디자인 아티클 둘러보기 #22 - 데이터와 디자이너

전반적으로 Data-driven에 대한 아티클을 둘러보았다. 물론 서비스 디자인과 Data-driven을 같은 것으로 볼 순 없겠지만 사용자 리서치를 한다는 이유에서 비슷한 맥락으로 묶을 수 있을 것 같다.

 

오늘따라 심도 깊고 알맹이 있는 아티클만 눈에 띄었다. 또다시 내 속에 불이 지펴지는 느낌이 든다...!

 

 

🔥 오늘의 깨달음

📌 서비스 디자인의 핵심은 사용자이다!

📌 디자이너의 핵심 역량은 '공감' '통찰' 그리고 '다양한 경험'이라고 생각한다!

📌 디자이너도 '정량적'으로 소통하는 능력이 필요하다!

📌 디자인 결과물이 정량적인 수익을 낼 때 인정받을 수 있다고 생각한다!

📌 모든 업무에 동일한 리소스를 투자해서는 안 된다. 비즈니스에 기여하기 위해 시간 배분과 퀄리티 조절(혹은 희생)을 해야 한다!

📌 인공지능은 디자이너 감축으로 이어지기보단 '이동'으로 이어질 것!

 

 

💡목록

1. 서비스디자인의 제일 쉬운 정의 01 _ by two point three

2. UX 디자이너와 데이터가 만날 때 _ by Ji

3. 2019년, 어떤 디자이너가 될 것인가 _ by 이다윗

 

 

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서비스디자인의 제일 쉬운 정의 01 _ by two point three

서비스디자인의 제일 쉬운 정의 01

1) 어제 서비스 디자인에 관한 아티클을 찾아봤었는데, 오늘 서핏에 서비스 디자인이 떡하니 있다니! 바로 읽었다. 좀 더 명확하게 정리해주셨다.

 

2) 서비스 디자인은 역시 사용자 조사와 분석된 수요에 의해 결과물이 정해지는 것. 그리고 사용자는 물론 공급자까지도 염두에 두고 결과물을 도출하는 것!

 

3) 서비스 디자인의 프로세스는 ‘더블 다이아몬드’라는 네 단계의 프로세스를 따라간다. 더블 다이아몬드가 아마 .. ‘<><>’ 이렇게 좁아졌다가 넓어졌다가를 반복하는 모양의 과정이 나와서 붙여진 이름일 것이다. 아무튼 더블 다이아몬드 프로세스는 Discover - Define - Develop - Deliver의 단계를 따른다.

 

Discover - 서비스 사용자, 환경, 경험을 관찰하고 Pain Point와 Needs를 발견

Define - Pain Point와 Needs의 분석에서 통찰력을 발휘해 문제와 방향성을 정의

Develop - 정의된 방향성으로 문제를 해결하고 결과물 도출

Deliver - 결과물을 최종적으로 검증하고 사용자에게 전달

 

4) 네 단계에서 집중해야 할 점은, 모든 단계의 핵심은 ‘사용자’라는 것. 사용자를 공감하고 사용자의 의견을 경청해야 한다.

 

5) 서비스 디자이너들은 오히려 디자인적인 업무보다 디자인의 방향성을 알려주는 업무를 더 많이 할 수 있다고 한다. ‘어렵지만 재미있는 과정’이라고! 물론 서비스 디자이너는 아니지만, 많은 디자이너들이 ‘서비스 디자인적’인 마인드를 가지고 디자인을 하고 있지 않나? 싶은 생각이 든다.

 

6) 서비스 디자이너가 가져야 할 마인드셋으로 ‘공감, ‘다양한 경험’, ‘통찰’을 제시한다. 사용자에게 공감해야 하고 그 공감은 다양한 경험을 통해서 나온다. 그리고 사용자를 공감하며 조사, 분석된 자료를 보고 통찰력을 발휘해 문제를 해결해야 한다. 이 또한 ‘디자이너’가 가져야할 마인드셋이라고 생각한다!

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UX 디자이너와 데이터가 만날 때 _ by Ji

UX 디자이너와 데이터가 만날 때

1) 성공을 확신하고 진행했던 프로젝트가 보란 듯이 망했던 이야기로 글이 시작된다. Ji님은 프로젝트가 망했던 이유를 데이터를 통해 분석하였다. 소비자들의 이해가 안 되는 행동에도 '패턴'이 있다.

