근법 때문에 득이 안되는 통찰이 되었으며 외면받게 되었다.

직관 vs 분석

: 데이터 분석을 할지, 분석하지 말고 직관을 따를지에 대한 룰이다. 기준은 다수의 경험으로 직관이 좋은 사람의 인사이트를 모델링 할 수 있는지다. 그 사람의 인사이트를 모델링 할 수 있으면 분석을 계속하지만 그렇지 않으면 분석을 하지 않는다.



데이터와 자동화

현재 자동화의 로직 자체는 사람이 지정합니다. 그러나 로직의 정교한 구현은 자동화가 더 나은 상태이기 때문에 자동화를 위한 시나리오를 짜는 것이 앞으로의 핵심 영역이 될 수 있다고 합니다. 데이터에서 자동화는 Ingest, Enrich, Model, Load, Utilize의 과정으로 이루어지며 자세한 내용은 다음과 같습니다.



이종 데이터의 결합

이종 데이터의 결합으로 새로운 가치가 나올 수 있으므로 하나의 컨텍스트만 보는 것은 지양해야 합니다. 이종 결합은 Dimension과 Measure, Time domain을 항상 고려해야 합니다. 또한, 데이터를 결합할 때 제일 중요한 세 가지 개념에 대해 다음과 같이 살펴보았습니다.

Join : 두 데이터를 이어주기 위한 어떤 교집합

Slice & Dice : 어느 방향에서 자르느냐에 따라 다른 결과가 나오므로 하나의 축만 보고 잘라서는 안 된다

Drill down & up : 숲과 나무를 번갈아 가며 보기



데이터 기반의 커뮤니케이션 문화 정착법

데이터를 가지고 이야기하자.

작은 성공을 빨리 만들어내라.

데이터 기반 커뮤니케이션에 대한 대표적인 오해는, 데이터로 이야기한다는 것이 거창하거나 어려운 것, 압박으로 느낀다는 것 입니다. 그러나 데이터를 기반으로 커뮤니케이션한다는 것은 팩트, 즉, 사실을 가지고 이야기 하자는 의미 입니다. 이를 위해 주장, 근거, 근거에 대한 기반 데이터(표)를 가지고 말하는 연습이 필요합니다.



마치며

이번 강연을 통해 데이터 활용을 통한 서비스 비즈니스 혁신/성공 사례와 이를 위해 데이터 활용 시 고려사항을 살펴보았습니다.

이전에는 낯설고 막연하게 느껴졌던 데이터 분석에 대해 보다 정교하게 생각할 수 있는 계기가 되었으며, 특히 데이터 분석 활용 사례를 통해 앞으로 프로젝트에서 데이터 분석을 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 생각해보는 시간이 되었습니다.

앞으로 UX영역에서는 어떤 부분이 자동화 될 수 있을까요?


*본 글은 2016년 9월부터 네 달간 pxd 인턴으로 함께한 김수연(sy@kimsuyeon.com) 님이 작성하였습니다.


[참고##pxd talks##]



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2017.03.30 07:50

[pxd talks 70] 게임 속 데이터 분석을 통한 사용자 경험 설계


2016년 11월, 엔씨소프트 데이터분석 모델링팀 이은조 팀장님이 pxd에 방문하여, ‘데이터 분석을 통한 게임 유저 모델링’라는 주제로 강연을 해주었습니다. 엔씨소프트에서는 많은 MMORPG를 서비스하고 있는데, MMORPG라는 하나의 거대한 가상 세계에서 유저들은 다양한 데이터를 만들어내고 있었습니다. 이은조 팀장님은 유저들이 게임을 플레이하며 만들어내는 데이터에서 게이머들의 유형과 행동 패턴들을 추적하고, 이러한 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하는 작업을 담당하고 있었습니다. 이번 pxd Talks는 엔씨소프트가 어떻게 데이터를 분석하는지와, 발견한 인사이트의 활용 사례를 볼 수 있는 강연이었습니다.



데이터 분석을 통한 게임 유저 모델링

연사님이 첫 번째로 소개해준 것은, ‘데이터 분석을 통한 게임 유저 모델링’입니다. 게임 유저를 이해하기 위해 정성적인 방법과 정량적인 방법을 모두 사용하는데, 연사님은 정량적인 게임 데이터 분석을 통해 유저를 이해하는 파트를 담당하고 있었습니다.

강연을 시작하면서 ‘분석’과 ‘모델링’에 대한 사전적 의미를 소개해주었습니다. 사전적 의미를 보면, ’분석’은 ‘얽혀있거나 복잡한 것을 풀어서 개별적인 요소나 성질로 나눔’이고, ‘모델링’은 ‘대상을 좀 더 단순한 형태로 본떠 만듦’입니다. 게임 유저 분석은 게임 유저들이 게임에 접속해서 만든 데이터를 나누고 분리해서 단순한 형태로 구체화하는 것입니다. 게임 유저 분석을 하는 목적은 ‘우리의 게임 유저는 누구인가?’를 이해하는 것입니다. 게임을 이용하는 유저가 누군지 정확히 알고 있어야, 게임을 운영하는 데 있어서 그들에게 원하는 서비스를 제공하거나 미래의 전략을 구체적으로 구상할 수 있기 때문입니다. UX를 하는데도 이 목적과 크게 다르지 않다고 생각합니다. 사용자가 정확히 누구인지 알아야, 그들을 이해하고 공감해서 더 나은 서비스를 제공해 줄 수 있다고 생각합니다.

게임유저가 누구일지 머릿속으로 그리면, 많은 사람이 ‘모니터에 집중하고 있는 20~30대 남자’라는 이미지로 추상적으로 생각하는데 실제 데이터로 보면 그것이 정확하지 않을 수도 있습니다. 단순히 전형적인 틀로만 유저를 이해하는 것은 실제 유저와 다를 수도 있으므로 위험할 수도 있습니다. 실제 게임에서는 매우 다양한 패턴을 가진 게임 유저들이 각각의 스타일로 게임을 즐기고 있으므로 하나의 모델로 단순화시키는 것은 매우 어렵습니다. 기존의 게임 유저 분석은 전체 유저의 대표값 또는 평균값을 구하여 하나의 단순화된 지표로 만드는 것이 전형적인 작업이었습니다. 데이터 분석을 통해서 게임 유저의 다양한 유형을 발견할 수 있었고, 그 유형에 맞는 차별화된 서비스를 만들고 전략을 세울 수 있었습니다.



우리 게임을 이용하는 유저는 누구인가?

“우리 게임을 이용하는 유저들은 누구인가?” 라는 질문을 했을 때, 단순히 전형적인 틀로는 모든 유저에 대한 설명으로는 부족하고, 또 모든 유저 각각을 말할 순 없을 것입니다. 어느 정도 유사한 그룹을 묶어서 설명해야 합니다. 또, “유사한 유저들은 누구인가?”라고 했을 때, 유사하다는 정의는 어떻게 해야 할지 고민이 필요합니다. 그래서 유사하다는 것은 단순히 느낌이나 감이 아닌 데이터로 정확하게 표현해야 할 필요가 있었습니다.

유사한 데이터를 분류하는 방법에는 여러 가지가 있는데, 연사님이 사용한 3가지 모델링 방법은 다음과 같습니다.

1. 행위기반 클러스터링

2. 시퀀스 마이닝

3. 네트워크 분석


1. 행위기반 클러스터링

행위기반 클러스터링은 게임 유저들이 어떤 행동을 하는지 관찰하고 유사한 행위를 하는 유저들끼리 그룹을 나누는 작업입니다. 행위기반 클러스터링은 유저를 관찰한 시점에 나누는 것이기 때문에, 게임 플레이를 지속하거나 시간이 지났을 때 어떻게 변화하는지 알기는 어려운 점이 있습니다.

