[📝TIL 05_1]UX 기획 리서치

|  2024년 11월 18일 월요일 TO DO  |

✔️ 디자인 카타 : UI 컴포넌트 [입력 필드]

✔️ UX 기획 및 리서치 1주차 강의

✔️ 산책 + 아티클(UI를 위한 색)

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UX 기획 및 리서치

✨ UX (User experience, 사용자 경험)

유저가 제품을 사용하거나 서비스를 사용할 때 인터렉션하게 된다. 그 과정에서 얻게되는 모든 경험을 말한다.오프라인에서의 경험도 포함되며, 모든 감각을 활용하여 다양한 경험을 고려한다.

 

✨ UI (User Interface, 사용자 인터페이스)

유저와 시스템의 경계 사이에 구성하고 있는 모든 시각적인 구성요소를 말한다.

 

 🔎 UX와 UI의 차이 

UX는 사용자의 관점에서 사용자 문제를 풀어보는데에 집중하고,
UI는 시각적 언어의 규칙을 만드는데에 집중한다.

 

 

UX UI 디자인 프로세스

✨ 더블 다이아몬드 모형

총 4단계로 이루어져 있으며, 발견 / 정의 / 발전 / 전달 로 이루어져 있다.

 

<다이아몬드 01 해결해야하는 문제를 찾게 됨>

 발견 Discover 단계 

무엇이 문제인지를 발견하고 이해하는 단계 이 과정에서 문제가 여러가지 발견될 수 있다.

> 유저 리서치, 데스크 리서치, 필드 리서치

 

 정의 Define 단계 

여러 문제들 중 하나에 포커스를 맞추는 단계

이 과정에서 어떤 문제에 집중할 지 논리를 정리한다.

>어피니티 다이어그램, 유저 페르소나

 

<다이아몬드 02 해결책을 찾는데에 집중하게 됨, 최종적으로 유저에게 전달>

 발전 Decelop 단계

문제 해결을 위해서 여러가지 아이데이션을 해보는 단계

다양한 방향성이 나오도록 열린 모습으로 고민하는 것이 중요하다.

>정보 구조도, 와이어 프레임

 

 전달 Deliver 단계 

최종적으로 디자인을 구현한 후 유저에게 전달하는 단계

이 과정에서 개선을 거듭하게 된다.

>최종 프로토타입, 사용성 테스트

 

 🔎 더블 다이아몬드 모형의 4가지 핵심 원칙 

- 유저와 유저니즈를 이해하는 것에서 시작하기
- 문제와 아이디어에 대해 구성원들 간끼리 얼라인하기
- 구성원들과 협업하고 공동작업 하기
- 이터레이션을 에러와 리스크를 일찍 발견하기

 

- 문제 해결자들이 유저를 우선적으로 고려해야한다.

시각적으로도 포용적인 소통을 기반으로 협력을 하며 공통 작업을 진행하는데, 이때 이터레이션을 통해 반복적으로 개선해야한다.

 

Lean UX와 MVP

✨ Lean UX

Lean은 "기름기 없이 쫙빠진" 즉, 군더더기 없는 효율적인 프로세스를 말한다.

 

Lean UX 프로세스의 핵심은 바로 가설 검증하기다.

가설을 설정하고, 검증하기 위해 유저 피드백을 데이터로 측정한다.

그 후에 반복적으로 디자인을 개선한다.

 

데이터 드리븐 UX 트렌드

✨ 데이터 드리븐 UX 등장 배경

- 기존에는 직관, 추측에만 의존하여 제품을 만들었으나, 이제는 데이터 기반으로 가설을 세우고 검증한다.

- 제품을 만들기까지 많은 시간과 비용이 소모되었는데, MVP를 통해 빠르게 시장에 내놓고 유저 데이터를 살펴서 꾸준히 개선한다.

- 정성적 리서치는 다수의 유저 커버가 힘들기때문에 한계가 생길 수 밖에 없다. 

  그래서 그를 보완할 수 있는 영역으로, 정량적 데이터가 있다.

 

 🔎 더블 다이아몬드 모형의 4가지 핵심 원칙 

정성적 데이터 : 주관적이거나 서술적인 데이터이며, 수치화하는 것이 어렵다.
정량적 데이터 : 수치로 표현되고 객관적으로 분석 가능한 데이터이다. 정확하고 통계적 분석하기 쉽다.

 

✨관점

디자이너 관점

데이터 기반으로 해석하게 된다.

이를 바탕으로 논리적으로 디자인 근거를 제시할 수 있다.

 

커뮤니케이션 관점

타 조직과 원활한 의사소통을 할 때 공용어로서의 역할을 하게 된다.

 

비즈니스 관점

임팩트 측정 가능하다.

 

✨데이터 드리븐 UX에서 활용되는 예시

 유저 관여도 관점 Engagement 

- 얼마나 많이 이용하는지 : DAV(Daily Active Users), WAU, MAU

- 얼마나 자주 이용하는지 : DAU/MAU, DAU/WAU

 

 유저 재방문 관점 Retention

- 특적한 특성이 있는 유저들을 묶어 기간별로 재방문하는지 추적하는 지표 : 고호트 리텐션

- N일째 된 유저들이 실제로 다시 방문하는지 : Day N 리텐션

 

 유저 획득 관점 Aequistion

- 유저들이 이 페이지를 얼마나 보고 얼만큼 클릭하는지 그 수를 확인

- 얼마나 획득되는지 : 전환율, 이탈율 ...

 

> 실제 유저 행동의 데이터 기반 의사 결정은 앞으로 어떤 제품을 개선해나갈 지에 대해 논리적인 인사이트를 얻는다.

또한 비즈니스 성과에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.