 

사용자는 내가 생각하는 대로 그렇게 논리적이지도 이성적이지도 않은 존재입니다. 하지만 그들의 비논리적이고 비이성적인 행동에는 패턴이 대부분 존재하며, 그 패턴을 찾고 UX 디자이너의 의도와 차이를 좁히기 위해서는 객관적인 데이터가 필요합니다. (@Ji)

 

2) 비즈니스는 숫자로 이야기하며, 서비스는 숫자로 운영된다. 디자이너가 그 안에서 인정받으려면 숫자로 소통하는 법을 배워야 한다고 한다.

 

3) 숫자, 즉 정량적으로 분석하는 것의 장점은 특정 디자인이 실제로 서비스가 필요로 하는 디자인인지 검증해준다는 것이다. (ex. 사용자 경험을 개선시켜준다 vs. 매년 증발하는 약 1억 원의 비용을 바로 잡아준다.)

 

4) 또한 수익이 창출되는 곳을 찾아서 서비스를 분석하고 고민하다 보면 서비스의 흐름에 대한 이해도도 높아질 수 있다고 한다.

 

5) 두 번째 이유도 매우 공감된다! 사실 디자이너가 큰소리를 낼 수 없는 이유 중 하나이기도 하다. 흔히 디자이너는 직접적인 수익을 내지 못한다고 여겨진다. 그러나 디자인을 정량적으로 분석하고 디자인이 수익 창출에 영향을 줬다는 것을 검증하면 누구라도 디자이너를 인정할 것이다. 느낌적으로 일하는 디자이너가 아니라 전문적으로 일하는 디자이너가 되고 싶다!

 

6) Ji님의 의견과 동일하게, 나도 데이터를 중심으로 디자인하는 것이 멋지다고 느껴지고 또 그것이 맞다고 생각한다. 회사에서도 GA를 사용하기 시작했으니, 나도 슬슬 발을 담가보고 싶다!

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2019년, 어떤 디자이너가 될 것인가 _ by 이다윗

2019년, 어떤 디자이너가 될 것인가

1) 역시 디자이너의 본질은 형상화, 시각화다. 문제 해결 전문가도 아니고 커뮤니케이션 전문가도 아닌 시각 전문가라고 할 수 있다. (물론 문제 해결과 커뮤니케이션도 매우 중요하지만!)

 

2) UX 디자이너와 UI 디자이너의 자세(?)에 대해 너무나도 와 닿게 정리해주셨다.

 

소위 UX 디자이너라는 타이틀 아래 이 부분이 너무 간과되곤 한다. (…) 미와 사용성은 서로 뗄 수 없는 관계이다. 지금은 그냥 다른 서비스의 외형을 비슷하게 베껴도 어느 정도 돌아가겠지만, 다른 비즈니스나 플랫폼으로 넘어갔을 때 first mover가 되기 어렵다. (…) 물론 반대로 UI 디자이너는 형태화에는 전문가이지만, 시간 배분과 퀄리티 조절(혹은 희생)을 적절히 하여 전체 프로세스에서 정말 효율적으로 제품에 기여하고 있는지 고려하면서 일을 해야 한다. (@이다윗)

 

* First Mover - 산업의 변화를 주도하고 산업을 창의적으로 개척하는 것. 빠르게 뒤따라가는 전략이 아니라 제일 앞에서 이끄는 것.

 

3) ‘인쇄산업은 죽었다~’ ‘UX도 망했다~’ 별 이야기들이 많지만 세상이 어떻게 바뀌어도 결과적으로 사용자에게 도달되는 서비스는 ‘형태’가 있는 것이다. 디자이너의 형상화 능력은 다시 한번 주목받게 될 것이라고 한다!

 

4) AI나 자동화로 인해 디자이너가 일자리를 잃을까? 오히려 일의 효율화로 인해 비즈니스가 창출되고 확장되며, 결과적으로 디자이너가 할 일은 더욱 많아질 것이라고 한다. 하여, 감축이 아닌 ‘이동’이 일어날 것이라고 한다.

 

5) 당연히 사람보다 인공지능이 데이터 분석을 잘한다. 그러나 인공지능의 함정은, 기업의 관점에서 분석한다는 것이다. 디자이너가 데이터를 보고 사용자 관점에서 제대로 해석해야 한다.

 

6) 다윗님은 Data-Driven Design을 하기 위해 세 가지 방법을 갖고 있는데, 그 중 하나는 ‘디자인 스펙트럼’ 사이트에 어떻게 하면 사람들이 지속적으로 들어오게 할 수 있을까에 대한 방법을 구상하는 것이라고 한다.

 

 

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너무나도 좋은 글들을 읽었다. 이렇게 전문적이면서도 실용적인 글을 쓰기 위해서 얼마나 많은 일과 실패를 겪었을까? 많은 동기부여가 되는 오늘이다.