행위기반 클러스터링은 게임 내 비슷한 유형을 가진 유저끼리 묶는 방법으로써, “어떤 활동을 측정해야 하는가?”, “얼마나 세분화해서 분류할 것인가?”, “어떤 기준으로 분류할 것인가?”라는 3가지 질문이 목적에 따라 고민되어야 합니다. 분류 목적에 따라 어떤 데이터를 봐야 잘 분류될지 선택을 해야 하는데, 이것을 “특질선택(Feature Selection)”이라고 합니다. 게임에는 너무 많은 데이터가 있기 때문에, 모든 데이터를 분류하는 것은 현실적으로 불가능합니다. 그래서 분류를 위해 데이터를 선별하는 것이 매우 중요한 과정입니다. 아직 어떤 데이터를 선별하는 것이 가장 적절한지 자동으로 알려주는 알고리즘은 없으므로 데이터 분석에서 가장 어려운 점입니다. 그래서 데이터 분류를 위해 분석할 데이터를 선택하는 기준은 그 게임을 가장 잘 이해하고 데이터에 대한 지식이 있는 사람이 선정해 주는 것이 현재까진 최선입니다. 연사님은 그래서 데이터 분석 전에 분석할 게임의 운영자나 사업팀의 관계자와 이야기를 해서 분석할 데이터의 후보군을 선정하였다고 합니다.

어떤 데이터를 수집할지 선택한 이후에 분석을 할 때 중요한 포인트는 ‘유형 개수 선정’입니다. 유형 개수가 많으면, 다양한 유형을 세분화 가능하지만, 플레이어가 조금만 다르게 플레이하면 유형이 쉽게 바뀔 수 있는 단점이 있습니다. 반대로 유형 개수가 적으면, 특징 확인 및 결과 유지가 쉬운데, 다양한 유형이 통합되어 개선 포인트를 놓칠 수도 있습니다. 이것도 정답이 정해져 있는 것이 아니라 여러 번 시도하면서 인사이트를 발견해야 하는 작업입니다.

이러한 데이터로 ‘분류 기준’을 세워 분류하는데, K-Means Clustering 알고리즘을 이용해서 하는 분류를 많이 이용한다고 하였습니다. K-means Clustering은 원하는 군집 개수를 선택하면, 데이터들의 유사도를 계산해서 자동으로 집단을 만들어 주는 알고리즘입니다. 이 K-Means Clustering을 통해서 나눠진 집단을 보면서 유형을 분류하고 특징을 정의할 수 있었습니다. 정의된 특징에 태그를 지정하여 내부 커뮤니케이션 용도로 사용하고, 신규유저가 진입하여 플레이할시 어떤 유저군인지 자동 분류하여 정의하고 현재 게임 유저의 유형을 살펴보면서 전략적인 서비스 운영을 할 수 있었다고 하였습니다. 위 과정은 모두 정량적인 데이터 기반으로 이뤄지지만, 그것을 분석하고 정의하는 것에 대해서는 정성적인 판단은 필수라고 합니다.


2. 시퀀스 마이닝

시퀀스 마이닝은 시간에 따라 게임 유저가 어떻게 변화하는지 유형을 분류하는 작업입니다. 게임 유저들은 플레이를 지속하거나 시간이 지날수록 유형이 다르게 변화합니다. 그것을 유형화하여 분류하는 것이 시퀀스 마이닝 작업입니다.

포켓몬스터에서 '이브이'는 조건에 따라 다르게 진화합니다. 게임 유저도 성향이나 환경에 따라서 다르게 변화할 수도 있습니다. 이렇게 변화를 관찰하여 유형화하는 것이 시퀀스 마이닝입니다. (이미지 출처: http://gamingway.fr/)


시퀀스 마이닝은 각 유저별로 시간의 흐름에 따라 어떤 유저로 변화하는지를 관찰할 수 있었다고 합니다. 행위기반 클러스터링을 통해서 나온 사용자 유형을 가지고, 시간의 흐름에 따라 어떤 식으로 유저가 변화하는지 지켜보면서 시퀀스별 유형을 또 분류할 수 있었다고 합니다. 사용자 유형의 변화를 추적함으로써, 시간에 따라 게임 유저가 어떤식으로 변화하는지 변화하는 유형을 알 수 있고, 또, 이벤트나 특정 기간에 따라 유형이 변화하거나 게임을 떠나고 돌아오는지 파악할 수 있었다고 합니다. 행위기반 클러스터링에서 나온 결과로 게임 내 플레이 유형을 나누고, 시퀀스 마이닝으로 시간을 더해서 분류하면, 어떤 유저가 매출이 높은지 단순한 인구통계학적 정보가 아닌 명확하게 파악할 수 있었다고 합니다. 이를 통해 그들에 맞는 전략적 판단을 하는 데 도움을 받을 수 있었다고 합니다. 시퀀스 마이닝의 기간은 목적에 따라 달라질 수 있었다고 합니다.


3. 네트워크 분석

위의 분석방법인 ‘행위기반 클러스터링’이나 ‘시퀀스 마이닝’은 행동의 유사성이나 변화의 유사성을 하나의 개체에 집중해서 보게 되는데, 게임에서는 단순히 한 명의 게임 캐릭터가 성장하는 것이 아니고 거대한 게임 세계 안에서 다른 유저들과 끈임없는 인터랙션을 통해 플레이를 즐기게 됩니다. 여기서 인터랙션은 단순히 대화 뿐만 아니라, 같이 모험을 하고, 결투도 하고, 임무를 완수하고, 아이템을 거래하는 등 유저들간의 많은 관계를 형성하며 플레이를 합니다. 그래서 단순히 캐릭터 한 명의 행위나 변화만을 관찰하는 것은 게임 안에서의 관계를 볼 수 없으므로, 게임 유저가 어떻게 다른 유저와 관계를 형성하는지 구조화를 시켜서 또 새로운 유형을 발견할 수 있었습니다. 이런 관계를 구조화시켜서 분류하는 것은 ‘네트워크 분석’을 통해서 알아낼 수 있었습니다.

같은 개체(탄소)를 가졌지만, 어떤 관계로 있는지에 따라 흑연인지 다이아몬드 인지 나뉜다. (이미지 출처: http://www.philosophyib.com/3/wholebrain/diamond-vs-graphite)


네트워크 분석은 유저간의 관계를 노드와 엣지로 표현한 것을 말합니다. 유저들을 하나의 점으로 표현하고, 유저간 교류를 선으로 표현하여 네트워크 구조를 그래픽으로 표현할 수 있습니다. 그래픽으로 표현되었을때, 유저 군집이 보이게 되는데 이것을 커뮤니티라고 정의합니다. 이 커뮤니티 구조를 자세히 살펴보면 유저분석으로 발견하지 못한 특징들이 파악되게 됩니다. 예를 들어, 거래를 주로 하는 커뮤니티 구조가 있을 수도 있고, 친목을 위주로 하는 커뮤니티가 보이는 구조가 있을 수도 있습니다. 커뮤니티의 연결형태에 따라 또 유형을 분류해서 유형별 특징들을 파악하고 정의할 수 있었다고 합니다. 네트워크 분석을 하게 되면, 기존 행위기반 클러스터링이나 시퀀스 마이닝을 통했을때 같은 유형의 사용자라고 하더라도 완전 다른 패턴의 커뮤니티안에서의 다른 특징을 발견할 수 있다고 합니다.

위 세 가지 모델링 방법을 통해서 다양한 관점에서 게임 유저가 누구인지를 입체적으로 파악할 수 있게 되었고, 유저 유형별 이해 및 관리를 위한 많은 인사이트들을 도출할 수 있었다고 합니다.



