웹사이트는 단순 이미지 구현이 아닙니다. 다양한 정보를 통해 사용자가 이해하기 쉽고, 사용자 중심의 친화적인 제품을 만드는 과정입니다.
효과적으로 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서는 ‘사용자가 데이터를 기반으로 손쉽게 이해할 수 있도록 돕는 디자인’이 필수적입니다.
WHY?
왜 데이터 중심 설계에 관심을 가져야 하는가?
공급자 중심의 일방적인 정보전달 기반에서 데이터를 고려하지 않거나 비효율적인 방식의 사용은 프로젝트의 성공에 심각한 영향을 줄 수 있습니다. 2014년 Virgin America는 현대 여행객의 요구를 충족시키기 위해 *A/B테스트를 사용하여 세계 최초의 반응형 항공사 웹사이트를 만들었으며, 아래와 같은 큰 성과를 이루었습니다.
(*A/B 테스트: 두개의
변형 A와 B를 사용하는 종합 대조 실험)
* 전환율 14% 증가
* 고객지원(CS) 20% 감소
* 모든 단말(PC,Mobile 등)에서 2배 빠른 예약
중요한 UX
철학: 데이터 중심 디자인 사고
데이터 기반의 디자인은 많은 데이터를 수집하는 것이 아닙니다 UX 및 비즈니스 요구에 따른 가치 있는 데이터를 수집하기위한 계획을 세우는 것이 가장 중요합니다.
1. 현실적인 목표 설정
데이터는 UX 디자인 프로세스의 중요한 부분이지만 의사 결정의 유일한 요소는 아닙니다. 수집한 정보를 적용 할 때 실행 가능성, 비용, 시 기 및 기타 요소를 고려해야 합니다.
2. 디자인 윤리
디자인 개발을 할때는 평판 결과, 브랜딩 및 정량적 결과를 고려해야합니다. 예를 들어 웹사이트에 숨겨진 비용 및 오해의 소지가 있는 링크, 이미지등의 옵션을 삽입하면 테스트 단계에서 제대로된 평가를 받지 못하고 브랜드의 신뢰성을 손상시켜 장기적으로 ROI를 줄어들게 할 수 있습니다.
3. 데이터 중심, 데이터 인식 설계
1) 데이터 중심 설계 프로젝트의 주요 목표가 성능 최적화인 경우 순수한 데이터 중심 접근이 적합 할 수 있습니다.
2) 데이터 기반 디자인 데이터 정보 디자인은 다소 유연한 접근 방식으로 정량적 데이터와 함께 질적정보, 본능 및 경험과 같은 추가 요소가 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
3) 데이터 인식 디자인 정량적 데이터를 다른 의사 결정 요소와 동등한 수준으로 접근하여 모든 데이터 요소를 잠재적 소스 중 하나로 간주합니다.
이 세가지 접근 방식 중 어떤 것이 적합한지 판단할때, 프로젝트 특성뿐만 아니라 팀의 개별 역할까지 고려되어야 합니다.
UX 데이터 수집 기법
1. A/B테스트
일반적으로 웹페이지나 앱 개선 시 사용자 인터페이스(UI/UX)를 최적화하기 위해, 실사용자들을 두 집단으로 나누어 기존의 웹페이지 디자인 A안과 새로 개선된 B안을 각각 랜덤으로 보여준 후, A와 B중 선호도가 높게 나온 쪽으로 결정합니다.
A/B 테스팅은 단순히 선호도 조사이기 때문에 쉽고 직관적이지만, 사용자가 어떤 부분을 왜 선호하는지와 같은 심층 조사를 할 수 없습니다
[네이버 지식백과] 에이비 테스팅 [A/B testing] (IT용어사전, 한국정보통신기술협회)
2. 설문조사
UX 설문 조사는 UX리서치에서 양적 및 질적 데이터의 주요소스입니다.
좋은 조사는 잘 설계된 질문을 해야하며, 사용자가 설문을 중도 포기하지 않도록 10~15개 이하의 질문으로 제한하는 것이 좋습니다.
3. 해석학
제품이 웹 또는 앱인 경우 구글 웹 로그 분석과 같은 도구를 활용하여 결정을 내리는데 도움이 되는 정량적 데이터 소스(클릭률, 이탈률 등)를 이용합니다.
4. 히트맵
히트맵은 시선 추적으로 사용자가 화면에서 보고 있는 위치를 나타냅니다. 여러 사용자의 히트맵에 패턴을 분석하여 콘텐츠를 배치하거나 디자인할 때 유용하게 사용 될 수 있습니다.
정보전달을 목적으로 하는 웹 디자이너에게 데이터 중심 설계는 중요한 기술 항목입니다. 숙련과정이 복잡하고 오래 걸릴 수 있지만, 이 과정을 통해 사용자의 숨겨져 있는 깊은 내면에서의 요구사항과 다양한 사용자 경험을 가지게 할 수 있는 올바른 UX의 방향성을 찾을 수 있습니다.
PG MD 구정선 팀리더
