🌟 디테일의 간격 시리즈! [✏️ 디자이너는 어떤 데이터를 봐야 하나요?] (👀간단 요약) 디자이너에게 데이터를 보는 경험이 무용하지는 않다. 디자인을 하면서 데이터를 본다면 나름의 인사이트를 얻어 근거 있는 디자인을 하는 데 도움이 된다. 그동안 여러 회사를 다녔던 경험상 디자이너가 참고할 만한 데이터와, 어쩔 수 있는 데이터와, 어쩔 수 없는 데이터에 대해서 논하고자 한다. 📌 DAU, MAU, ARPU, ARPPU ✓ DAU : Daily Active User (1일간 방문한 활성 유저) ✓ MAU : Monthly Active User (1달 방문한 활성 유저) ✓ ARPU : Average Revenue Per User (결제액을 전체유저 수로 나눔) ✓ ARPPU : Average Revenue Per Paying User (결제액을 결제를 한번이라도 한 적 있는 유저 수로 나눔) 📌 전환률, 이탈률 ✓ 전환률 : 들어온 고객이 취하게 하고자 하는 액션(예:회원가입, 결제 등) 을 실행하는 비율 ✓ 이탈률 : 들어온 고객에서 전환률을 뺀 수치 ✓ 서비스 내에서 설계나 디자인이 잘못되었을 경우 나빠질 수 있는 지표 ✓ 화면이 복잡하고 많은 의사결정을 하게 한다든지 하는 경우에는 전환률이 낮아지고 이탈률이 높아짐 ✓ 입력폼 디자인 같은 것은 늘 디테일적으로 더 쉽게 하고자 하는 연구가 필요한 영역 📌 리텐션 ✓ 유저가 이 서비스를 얼마나 재이용하는가? 에 대한 지표로, 장기적인 UX /UI 설계에서 가장 중요 ✓ 전체적인 사용성과 일관성을 높이면 리텐션 수치에 기여할 수 있는 부분 📌 데이터가 주는 인사이트를 디자인에 활용하기 ✓ 유저는 어떤 디바이스로 언제 주로 접속해 몇 개의 컨텐츠를 얼마나 보고 가는가? ✓ 평일과 주말의 패턴이 차이가 있는가? ✓ 안드로이드/iOS 어떤 경우를 메인으로 해서 디자인해야 하는가? ✓ 개발 리소스가 적다는데.. 반응형 웹은 어디까지 구현해야 하는가? ✓ 회원가입 화면이 너무 복잡하고 에러율이 높아서 가입에 실패했다는 리뷰가 많은데 개선의 우선순위를 높여야 하지 않을까? ✓ 이벤트로 가격을 낮췄을 경우와 아닌 경우 판매량은 얼마나 차이가 있는가? ✓ 어떤 스토리텔링 및 섬네일을 사용했을 때, 섬네일 크기에 따라 판매 패턴에 차이가 생기나? ✓ 특정 기능을 런칭했을 때, 사용률은 어느 정도 되는가? ✓ 해외 유저들의 비율을 고려할 때, 다국어를 어드민상에서 제어할 수 있게끔 디자인해야 하지 않을까? ✓ View나 구매가 높은 상품에는 어떤 특징이 있나? ✓ 서비스 체류시간에 변화가 있다면 어떤 이유일까? 📌 유저 관찰하기 ✓ 디자인 결과물이 성공적으로 작동했는 지 판단할 때, 유저의 니즈에 대한 가설을 세울 때, 꼭 데이터 툴’만'을 볼 필요는 없음 ✓ 대중교통으로 출퇴근한다면, 사람들이 어떤 앱을 사용하는지 관찰 ✓ 담당한 서비스를 쓰는 유저가 있다면, 두세명에게라도 직접 가서 물어볼 수도 ✓ 평소에 어떻게 쓰는지 보여달라고 할 수도 있음 - 의외로 많은 정보를 얻을 수 있을 것 📌 결국은 사용성의 문제 ✓ 서비스 내에서 유저가 하고자 하는 일을 막힘이나 망설임없이 실행하게 하는 것이 디자이너가 할 수 있는 일 ✓ 일관성을 잃지 않도록 터치 디바이스를 기본으로 한 통합 디자인 랭귀지 제작 ✓ 코드로 구동할 때 속도나 구현 효율에 있어 높은 퍼포먼스를 낼 수 있는 시스템 및 협업 프로세스 관리 ✓ 타깃 유저들이 이용할 법한 서비스들의 패턴을 참고해서, 그들에게 익숙한 방식 내 복잡도 낮추기 ✓ 디자인 설계에 있어서의 접근성 향상