마무리

필자는 이전에 참여했던 프로젝트들에서 많은 사용자를 만나서 그들의 생활 속에서 어떤 맥락으로 서비스나 제품을 활용하는지 관찰하고 인터뷰를 진행했었습니다. 이번 강연에서 설명한 게임 내 데이터를 활용하는 것은 기존 정성 조사와 비슷한 점을 많이 느꼈습니다. 게임이라는 가상의 세계에서 모든 행동은 데이터로 남기 때문에 그들의 감정까지 데이터에 표현되지 않지만, 데이터를 활용해서 행동 관찰과 유저간의 관계 분석을 통해 사용자를 분류하고 정의하는 것에서 기존 UX 프로세스와 많은 유사점을 발견할 수 있었습니다.

기존 정성적 사용자 조사에서 사용자의 무엇을 관찰하고 질문할지 결정하고, 사용자와 환경을 관찰하면서 그들을 이해하고 공감하고, 그들의 태도와 행동 그리고 말을 데이터로 만들어 분류와 재분류를 통해서 모델링 하는 과정이 게임에서의 데이터 분석과 많은 부분에서 유사점을 느꼈습니다. 게임에서의 데이터 활용 사례를 보면서 게임 안에서는 행동은 데이터로 모두 남기 때문에, 가장 효과적인 관찰 Tool 중 하나라고 생각합니다. 게임이나 데이터 기반의 서비스에서 데이터 분석과 정성 조사가 조화롭게 이뤄줬을 때, 사용자를 더 정확하게 파악할 수 있고, 사용자 니즈를 더 충족하는 설득력 강한 사용자 경험을 제안하는 데 도움이 될 것 같다고 생각합니다. UX디자인을 할때도 점점 데이터에 대한 이해와 분석에 대한 중요도가 높아진다고 생각하는데, 이번 pxd Talks에서 게임업계에서의 데이터 분석사례를 통해 많은 영감을 받는 시간이었습니다.

다시 한번 좋은 강연을 해주신 엔씨소프트의 이은조 팀장님에게 감사를 드리면서 글을 마칩니다. 감사합니다.


[참고##pxd talks##]



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2017.03.24 07:50

[pxd talks 69] User Story와 애자일 방식의 활용방법

작년 11월 17일, 69회 pxd talk가 User Story라는 주제를 가지고 워크숍 형태로 진행이 되었습니다.

장장 4시간 동안, Agile Consulting(애자일컨설팅)의 대표이신 김창준 님을 모시고 User Story는 무엇이며, 어떻게 실제 업무 상황에 접목하여 활용할 수 있을지에 관해서 토론과 간단한 실습 통해 pxd talk를 진행하였습니다.


강의 시작은 4명이 한 개의 조가 되어 실제 업무 상황에서 고객사의 요구사항을 정의하는 과정에 발생했던 불편했던, 어려웠던 혹은 짜증 났었던 실질적인 상황들을 5개 이상 적어보고, 그중 지금 당장 꼭 해결하고 싶은 문제 한 가지를 선택하여 김창준 님께서 그 문제를 어떻게 해결하는 것이 좋을지 방향성을 제시해주는 방식으로 강의가 진행되었습니다.

아래는 각 조에서 제시한 고객사와 종종 발생되는 문제 사항들에 대한 내용입니다.



고객사와 발생되는 문제점은 무엇이 있는가?

[1조]

“고객사에서 이미 솔루션을 만들어 놓은 상태에서, 사용자가 어떤 문제가 발생했을 때 해당 솔루션을 필요로 할지 찾아달라고 하는 경우가 있다. 다시 말해, 현재 사용자에게 문제가 없는데 문제를 찾아달라는 것이다.”


[2조]

“고객사의 요구사항을 실질적으로 우리에게 전달해주는 고객 본인이 요구사항에 대한 이해 없이 전달되어, 결국 프로젝트 중간에 문제가 발생되는 경우가 있다. 고객 본인이 무엇을 원하는지 모르는 상황에서 요구사항을 요청하는 경우이다.”


[3조]

“고객과 프로젝트 업무 범위 및 방향성에 대해서 논의한 담당자와 그 업무를 진행하는 실무자가 달라 고객이 요청한 요구사항이 명확하게 전달되지 않는 경우가 있다. 결국, 프로젝트에 대한 Goal이 고객과 실무자 간 싱크가 맞지 않는 경우이다.”

[고객 --> 영업담당자 --> (실무자 <--> 고객)]


[4조]

“고객에게 전달받을 요구사항을 가지고 몇 가지 컨셉 혹은 방향성에 대해서 제안을 했을 경우 결정을 회피한다거나, 결정했던 내용을 중간에 다시 변경하거나 번복하는 상황들이 발생한다. 그리고 고객사 측에서 결정해줘야 하는 서비스 정책 같은 부분들도 결정하지 못하고 결정을 우리에게 요청하는 경우도 있다.”


이렇게 각 조에서 고객사와 프로젝트를 진행하면서 발생했던 문제들 중 다수결 의견을 통해 2조에서 이야기한 문제 상황에 대해서 김창준 님의 의견을 통해 좀 더 심도있게 논의해 보기로 하였습니다.



어떻게 하면 이 문제를 해결할 수 있을까?

‘고객이 정확하게 무엇을 원하는지 모르면서 요구사항을 요청하는 문제’를 문제라고 생각하는 이유는 결국, ‘고객은 무엇이 문제인지, 무엇을 원하는 것인지 알고 있어야 한다는 것’을 우리가 전제로 생각하고 있기 때문이다.

여기서 우리는 이러한 전제가 옳은 것일지를 다시 한번 생각해보는 것이 중요하다.

애자일 방법론에서는 이러한 관점을 옳다고 보지 않는다. 고객 본인들이 정확하게 무엇을 원하는지 모르는 상태에서 우리에게 요구하는 것이 정상에 가깝다고 보기 때문이다. 따라서, 우리는 고객들이 무엇을 원하는지도 모르는 것을 가지고 불평을 하기보다는, 고객 본인이 원하는 것이 무엇인지 잘 모르는 경우, 우리는 어떻게 해야 할지를 고민하는 것이 더 좋은 전략이라고 생각한다.


고객이 무엇을 원하는지 정확하게 알려면 아래와 같은 단계가 필요할 것이다.

원하는 것에 대해서 정확하게 생각하기 -> 정확하게 원하는 것을 전달하기 -> 그것을 정확하게 이해하기 -> 결과물을 제시


이때 정확하게 요구사항을 이해하고 결과물을 제시했음에도 불구하고, 고객이 필요로 했던 것과 원하는 것이 일치하지 않아 문제가 발생할 수도 있다. 하지만 이렇게 일치하지 않는 것도 일반적이라고 볼 수 있다.

이와 같이, 고객이 무엇을 원하는지 정확하게 알기 위해서는 많은 단계가 거쳐야 하기 때문에 결국 정확하게 알 수 없는 문제가 발생할 수 있는 가능성이 높은 것이다.


이런 경우, 우리는 어떻게 해야 할 것인가를 고민해 볼 필요가 있다.

예를 들어 행동심리학에서 수술 만족도에 대한 연구한 결과 수술 전반에 대한 만족도는 수술 말미의 경험이 좌우한다는 것을 알 수 있었다.

+ 시작과 진행 과정이 좋아도 마무리가 나쁜 경우 -> 나쁘다

+ 시작과 진행 과정이 별로였지만 결과가 좋은 경우 -> 좋다


따라서 우리는 고객에게 결과물을 제공했을 때 그 당시 만족을 하였는지, 또는 그 후에 결과물을 적용하여 비즈니스 결과에 대해서 만족을 하였는지 알 수 있어야 한다. 다시 말해, 현재 고객은 A라는 결과물을 원하지만, 3개월 후 A라는 결과물을 제시했을 때 고객이 만족해하지 않을 것이 예상될 경우에는 의도적으로 고객의 현재 요구사항을 만족시키기 보다는 3개월 후의 상황에 투자하는 것이 고객과의 비즈니스 관계를 오래 유지시킬 수 있는 방법이라고 생각한다.


