2022. 4. 14. 07:50ㆍUI 가벼운 이야기
들어가며
디지털 전환기에 클라우드 기술을 통해 서비스 간의 연결을 만들어가고, 이러한 서비스 공간들이 온, 오프라인간의 연결을 넘어 완전한 디지털 세상에서 일어남에 따라 더 많은 데이터가 생성되고 연결되어 나갈 것은 분명해 보입니다. 이미 많은 분들이 스마트폰 앱에서 사용자 데이터를 다른 앱과 공유해도 되는지를 묻는 경험이 있으실 것입니다.
어찌 보면 데이터의 황금시대에 진입했다고 볼 수도 있습니다. 각 기업들은 클라우드 기반 시스템을 통해 데이터 레이크를 구축하고 이를 활용하고자 하는데에 많은 노력을 하고 있습니다. Fortune의 1000대 기업 중 85개의 기업을 대상으로 한 설문조사에 따르면 기업의 91.9%가 데이터 이니셔티브에 대한 투자를 늘린 것을 통해서도 알 수 있습니다.
이렇듯 데이터는 디지털 전환기의 핵심중 하나라로 볼 수 있습니다. Harvard Business Review에 따르면 비즈니스 리더의 90퍼센트는 데이터의 활용이 기업 성공의 핵심이라고 밝혔지만, 데이터 활용에 자신이 있다고 응답한 직원은 전체에 25퍼센트에 지나지 않다고 합니다. 이러다 보니 Salesforce의 32개국의 마케팅 실무자와 리더 8200명을 대상으로 설문조사를 진행한 결과를 보면 33%만이 데이터 기반한 고객 경험을 제공하는데 만족할 성과를 보인다고 합니다.
이 글에서는 데이터를 어떻게 UX Consulting에 활용할 수 있을지에 대해서 고민해보고자 합니다.
데이터 리터러시란?
데이터 리터러시란 데이터를 읽고 이해하고 분석하며 비판적으로 수용 및 활용할 수 있는 능력 그리고 이를 통해 업무에 활용하고 소통할 수 있는 능력
이라고 할 수 있을 것 같습니다. 데이터를 기반으로 통찰력을 얻고 처음부터 올바른(right) 질문을 할 수 있는 능력이 중요하다고 할 수 있습니다. 이는 넘쳐나는 데이터를 활용한 데이터 기반 의사결정의 시작이라고 할 수 있습니다.
데이터를 활용하여 UX업무를 시작 혹은 강화할 수 있습니다.
1. 데이터를 기반으로 현재 마켓 혹은 기존 서비스의 Intervention Points를 획득합니다.
2. 이를 기반으로 초기 가설을 만들어 실질적인 사용자들에게 정성조사를 시작합니다.
3. 정성조사를 기반으로 생성된 2차 가설을 점검합니다. 이때에 점검은 User Survey, Interview 혹은 Workshop 같은 방식이 될 수 있는데, 이때에 Visual or Tangible 한 경험을 제공할 수 있다면 조금 더 유의미한 인사이트를 획득할 수 있을 것입니다.
4. 위의 과정을 반복하여 어느 정도의 Value, Desriability를 테스트할 수 있는 조건이 갖추어진다면 A/B테스트, Product Marketing 등의 방법을 통해 정량적인 조사를 시작할 수 있습니다.
UX 컨설팅 with 데이터 리터러시
Data Science, Analysis도 UX와 같이 전문분야입니다. 해당 능력을 갖출 수 있으면 너무나도 좋겠지만, 데이터가 중요시되는 산업 트랜드에서 그 전문가들과 함께 일할 수 있는 눈높이 그리고 어떻게 함께 할 수 있을지에 대한 고민이 필요한 시점이라고 볼 수 있습니다.
1. 데이터를 이해하는 데에 UX 관점을 공유하자
프로젝트에서 필요한 것을 찾거나, 데이터를 활용할 수 있도록 어떤 데이터 관점으로 데이터를 분석해달라고 말할 수 있어야 합니다. 이를 기반으로 데이터를 읽고 인사이트를 얻을 수 있는 역량을 강화할 수도 있습니다.
2. 데이터를 확보하는 데에 UX 목적을 심자
데이터를 게더링 하는데에 있어 어떤 이유로 어떤 데이터들이 필요할 수 있다고 목적을 공유할 수 있어야 합니다. 데이터를 습득하는 단계에서부터 그 목적성을 담지 않는다면 시간, 노력을 헛되이 보내게 되거나 프로젝트의 방향성조차 잃을 수 있습니다. 그리고 이를 통해 데이터의 노이즈가 줄어들어 인사이트풀한 의사결정을 할 수 있는 가능성이 올라갈 수 있습니다.
3. 데이터를 기반으로 의사결정을 하기 위해 UX 맥락을 함께 만들자
스스로 할 수 있다면 효율적일 수 있지만, 어떤 관점에서 데이터를 활용하는지에 대해서 데이터 전문가와 공유함으로써, 의사결정의 포인트를 쉽게 찾을 수 있습니다. 이를 기반으로 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 가능성이 높아집니다.
4. 데이터를 활용하여 커뮤니케이션을 하기 위해 UX를 적용해보자
어떤 것들을 말하고 싶은지가 정해졌다고 하면 그것을 잘 표현하는 것도 중요합니다. 데이터의 사용자, 결국 데이터를 보는 사람과 그 컨텍스트의 이해를 기반으로 전달하고 싶은 요소를 잘 전달할 수 있게 함으로써, 효율적인 커뮤니케이션이 가능합니다. 하지만 다이어그램을 많이 사용하는 것이 커뮤니케이션을 잘된다거나 효율적이다고 생각하면 위험할 수 있습니다.
마치며
그로스 해킹 편에서 언급한 것과 같이 여러 정성적, 정량적 방법들을 통해 확보된 Evience들을 기반으로 프로젝트를 진행이 필요해지고 있습니다. 이에 리서치를 기반으로 프레이밍을 통해 가설을 설정하고 이를 위한 근거를 정성적, 정량적 방법을 통해 가설을 증명, 디벨롭하는 과정의 반복이 필요하고, 이를 기반으로 Insightful 한 메시지를 설정하여 의견을 전달할 수 있는 능력이 필요해지고 있습니다.
이에 데이터를 게더링 하거나, 분석하거나 관리하는 것 까지는 어렵더라도 이를 업무로 하는 전문가와 의사소통을 할 수 있는 정도의 지식 및 경험이 요구되는 것 같습니다. 이에 UX 전문가로서, 데이터 리터러시를 현명하게 바라볼 필요가 있을 것 같습니다.
왜냐하면 디지털 전환이 성숙화 될수록 더 논리적이고 가치 있는 프로젝트의 결과를 위해 UX 프로세스에서 데이터의 확보와 활용에 대한 고민 및 역량에 대해 요구가 될 것이기 때문입니다.
오늘도 읽어주셔서 고맙습니다.
이글은 Minwoo Kim의 브런치에서도 읽으실 수 있습니다.
References
https://www.dataversity.net/data-literacy-leads-to-success/
https://salesforce.com/kr/hun/marketing/future-of%20marketing-strategy-2021
https://www.salesforce.com/blog/future-of-marketing-strategy/
https://hbr.org/2020/02/boost-your-teams-data-literacy
https://hbr.org/2021/02/why-is-it-so-hard-to-become-a-data-driven-compan