😵‍💫 디자이너는 어떤 데이터를 봐야 하나요? 디자이너로서 데이터를 봐야 하는가에 대한 답은 업계 많은 분들이 그 중요성에 대해서 정리, 공유하고 있으니 많은 분들이 우선 봐야 하는구나 하고 생각할 것이다. 허나 이건 디자이너 혼자서 데이터를 보고 다 해결할 수 있는 것이 아니다. PM/PO 중심으로 서비스 내에서 중요한 퍼널 지표를 정리하고, 서비스 사용자 스토리에서 매출 및 특정 경험으로의 전환이 필요한 포인트에서 전환율을 체크할 수 있는 데이터 셋업을 엔지니어와 함께 해야 하며 우리가 왜 데이터를 모니터링하기 위한 프로세스, 시스템 구축에 공을 들이고 있는지 PM 중심으로 전체 멤버들과의 목표/필요성에 대한 인식을 맞춰가는게 중요하다고 생각한다. 데이터만 본다고 답이 뚝딱하고 나오는게 아니기에 다 같이 중요한 지표를 모니터링하고 그 지표에 영향을 미치는 요소가 무엇인지 왜 그런 변화가 있었는지에 대해서 논의를 이어갈 수 있다면 사용자 경험 및 서비스 개선에 중요한 가설을 설정할 수 있을 것이다. 📝 이하 아티클 메모 1.디자이너 및 사업의 주체는 유저의 니즈를 발굴하고 원하는 것을 하고자 하는 데 걸림돌이나 헷갈림 없이 편하게 해줄 수 있을 뿐이고, 그런 경험을 쌓아 신뢰감을 주는 일을 할 수 있다고 생각한다. 2. 유저가 원래 할 생각이 없거나 싫어하던 일을 어떻게든 하게끔 유도하는 것을 목표로 하거나, 판단을 흐리게 해서 실수를 하게 하는 것은 좋은 디자인이 아니다. 3. DAU, MAU, ARPU, ARPPU : 서비스가 잘 나가냐에 대한 지표인데, 서비스 디자인이나 설계 자체가 아예 알아볼 수도 없게 아마추어처럼 되어 있거나 대규모 디자인 리뉴얼을 하지 않는 이상 마케팅 및 비즈니스의 시장 Fit에 더 영향을 받는 편이다. 4. 전환률, 이탈률 : 서비스 내에서 설계나 디자인이 잘못되었을 경우 나빠질 수 있는 지표이다. 화면이 너무 복잡하고 너무 많은 의사결정을 하게 한다든지 하는 경우에는 전환률이 낮아지고 이탈률이 높아지는 경향이 있다. 5. 여러 서비스를 하면서 느낀 건 한국 사람은 가격에 대해서만큼은 엄청나게 꼼꼼하고 민감하다는 점이다. 손가락의 실수나 눈속임을 통해 특정 페이지로 넘어갔다는 행동은 데이터로 측정되지만 유저의 불쾌함이나 좀 속은 듯한 느낌은 측정되지 않기 때문에 판단할 때 주의를 요하는 영역이다. 5. 리텐션 : 한 번 기분나빴던 경험은 측정되지 않지만 나쁜 경험이 쌓이다 보면 유저는 다시는 이 서비스를 쳐다보기도 싫을 수도 있다. 그래서 유저가 이탈을 하면 리텐션 수치 저하라는 형태로 데이터에 반영된다. 5. 리텐션은 디자이너가 무엇을 드라마틱하게 할 수 있는 영역은 아니지만, 전체적인 사용성과 일관성을 높이면 리텐션 수치에 기여할 수 있는 부분이 있다는 정도일 것 같다. 6. 어떤 디자인 결과물이 성공적으로 작동했는 지 판단할 때 꼭 데이터 툴만을 볼 필요는 없다. 내 경우 가장 인상적이었던 데이터를 통한 가설 확인은 실제 오프라인 현장에서 어떻게 사용되고 있는지 확인하였을 때이다. 7. 결국은 기본을 잘 하는 것으로 돌아가야 한다고 생각한다. 많은 사례를 학습하고, 유저에 대해 공감하고 알아가는 마음에서 사용자 경험 디자인이 시작된다고 믿고 있다.