만약 고객이 원하는 A라는 결과물을 제공하였지만, 몇 개월 후 그 결과물로 긍정적인 비즈니스 결과를 얻지 못한다면 고객과 비즈니스 관계를 오래 지속하는 것이 어려워질 것이다. 단, 고객을 어떻게 설득시켜 나갈 것인가는 고민이 되어야 한다.

이런 상황에서는 고객이 원하는 것을 제공해주면서, 그 고객이 미처 깨닫지 못하고 있지 부분에 대해서 깨우칠 수 있도록 유도하는 것이 필요하다. 쉽게 말해서 설득의 과정을 거쳐야 한다. 고객이 현재 결과물에 대해서 판단하는 초점을 몇 개월 후 혹은 몇 년 후 이 제품이 사회에서 인정받을 수 있을 것인가를 고민하는 쪽으로 초점을 변화시켜주어야 한다는 것이다.


이러한 것을 User Story와 애자일 방식을 통해 어느 정도 해결하는 데 도움이 될 수 있다.

먼저 User Story를 사용하면 고객이 요구한 것에 대해서 고객이 빠른 시일 내에 확인하고 학습할 수 있는 방향으로 요구사항들을 정리할 수 있다. 그리고 프로젝트 기간을 여러 개의 마디로 쪼갠 후 각 마디마다 고객이 가지고 있었던 가설 혹은 가정을 검증해서 가지고 있던 가설이 틀렸다는 것을 깨우치게 해주거나, 또는 확인시켜 주는 것이다.


이러한 것을 반복하다 보면 고객들은 단계별로 제시되는 결과를 확인하고 신뢰가 쌓이면서 자신들이 가지고 있던 생각의 틀을 깨고, 점점 더 원하는 것이 무엇인지 정확하게 알 수 있는 상태가 되어갈 수 있을 것이다.



User Story란 무엇인가?

먼저 User Story가 무엇인지 이해하려면 사용자(User)와 이야기(Story)에 대한 의미를 알아야 한다.


“User Story란, 사용자의 요구사항을 정의하고 그것을 관리해 나아가는 방법이다.”


여기서 사용자(User)는 End User 또는 Stakeholder와 같이 우리가 만들려고 하는 시스템을 원활하게 잘 돌아갈 수 있도록 참여하는 사람들을 의미한다. 이야기(Story)는 어떤 종류의 메시지를 왜곡되지 않고 잊어먹지 않게 잘 전달해야 한다는 것을 의미한다. 그리고 Story의 특징은 정해진 틀이 없고 허술하기 때문에 무언가에 관해서 이야기하는 것이 쉬우며, ‘더 이야기를 나누어라’라는 뜻을 내포하고 있기도 하다.

결국, User Story는 고객과의 커뮤니케이션 증가를 위한 것이라고 할 수 있다.


User Story는 보통 3”x5” 크기의 인덱스카드에 작성하여, 고객과 이야기를 하기 위한 일종의 토큰으로 활용된다. 그리고 작은 카드에 모든 요구사항을 다 적을 수 없기 때문에 더욱더 고객과의 커뮤니케이션이 증가할 수밖에 없는 것이다.


User Story를 작성하는 형식은 아래와 같다.

“As a <role>,” “I want <function/goal/desire>,” and “so that <benefit>


<출처: https://www.mountaingoatsoftware.com>


User Story를 작성하는 경우 모든 요구조건을 작성하지 않는다. 우리가 만들려고 하는 시스템의 에센스만 추출하여 User Story를 만들어야 한다. 그리고 그것을 기반으로 만들어낸 산출물을 통해 피드백을 받고 추가하면서 점점 더 User Story를 늘려나가야 한다.


예를 들어 홈 오토메이션 시스템을 만든다고 가정하였을 경우 아래 이미지와 같이 홈 오토메이션이라면 꼭 가능해야 되는 에센스를 Activity 순으로 User Journey 또는 Path를 작성한다. 그리고 각 Activity 단계별로 여러 가지 Validation을 작성한 후 End to End가 가능하도록 Full path를 선택하여 이 Story에 대한 산출물을 구현하고, 피드백을 받을 수 있어야 한다. 만든다. 이러한 과정의 Iteration(반복)을 통해 고객은 어떠한 가치를 얻을 수 있을 것이며, 우리 자신도 빠르게 학습할 수 있게 될 것이다.



이는 그림을 그리는 것 혹은 엄마 뱃속에서 아이가 만들어져 가는 과정과 유사하다고 볼 수 있다.

부분을 완성해가며 전체를 완성하는 것이 아니라, Transformation(변형)과 Differentiation(갈래치기)을 통해 전체를 다듬어 나아가면서 점점 완성해 나가는 것과 유사하다. 그리고 이것은 복잡하고 모호한 것을 만들어 내야 할 때 매우 효과적이다. 만약 복잡한 것을 만들어야 할 때 부분부터 완성해 나간다면, 완성되었을 때 심각한 오류가 발생할 수 있다.


그리고 첫 번째 Iteration은 우리가 만들려고 하는 시스템을 사용하는 어떤 사용자든 사용할 것이라고 생각하는 가장 간단한 또는 논의할 필요도 없을 정도로 Common한 하나의 Full Path를 먼저 선정하여 모델링을 시작해야 한다.

하지만 이러한 과정을 모든 고객사와 함께 진행하는 것은 대부분 불가능할 것이다. 따라서 고객사와 함께 이러한 단계를 진행할 수 없더라도 내부적/자체적으로는 진행하여 우리 스스로가 학습을 통해 점점 더 똑똑해져야 한다.



실습을 통해 User Story 익히기

실습은 [뽀모도로 타이머 앱 UI설계]를 주제로 하여 아래와 같이 각 조별로 뽀모도로 타이머 앱을 사용하는 Activity 단계 및 단계별 Validation을 작성한 후 End to End가 가능하도록 Full Path를 선정하여 앱 UI를 설계해보는 과정을 진행하였다.


이 과정을 진행할 때 하나의 Iteration이 끝날 때마다 우리 스스로가 우리가 만든 것을 보고 이 제품의 핵심이 무엇인지 자문을 해봐야 한다.

뽀모도로 타이머는 알람 울리는 것이 중요한 것이 아니다. 뽀모도로 타이머는 이것을 사용하는 사람들이 집중해서 일하기 위해 사용하는 것이다. 따라서 시간을 설정하는 것보다 중요한 것은 얼마나 집중했었는지를 아는 것이 더 중요한 것일 수 있으며, 이러한 자문을 통해 서비스의 기본적인 기능들이 달라질 수도 있는 것이다. 그리고 이러한 과정을 거치면서 재미있는 부분은, 이야기를 통해 서로가 다르게 생각했었던 부분들이 표면적으로 드러나고, 점점 더 서로가 공통적인 기반을 마련해 나아갈 수 있다는 것이다.



강의에 대한 마무리 소감 및 질의응답

[pxd_1]

“과거 경험상 일반적으로는 어떤 서비스를 만들 때 클라이언트로부터 이미 만들어진 Feature list를 전달받아 프로젝트를 진행하다 보니, 위 과정을 모두 뛰어넘은 느낌이었는데, User Story는 무언가를 꺼내놓고 클라이언트와 보면서 이야기할 수 있는 장치가 될 수 있는 것 같아 의미 있는 것 같았어요.”


