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Thoughts

[독서기록] <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다> Part 2

by Homepotato 2025. 12. 7.

Part 1.

https://fromthis2that.com/7

 

[독서기록] <데이터 삽질 끝에 UX가 보였다> Part 1

0. 들어가며데이터 공부를 시작하면서 가장 궁금했던 건 "그래서 그렇게 모은 데이터는 어디에 어떻게 쓰이는 건데?"였다. SQL, Postgre 등 데이터를 모으기 위한 문법을 정신없이 찍먹하고 있지만

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Part 2. 이것부터 확인하기

지저분하고 정리정돈 되지 않은 데이터가 널부러진 사무실

 

1. 사용자 정의 

데이터를 사용해 프로젝트를 시작하기 전에 반드시 해야 하는게 있다. 사용자를 정의하는 것이다. 서비스를 이용하는 존재는 크게 4가지 유형으로 나뉘고 이 들은 한 사람일 수도 있고, 여러 사람일 수도 있다. 이 네 사용자 모두의 경험을 만족시키는게 UX 디자이너의 역할이다. 그러니 사용자를 제대로 정의하지 못하면 사용자를 만족하는 디자인을 만들어 낼 수 없다. 

  • 서비스 이용자 
  • 결제자 
  • 의사결정자 
  • 잠재고객 

 

2. 비즈니스 모델 확인하기 

내가 만드는 디자인의 수익 구조를 파악해야 한다. 상품을 판매할 수도 있고, 판매수수료를 받아 수익을 낼 수도 있다. 쿠팡이나 GPT 처럼 구독료가 수익일 수 있다. 이에따라 장바구니의 구조와 서비스가 달라질 수 있기 때문에 "누가" 서비스를 이용하고 돈을 지불하는가를 확인 하고 나면 회사가 어떤 방식으로 돈을 버는지도 파악해야 한다. 회사의 수익 구조를 잘 이해하려면 다음 세 가지 질문을 기억하면 된다. 

 

1. 회사는 언제 수익을 내는가. 

2.회사는 어느 상황에서 수익을 잃는가. 

3. 우리 회사 매출 관련 중요한 지표는 무엇인가. 

 

또 잊지 말아야 할 것은 회사에 돈이 유입되는 방식이 매출증대 뿐만이 아니라는 것이다. 회사는 투자유치로 돈을 벌어들여야 하는 시기가 있다. 투자를 위한 디자인 변화는 매출을 위한 디자인 변화와 다를 수 있기 때문에 주목해야 한다. 회사의 수익 구조와 투자 성향에 따라 디자이너의 행동이 달라질 수 있다. 

 

3. 프로젝트 기획 

프로젝트 기획 문서에 반드시 포함되어야 하는 4가지가 있다. 

  • 배경: 사용자/비즈니스에 어떤 문제가 있는가? (이 프로젝트가 어떤 문제 해결을 위해 시작되었나) 
  • 목적: 문제 해결을 위해 어떤 결과를 이루고자 하는가? (프로젝트를 통해 얻고자 하는건 무엇인가) 
  • 목표: 목적 달성을 무엇으로 확인 할 것인가? (사용자수 증가? 매출 증가? 수치로 확인하는 것이 좋다) 
  • 할 일: 그래서 디자이너가 이 목표를 달성하기 위해 해야하는 일이 무엇인가? 

하지만 문제는 대부분의 프로젝트 기획 정보에 이 내용이 정확히 구분되어 있지 않다는 점이다. 사람들이 기획문서를 쓰는 방식이 다 다르기 때문에 기획 문서에서 이 내용들을 확인해 나만의 방식으로 재구성 하는 노력이 필요하다. 만약 이 4가지 중 일부 정보가 초기 기획서에 포함되어 있지 않다면 다른 정보를 총 동원하여 최대한 근접하게 유추할 줄도 알아야 한다. 누군가에게 도움을 받을 수 있으면 가장 좋겠지만 그렇지 못한 경우도 많기 때문이다. 배경도, 목적도, 목표도 찾기 어렵다면 회사의 설립 목적을 생각해 보면 된다. 

 

4. 데이터 수집 상태 

회사에서 내 마음에 드는 형태의 데이터를 받기는 어렵다. 하지만 데이터를 어떻게든 분석하려면 데이터는 분명 가공된 상태여야 한다. 비정제 데이터를 쓰면 사용자의 행동을 잘못 해석하게 될 수도 있다. 정제된 데이터는 다음과 같은 특징을 가지고 있다. 

  • 누락없음 
  • 중복없음 
  • 오류없음
  • 일관됨 
  • 정보의 정체 유추 가능

대부분의 경우 우리손에 들려지는것은 비정제 데이터이다. 원본 데이터는 방대하기 때문에 목적에 맞는 정보만 남기는 작업을 해야한다. 데이터를 정제하려면 기준을 만들어 데이터를 정리정돈 해야 한다. 누락, 중복, 오류, 비일관성, 정보의 정체 명확화 과정을 거치면 된다. 데이터가 많지 않다면 초반에는 직접 하나하나 해 보는 것도 도움이 된다. 하지만 데이터 개수가 많다면 수동처리가 쉽지 않다. 그럴 때는 AI의 도움을 받는것도 좋다. 

 

데이터를 정리정돈한 깔끔한 느낌의 사무실