[pxd_2]

“실습과정에서 첫 번째 Iteration을 통해 산출물을 만들고 그다음 Iteration은 어떤 기준을 가지고 Validation을 선택하여 다음 Iteration을 진행해야 할지 쉽게 판단이 서질 않아 어려웠다.”

[김창준]

“첫 번째 Iteration을 거친 후 나온 산출물에 대한 피드백이 그다음 Iteration을 위한 Seed가 될 것이다. 그리고 이러한 Iteration 과정을 3번 정도 진행한 후 우리는 우리의 생각이 틀렸었다는 충격을 받아야 한다. 또는 어떻게 하면 지금 우리가 일하고 있는 방식(상황에 제약은 있겠지만)에 약간의 변화를 주어, 산출물이 나왔을 때 우리가 그것을 보고 서프라이즈를 경험할 수 있을까? 에 대한 고민도 해볼 필요가 있다. 왜냐하면, 서프라이즈를 경험하지 않고서는 현재보다 더 나아질 수 없을 것이기 때문이다.”


[pxd_3]

“우리의 업무 프로세스 중 전략 단계에서 도출된 소스들을 가지고 User Story를 만들 수 있을 것 같지만, 그것들을 어떻게 Iteration 해볼 수 있는가에 대해서는 한계점이 있는 것 같았다. 그것을 검증해 나가기 위해서는 우리에게 새로운 시도나 변화가 필요할 것으로 생각이 들었다.”


[pxd_4]

“Activity를 잘 도출하려면 어떻게 해야 하는가?”

[김창준]

“기본적으로 애자일은 처음부터 정답을 맞추기 위해 노력하기보다는 어떻게 하면 점점 더 정확성을 높일 수 있을 것인가로 생각을 변화시켜야 한다. 따라서 엉성하게 시작해서 중간중간 진행 과정을 통해 빠진 부분들을 찾아내면서 추가해 나아가면 된다. 처음부터 완벽한 Activity를 도출하려고 노력하지 말아라.”


[pxd_5]

“Iteration 단계를 언제까지 진행해야 되는 것인가?”

[김창준]

“원칙적으로 Iteration 단계는 프로젝트가 시작했을 때부터 끝날 때 까지 진행해야 된다. 하지만 현실적으로 불가능하다면, 최소한 프로젝트 시작 후 몇 주 혹은 몇 개월 동안만이라도 상황에 맞춰 변형해서 진행하는 것을 권장한다.”



마지막으로

User Story라는 방법은 꼭 클라이언트와의 프로젝트를 진행하며 산출물을 만드는 경우에만 활용이 가능한 것이 아니라, 개인적인 레벨에서도 얼마든지 활용 가능하다는 것을 알 수 있었습니다.

예를 들자면 공지 메일 쓰기, 프로젝트 일정 작성, 발표자료 작성 등 다양한 상황에 적용할 수 있다는 것입니다. 발표자료를 만드는 경우 각 장표마다 내가 전달하고자 하는 핵심 단어를 작성하고, 그것을 문장이나 Phrase로 성장시키며, 몇 번의 Iteration을 거쳐 완성을 해나간다면 전체적으로 일관성을 가진 잘 구성된 발표자료를 만들 수 있게 될 것입니다.


결론은 복잡한 무언가를 만들기 전에 전체를 단순화시킨 어설픈 상태부터 시작하여 거기에 조금씩 살을 붙이고 분화시켜 만들어 나아가면서 완성시키는 일련의 행위를 몸에 배는 것이 중요하다는 것입니다. User Story는 몸에 배게 되면 생각보다 다양한 상황에서 활용이 가능해질 것입니다.


[참고##pxd talks##]



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2017.01.05 07:50

[pxd talks 68] 데이터 분석을 통한 Growth hacking

지난 2016년 10월, pxd에서는 정말 오랜만에 pxd talks가 열렸습니다. 68회 pxd talks에서는 알렉스앤컴퍼니의 서하연 대표님이 ‘데이터 분석을 통한 Growth hacking 사례’라는 주제로 저희 회사에서 투자하고 있는 트루밸런스의 성공사례를 중심으로 강연을 해주셨습니다. 서하연 대표님은 데이터 분석 전문가로 데이터 분석 컨설팅과 멘토링 등을 하고 계시며, 자세한 프로필은 홈페이지링크드인에서 확인하실 수 있습니다. 그리고 혹시라도 Growth hacking에 대해 잘 모르신다면, 이전에 올라온 서대표님의 글pxd talks 포스팅을 먼저 참고하시면 개념을 이해하는데 도움이 될 것입니다.

데이터(주로 위치 데이터) 분석에 대한 기본적인 개념과 트루밸런스가 100만 유저를 유치하기까지 데이터 분석이 어떤 역할을 했었는지, 그리고 현재는 어떻게 발전되어 운영되고 있는지를 소개해주셨고 이후 짧은 문답시간을 가졌습니다.

데이터, 잘 활용하고 있나요?

서 대표님은 가장 먼저 디자인 컨설팅 회사인 저희 pxd에서는 얼마나 데이터 분석을 하고 있는지를 물어보았습니다. 그 이유는 대개 디자이너들이 숫자에 거부감을 가지는 경우가 많은데, 디자인 컨설팅 회사인 피엑스디는 어느 정도로 숫자에 다가가려는 노력을 하고 있는지 알아보고자 했던 것 같습니다. 직관과 감성을 중심으로 사고하는 디자이너들은 분석이라고 하면 일단 두려워하거나 거부감을 나타내는 것이 일반적입니다. “감이 맞는 것이지 수치적인 분석이 왜 필요하냐”는 반응을 보이기도 합니다. 하지만 서대표님은 2000년대 초반 개발자 중심의 제품개발 방식에서 벗어나 사용자 중심으로 제품을 만들기 위해 디자인 프로세스에 퍼소나 기법을 도입했던 것과 같이, 보다 정교한 디자인을 위해 디자이너들이 데이터 분석 역량을 갖추고 그 기법을 도입해야 하는 시기가 오고 있다고 했습니다. 그리고 그 배경은 바로, 모든 사람들이 항상 스마트폰을 들고 다니는 모바일 시대의 도래입니다.
사용자로부터 엄청나게 많은 데이터들을 수집할 수 있으나, 특히 주목해 볼 데이터는 위치 데이터입니다. 기존의 고정된 컴퓨팅 환경과는 달리, 사용자들이 특정 시간에 특정한 공간으로 움직이면서 발생하는 니즈들을 추적할 수 있기 때문입니다. 서 대표님은 이 위치 데이터들을 잘 활용하면 무궁무진한 서비스들을 만들어 낼 수 있음에도 많은 서비스 제공자들이 그저 쿠폰 뿌리기 정도로만 사용하고 있어 크게 안타까워 했습니다. 그리고 이어서 트루밸런스에서는 이 위치 데이터를 어떻게 활용하였는지에 대한 사례를 소개해주었습니다.


위치 데이터를 통해 성공한 트루밸런스

트루밸런스는 통신 및 데이터 사용요금에 대해 선불 충전이 보편적인 인도를 중심으로 충전과 잔액확인을 손쉽게 할 수 있는 기능을 제공해 크게 성공한 모바일 애플리케이션으로, 저희 회사에서 투자하고 있는 스타트업인 밸런스히어로에서 개발하였습니다. 서대표님은 트루밸런스 개발 초기부터 참여하여 사업전략 분야에서 데이터 분석 컨설팅을 수행하였고 이 과정에서 위치 데이터 분석을 통해 100만 유저를 유치하는데 기여하였습니다.
이렇게 성공할 수 있었던 이유는 앱 런칭 초기에 초대를 많이 하는 핵심유저를 찾아내고, 이들의 방식을 모방하여 제품에 성장엔진을 내재화 하였기 때문입니다. 이는 다음과 같은 3단계를 밟아 나가는 것으로 달성할 수 있습니다.(서대표님은 실제로는 순서대로 척척 진행된 것이 아니라, 많이 헤매던 와중에 단서를 발견하고 성과를 얻게 된 과정을 정리해보니 이런 단계로 나온 것이라고 했습니다.)

1. 핵심유저 찾기

2. 유저간 전파여부 분석하기

3. 소개마케팅 실행


핵심유저 찾기

성공 잠재력이 있는 서비스에는 소위 핵심유저들이 존재합니다. 이들은 미리 서비스나 앱을 사용해보고 주변에 소개하고 전파합니다. 이런 사용자들은 앱 런칭 초기일 수록 더욱 중요하며, 이들이 누구인지 파악하고 이해하여 더욱 전파가 잘 될 수 있도록 독려하는 것은 서비스의 성공에 필수적 입니다. 서대표님은 먼저 앱 설치 로그 데이터를 기반으로 인맥도를 만들어 이 핵심유저를 찾아낼 수 있었다고 합니다. 예를 들면, A유저가 앱을 설치한 뒤 그 유저를 중심으로 11명의 유저가 앱을 설치하기 시작한다면 A가 바로 핵심유저인 것입니다. 다음으로 이 핵심유저의 특징을 알아내기 위해 위치 데이터를 요긴하게 사용할 수 있습니다. 먼저 앱을 이용하는 유저의 위치 데이터가 대학가 주변과 쇼핑몰 등 상가를 오가는 움직임이 보인다면 이 유저의 직업을 대학생으로 추정할 수 있습니다. 그럼 이제 대학생을 대상으로 사용자 인터뷰와 같은 정성조사를 수행해 우리가 찾고 있는 핵심유저가 어떤 니즈와 목표들을 가지고 있는지를 바로 알아낼 수 있게 됩니다. 이렇게 하면 타겟고객에 대한 가설을 기반으로 진행되는 기존의 리서치와는 달리, 비교적 정확한 핵심유저 세그먼트를 집어내어 리서치를 진행하는 장점이 있습니다. 이를 통해 가설이 맞는지 헤메이는 시간/금전적 비용을 줄일 수 있으며, 인터뷰시 로그 데이터를 참고자료로 활용하면 더욱 풍성한 정성조사를 진행할 수 있습니다.이 방법으로 서대표님은 트루밸런스의 핵심유저들이 현실에서 인적네트워크가 많은 사람(부녀회장, 동아리회장 등)이라는 특징을 발견할 수 있었다고 합니다.

유저간 전파여부 분석하기

핵심유저를 찾고 그 특징들을 파악하고 난 뒤, 이들이 실제로 전파를 수행하고 있는지를 파악하는데에도 위치 데이터가 사용됩니다. 핵심유저 A를 중심으로 B, C등의 유저들이 새롭게 등장할 때, 위도와 경도가 일치한다면 A가 오프라인에서 전파를 하고 있음을 알 수 있습니다. 그리고 해당 지역의 특징을 함께 분석한다면 이러한 오프라인 전파가 어디서 자주 일어나는지 알 수 있는데, 트루밸런스의 경우 주로 대학가나 커뮤니티센터에서 전파가 일어남을 확인할 수 있었다고 합니다. 뿐만 아니라 이러한 데이터 분석이 맞는지를 인터뷰를 통해 교차확인을 한다면 더욱 정교한 검증을 할 수 있게 됩니다.

소개마케팅 실행

앞서 진행한 두 단계를 통해 핵심유저가 누구인지, 어떤 특징을 가지고 있는지, 그리고 언제 어떻게 전파를 수행하는지를 확인하였습니다. 그렇다면 이 핵심유저를 더 독려하여 전파가 활발히 일어나게 하려면 친구를 초대할 때 혜택을 제공한다는 마케팅 전략을 확신을 가지고 고려해볼 수 있게 됩니다. 서대표님은 마케팅 비용은 한 번 써버리면 회수가 굉장히 어려운데도 많은 비지니스에서 근거나 확신이 없이 마케팅을 해서 허탕을 치게 되는 경우가 많다고 하셨습니다. 하지만 데이터 분석과 정성조사를 통해 비교적 확실한 근거를 가지고 마케팅을 수행한다면 낭비를 막을 수 있고, 더욱 효과적인 곳에 더 많은 리소스를 쏟을 수 있는 장점이 있다고 하셨습니다.트루밸런스에서는 초대를 할 때 소정의 혜택을 제공하는 소개마케팅을 통해 2016년 1월 100만 다운로드를 달성하였고, 그 숫자는 2016년 3월 300만을 넘어 계속 증가하고 있습니다.


데이터 분석은 계속 되어야 한다

성공적인 서비스를 위해서 데이터 분석과 그로스 해킹은 서비스 런칭 초기에만 수행하고 마는 것이 아니라 지속적으로 관리되고 운영되어야 합니다. 트루밸런스 또한 소개마케팅으로 사용자를 유입시키는 것에만 그치지 않고, 데이터 로그분석을 통해 이탈율이 높았던 초기 설정화면을 개선해 통과율을 100%로 바꾸는 등의 지속적인 사용성 개선을 해나가고 있다고 합니다. 심지어 푸시메시지를 언제, 몇 시에 보내는게 가장 좋은지를 결정하는데 까지도 데이터 분석을 활용하고 있다고 하니 모든 결정에 데이터 분석이 중심이 되고 있음을 알 수 있습니다. 이렇게 데이터 분석 문화가 뿌리내릴 수 있도록 서대표님은 지금도 계속 트루밸런스에서 데이터 분석 컨설팅을 수행함과 동시에 코칭까지 수행하고 있다고 합니다. 이제는 주간미팅에 디자이너들이 직접 SQL로 DB로 조회를 해서 데이터를 분석해 자신의 디자인의 성과를 보고하는 수준에 이르렀다고 하니, 디자인 결과물만 클라이언트에게 전달하고 마는 저와 비교가 되면서 대단하다고 느꼈습니다.


마치며

이전에는 데이터 분석이라는 분야가 디자이너와는 어울리지 않는 것이라고 생각했었는데, 강연을 통해 데이터를 분석해 어떻게 올바른 타겟 사용자를 찾고, 어떻게 보다 정교한 디자인을 하는데에 도움이 될 수 있는지 그리고 내가 한 디자인을 검증하는데 어떻게 이용될 수 있는지를 알게된 시간이었습니다. 앞으로는 모바일을 넘어 IoT의 시대가 다가오고 있습니다. 이제 데이터의 홍수 속에서 더 빨리 사용자를 파악하고 대응할 수 있는 서비스만이 살아남게 될 텐데, 미래를 준비하는 자세로 데이터 분석 역량을 갖춘 디자이너가 될 수 있도록 노력해야겠습니다.


[참고##pxd talks##]저장저장



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2016.12.15 07:55

[pxd talks 66] 모바일,커머스,시간

지난 2016년 3월, pxd에서는 이재용 대표가 진행하는 사내교육이 있었습니다. “모바일,커머스,시간”이라는 주제로 교육이 진행되었습니다. pxd는 2014년 이후부터 다양한 커머스 프로젝트 경험을 쌓아 오고 있었습니다. 

커머스 프로젝트에서는 “어떻게 웹에서 제공했던 커머스 경험을 모바일로 대체할 수 있는지”혹은 “더 나은 경험으로 발전시키는 방향”을 꾸준히 고민했습니다. 여러 프로젝트를 통해 이재용 대표가 얻은 인사이트를 공유하는 시간을 가졌고 그 내용을 공유합니다.


1. M-Commerce 혁명

M-commerce란 보통 이전의  E-Commerce혁명과 대비적으로 정의한 개념이라고 보면 됩니다. 인터넷이 여러 판매채널(판매자/판매점)에  위치나 크기등 물리적인 제약을 없앤 것으로 공간혁명이라는 점으로 주목을 받았던 시절이 있었습니다. 오프라인이 넘어설 수 없었던 물리적인 제약을 초월한 E-Commerce에서는 최저가, 최단배송시간, 모든제품 갖추기로 시장에서 승부를 볼 수 있었습니다.

그런데 모바일의 등장으로 M-commerce 라는 새로운 패러다임이 시작됩니다. 24시간 켠채로 들고다니는 기기의 등장으로 진정한 개인용 기기가 탄생한 것입니다. 바로 모바일의 등장으로 시간의 제약에서 벗어날 수 있게 되었습니다. 앞서 말씀드린 웹과 는 또다른 차원의 접근성이 완화로 우리는 물리적 한계 뿐만 아니라 시간적 한계를 뛰어넘은 시대에서 살고 있는 것이죠.

이 모바일 커머스의 세가지 특징을 정의해보면,

1) 시간의 즉시성

2) 위치의 접근성

3) 개인화

결국 “언제 어디서나 그 사람에게 딱 맞는 오퍼를 제공할 수 있을까?” 이란 질문이 핵심입니다. 이를 통해 사람들이 자신의 모바일 앱에 어떻게 자주 방문시킬 수 있을지 고민하게 되는 것이지요.


2. M-Commerce UX키워드 : 시간을 설계하라

기획자들이여! 화면에서 벗어나라

많은 기획자들이 화면을 구성하는데 고민합니다. 하지만 모바일 커머스 환경에서는  좀더 입체적으로 화면을 바라볼 필요가 있습니다. 단순한 화면의 공간구성이 아니라 사용자들의 시간을 어떻게 설계해야 하는지 고민해야 하는 시기가 온 것이죠.

예를 들어, 첫화면에 무슨 상품을 넣어야 할까? 고민하기 보다 오늘 앱을 설치한 사람이 왜, 내일 앱에 재 방문해야할지, 고객에게 당장 구매 하라고 다그치기 보다 어떻게 하면 시간을 마술같이 사용해 매출을 높일 수 있는지, 많은 사람에게 팔기보다 어떻게 하면 개개인의 요구를 맞춰 전체 매출을 높일 수 있는지, 좀더 고객의 시간을 이해하고 이용하려는 포인트를 가진 질문이 필요합니다. 이를 좀 더 구체적으로 설명하자면 이벤트커머스, 타임커머스, 대화형 커머스로 사례를 정리할 수 있습니다.


이벤트 커머스

생활의 특정 이벤트를 활용해 자사 앱으로 유입한 고객을 최종목표(판매)까지 연결시키는 커머스를 지칭합니다. 오늘 첫 설치자에게  무엇을 제공할까?라는 관점으로 이해하면 더 쉬울 것 같습니다. 트위터에서 첫 트윗에 5명의 팔로우 대상을 주는 방식과 같습니다. 커머스 앱으로 설명하자면 첫 사용자는 왜 첫 구매를 해야하는지? 첫 사용자는 왜 다음날에 다시 들어와야하는지? 첫 검색/브라우징 이후에 어떤 혜택을 제공할 수 있는지에 대한 고민이 필요한 것이죠.

- 구글 나우

구글나우는 지금까지 생각하지 못했던 새로운 이벤트를 사용자가 만들어내면, 추가적인 새 이벤트를 계속해서 제공하는 특징을 가지고 있습니다. 구글 나우는 카드를 추가할 때마다 해당 이벤트가 생성되는 방식으로 사용자에게 이벤트를 유도합니다. 예를 들어 아침에 오늘 날씨를 알려주면 출근하기 위해 직장까지 가는데 소용될 시간을 알려주고 지하철역에 도착하게 되면 곧 도착하는 지하철의 시간표를 보여 줍니다. 거리에 서면 택시를 불러주기도 하죠. 이와같이 아침시간만을 보더라도 세세하게 사용자의 시간에 맞춰 이벤트를 아주 똑똑하게 제공하고 있습니다. 심지어 견과류 한통을 구매하고 한통을 다 먹어갈 때 쯤 주문을 원하는지 물어보기 까지 사용자에게 적시적소에 이벤트를 제시할 줄 아는 영민함을 갖춰다고 볼 수 있습니다.

- 아마존 대시

온라인 이벤트 보다 더 나아간 서비스를 생각해보자면 아마존 대시가 가장 적합할 겁니다. 오프라인 이벤트까지 적극적으로 발굴하지 않으면 경쟁사에게 밀릴 수 도 있다는 강박 때문 일까요? 아마존은 온라인과 오프라인 두 채널을 활용한 서비스를 보여 줍니다. 아마존 대시는 어떻게 하면 구매까지 걸리는 시간을 극도로 짧게 할것인지? 어떻게 하면 필요할 때 즉시 구매하게 할 것인지? 어떻게 하면 더 자주, 정기적으로 구매할 것인지에 대해 고민합니다. 또한 이를 아주 효과적으로 해결한 사례일 것입니다.

- 캐시슬라이드 

사용자를 아주 감각적으로 후킹하는 이벤트를 만들어내는 캐시슬라이드는 소비자가 만족할 수 있고 원하는 혜택을 누릴 수 있는 이벤트를 제공합니다. 이 서비스는 모바일의 대기화면에서 광고들을 제공해서 광고를 확인하거나 이벤트를 수행하면 보상으로 캐시(추후 현금으로 변경가능)로 지급해주는 개념으로 운영하는 서비스입니다. 사람들에게 어느정도의 귀찮음이란 허들이 있음에도 불구하고 지속적인 인기를 얻는 이유는 대기화면을 슬라이드 하는 간단한 이벤트로 스타벅스 음료를 구입하는 경험을 통해 확실한 동기부여를 만들어 내는데 있어 보입니다.

앞서 3가지 이벤트 커머스 사례를 통해 UX적인 관점에서 정리해보면, 

생활의 특정이벤트를 이용해 모바일앱에서 이루고자 하는 목표(판매/구매)까지 집요하게 연결시켜야 한다는 점이 핵심임을 알 수 있습니다. 단순히 화면상의 구조를 설계하는 것이 아닌 “이벤트를 만들고 그 이벤트에 반응한 고객을 어떻게 목적지까지 이끌어 나갈 것인가”에 대해 고민해야합니다. 이벤트 커머스의 핵심은 시간의 흐름과 고객의 반응에 따른 논리적인 여정지도를 설계하는데 있다고 생각합니다.


타임 커머스

시간을 조작하여 매출의 극대화를 일으키는 지칭합니다. 이해가 어려우시죠? 쉽게 말하면 소셜커머스의 개념과 비슷하다고 보면됩니다. 이를 시간에 민감한 상품과 연결시키면 그 파급력은 상당합니다. 3가지 사례로 타임커머스에 대해 알아보겠습니다.

- Last Minute Deal

신규 사업자가 모바일 커머스로 진입하기 좋은 입구라고 할 수 있습니다. (애초에 소셜커머스라는 것은 존재하지 않았다고 할 수 있습니다. 단지 모바일에 빨리 적응한 좋은 기회를 포착한 덕이 커보입니다.) Daily Hotel, Twitter real Time commerce등 시간이 지나면 가치가 사라지거나 반감된는 상품들을 판매합니다. 데일리호텔에서 보여주는 부분이 더 가시적으로 와닿으실 겁니다. 호텔같이 오늘이 지나면 상품으로서의 가치가 없어지는 것은 어찌되었든 오늘 한 개의 방이라도 더 예약이되는것이 현실적으로 더 이득입니다. 오늘이 지나면 호텔방의 가치는 없어지게 되니까요 이와 같이 시간을 이용해서 상품을 판매하는 전략은 어쩌면 홈쇼핑의 미래일 수 도 있을 것입니다.

- Time Shift Commerce

지금 당장사용해야 하는 서비스를 keep해두었다가 나중에 내가 필요할 때 꺼내 쓸수 있다면? 혹은 미래에 일어날 일을 내가 미리 예상하여 실행할 수 있다면 어떨까요? 말이 조금 어려웠습니다만 이는 충분히 우리 주변에서 일어나고 있는 서비스입니다. GS의 나만의 냉장고를 볼까요? 우연치않게 1+1 상품을 구매하게 되었습니다. 그런데 지금 이 사은품이 당장 필요없을 때, 나만의 냉장고에서는 사은품을 킵해두었다가 나중에 제가 필요할 때 그 상품을 사용할 수 있게 해줍니다. 

물론 매장에서 킵해둔 그 상품을 내어줍니다. 스타벅스의 사이렌오더의 경우 바쁜 출근시간에 줄을 서서 스타버스 음료를 구매하는 것이 아니라 출근 전 앱으로 스타벅스를 미리 주문하고 매장에 잠깐 방문하여 음료를 수령할 수 있게 해줍니다. 시간을 조작하니 내가 필요할 때 사용할 수 있는 상품이 늘었네요.

- Time Control Commerce

시간을 반복하여 매출의 극대화를 일으키는 서비스로 쉽게 서브스크립션 서비스들을 생각해 볼 수 있습니다. 화장품, 남성복, 면도기 심지어 꽃까지 정기구매 서비스들이 생겨났고 2015년도 부터는 쿠팡에서도 해당 서비스를 시작하였습니다. 해외의 경우 이런 방식이 훨씬 흔하며 아마존에서도 2007년부터 아마존 프레시라고 하는 식료품 판매 자회사를 운영하고 있습니다.

타임커머스에서 핵심적으로 생각하는 UX적 관점은 어떻게 하면 재구매와 정기구매를 유도할 수 있을 것인가에 대한 고민일 것입니다. 다양한 사람들이 한번에 관심을 가질 수 있고 판매의 시점을 자유롭게 당기거나 미루고 또는 판매간격을 더 좁힐 수 있는 UX적 고민들이 필요합니다.


대화형 커머스

저는 개인적으로 이번 강의 내내 가장 관심있게 들었던 부분입니다. 대화형 커머스란 소비자의 개인적인 요구에 맞춰 일련의 상호작용(대화)를 통해 상품을 추천하고 판매하는 커머스를 지칭합니다. 2016년도 UX키워드로 대화형 커머스가 이슈로 떠오르고 있는 만큼 주목해 볼만한 트렌드라고 할 수 있습니다. 심지어 미래의 인터페이스는 텍스트라고 할정도로 보이지 않는 대화형 UI가 미래를 주도할 것이라는 관측이 심심치 않게 보이고 있습니다. 개인적으로는 결국 인간이 가장 오랫동안 경험해왔고 익숙해왔던 인터페이스인 메세징방식이 다시 주목받는게 아닌가 싶습니다.


No UI is The New UI - by Tony Anne


- Instant Commerce

인스턴트 메시징 SMS, 메신저를 통해 바쁜 소비자에게 맞춤 쇼핑 서비스를 제공하는 커머스를 지칭합니다. Magic이나 GoButtler를 생각해볼 수 있겠네요. 해당서비스는 한번 경험해보셨으면 좋겠습니다.

Magic : https://getmagic.com

GoButtler : http://www.gobutlernow.com


- Assistant War

똑똑한 인공지능은 비서 Facebook M의 등장으로 앞으로는 비서처럼 나의 일정을 관리해주고 소소한 도움에서 벗어나 커머스의 개념을 장착한 비서를 급전환될 것으로 예상됩니다. 이미 Siri나 Cortana에서도 이런 움직을 엿볼수 있고 이미  Facebook M은 대화메신저로 송금이 가능하고 우버도 불러주며 식당도 예약해주고 있습니다. 이미 중국의 위챗에서 이런 움직임이 보이기 시작했었죠.

- Amazon Echo

Alex라는 이름으로 부른 귀, 기본적인 생활정보를 물어보고, 원하는 음악이나 라디오를 재생시켜주는 스마트 스피커 입니다. 그야말로 기기와의 “대화”로 지시하고 결과를 얻어 볼 수 있는 일이 대중화되는 시발점이 아닐까 싶었습니다. 스마트 홈으로 발전하기 위한 트로이목마라고 생각을 하시는데 결국엔 대화형 커머스의 플랫폼이 되기 위해 우리의 생활에 안착한 것은 아닐까요?

대화형 커머스의 특징은  다소 미래적인 부분에 초점을 두게 됩니다. 지금 당장 적용하지 않는다 하더라도 시간에 따라 고객에게 하나씩 추천하고 선택하게 하는 UX알고리즘은 지금부터 축적되어야만 도태되지 않을 것이라는 점입니다. 고객의 선택지를 면적에 따라 배분하는것이 아닌 시간의 흐름에 맞는 선택을 잘 추천할 수 있는 알고리즘을 설계해 나가는 것이 중요한 부분이라고 생각됩니다.


3. “통합 경험”으로서의 시간

여러가지 이야기를 제시하였지만 결국 이 시간과의 싸움에서 유리한 축을 차지하려면 철저한 준비가 필요해 보입니다. 바로 채널의 통합을 통해 통일된 경험을 사용자에게 제공하는 것인데요, 채널의 통합은 사업의 관점이 아니라, 사용자, 특히 사용자의 시간축에서 통합된 경험을 제공하는 방향으로 이뤄져야 합니다. 예를 들어 웹-앱의 서비스 통합 그리고 브랜드 토합을 통해 고객의 타임라인을 중심으로 두는 온라인 채널의 통합과 사용자 중심의 전략도 갖춰저야 합니다.

Amazon Book Store와 Best Buy가 제공하는 채널 통합으로서의 사용자경험을 잘 제시하는 서비스라고 평가할 수 있습니다. 동일가격과 동일한 방식의 경험을 제공하고 오프라인매장이 온라인의 매장의 쇼룸이자 물류관리를 대신하는 공간으로 통합방식으로 진화해 가고 있습니다.


4. 시간에 설계하라

픽셀시대의 종말 

두둥..! 저는 GUI디자이너로 일하고 있어서 그런지 이런 이야기에 내심 뜨끔했지만 인터페이스의 미래는 픽셀로만으로 구현되지 않을 것이란 폭넓은 개념에서 일부분 동감하긴합니다. 실제로 다양한 UI개념이 도입되고 있기도 하고요.

Fabricio Teixeriar가 올린 The state of UX in 2016 : https://uxdesign.cc/the-state-of-ux-in-2016-4a87799647d8#.xmusksg9g

결국 화면의 디자인은 모두 비슷해지는 환경에 도달할 수 있습니다.  우리가 차별화된 관점으로 고객의 시간을 디자인한다면 어떨까요? 아마 미래에 이는 필수적인 부분일 것입니다. 첫화면 보다는 고객의 첫 일주일에 집중할 수 있는 관점과 해안을 갖추고 어떻게 시간을 뭉치고 당기고 미루는 경험을 고객에게 제공할 지 고민해봐야 할 것 같습니다. 어떻게 즉시, 그곳에서 지극히 개인적인 고객의 취향을 맞출 수 있는지 다양한 고민을 해보면서 본 포스팅을 마칩니다.

긴글을 읽어주셔서 감사합니다.  


[참고##pxd talks##]저장저장

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