데이터 분석은 제품 및 서비스 디자인에 대한 데이터 기반 결정을 내리고 사용자가 제품 또는 서비스와 상호 작용하는 방식을 이해하고 개선 영역을 식별하는 데 도움이 되기 때문에 UX 디자이너에게 필수적이며 강력한 도구입니다. 사용자 행동을 분석함으로써 디자이너는 사용자의 요구 사항, 선호도 및 고충에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이를 사용하여 디자인 프로세스를 알리고 최적화하고 보다 효과적이고 효율적인 솔루션으로 이어질 수 있습니다. 데이터는 디자이너에게 힘을 실어줍니다. 그것은 그들에게 정확한 디자인의 열쇠를 제공하며 아무도 그것을 두려워하거나 부끄러워해서는 안됩니다. 올바른 데이터에 액세스하고 올바르게 사용할 수 있으면 디자이너가 더 나은 작업을 수행하는 방식이 바뀔 것입니다. 그것은 디자이너가 아름다울 뿐만 아니라 사용하기 쉬운 아름다운 제품을 만드는 데 도움이 되는 강력한 도구를 생산할 수 있는 능력을 제공하여 훌륭한 사용자 경험을 제공할 것입니다. 분석이란 무엇입니까? "UX 분석은 최종 사용자의 현재 요구 사항이나 변화하는 요구 사항을 충족하기 위해 디자인을 조정할 수 있는 방법에 대한 통찰력을 제공하는 웹 사이트 또는 앱에서의 사용자 활동을 측정하고 분석하는 것입니다." ( mixpanel.com ) 1. 정량적 자료 정량적 데이터는 개수 또는 숫자로 표현되는 정보이며 각각 특정 수치 값을 가집니다. "방문자 수...", "이 링크를 얼마나 자주 클릭했는지..." 등과 같은 질문에 답합니다. 웹 분석 그것은 무엇입니까: 웹 분석은 방문 횟수, 트래픽 소스, 페이지 뷰 등과 같이 웹 사이트 자체에서 수집한 데이터로 구성됩니다. 스크린샷: 웹사이트 대시보드의 통계 보기 이미지 출처 무엇에 유용합니까? 이 데이터는 CRM(고객 관계 관리) 분석에서 고객 유지를 이해하는 데 매우 중요합니다. A/B 테스트 그것은 무엇입니까: 분할 테스트라고도 하는 A/B 테스트 는 웹 페이지와 같은 두 가지 이상의 변수 버전을 서로 다른 사용자 그룹에 동시에 제공하는 실험 프로세스입니다 . 이 프로세스는 성능이 더 좋은 버전을 결정하는 데 도움이 됩니다. 방문자를 설명하는 이미지, 그룹 A와 그룹 B로 나누어 웹사이트의 어떤 버전이 더 나은지 확인합니다. 이미지 출처 무엇에 유용합니까? 이 프로세스는 어떤 버전의 어떤 특성이 더 나은 결과와 성능을 보이는지 판단하는 데 도움이 됩니다. Netflix는 A/B 테스트에 매우 능숙하며 직접 경험해 보셨을 것입니다. 시리즈나 영화에서 두 가지 이상의 서로 다른 영상을 본 적이 있습니까? 이는 Netflix가 귀하와 동일한 프로필을 가진 사람들에게 제안하기 위해 어떤 아트워크가 가장 잘 작동하는지(보았을 때 클릭할 가능성이 더 높은 아트워크)를 확인하려고 하기 때문입니다. 이제 당신은 알고???? 슬라이드 16 9 3 - Raw.Studio 첫 번째 클릭 테스트 그것은 무엇입니까: 첫 번째 클릭 방법은 사용자가 웹 사이트 또는 애플리케이션에서 수행하는 첫 번째 클릭이 명확하고 쉬운지 확인하는 데 사용됩니다. 클릭은 사용자가 클릭한 위치를 알려주지만 이유는 알려주지 않습니다. 사용자가 가장 많이 클릭하는 위치를 표시하는 웹사이트의 스크린샷. 이미지 출처 무엇에 유용합니까? 2013년 Bob Bailey와 Cari Wolfson은 첫 번째 클릭의 중요성 에 대한 연구를 수행했습니다 . 그들은 첫 번째 클릭이 올바른 경우 사용자가 작업을 올바르게 완료할 확률이 87%인 반면 첫 번째 클릭이 잘못된 경우에는 46%라는 사실을 발견했습니다. 2. 정성적 자료 정성적 데이터는 숫자가 아닌 데이터입니다. 관찰, 설문 조사, 인터뷰를 통해 수집된 데이터입니다. "고객은 누구입니까...", "그들이 직면한 문제는 무엇입니까..." 등과 같은 질문에 답합니다. 사용성 테스트 그것은 무엇입니까: 사용성 테스트는 제품 또는 서비스와 상호 작용하는 사용자를 관찰하여 제품 또는 서비스의 사용성을 평가하기 위해 UX 디자인에 사용되는 방법입니다. 사용성 테스트는 디자인 프로세스의 여러 단계에서 수행할 수 있습니다. 기능성 제품에 대한 프로토타이핑 단계부터. 슬라이드 16 9 5 - Raw.Studio 이미지 출처 무엇에 유용합니까? 사용자가 제품과 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 디자이너에게 제공합니다. 이 테스트에서 수집된 데이터는 개선이 필요한 영역을 식별하고 사용자 경험을 개선할 UX 디자인을 변경하는 데 사용됩니다. 사용자 조사 그것은 무엇입니까: 사용자 연구 또는 UX 연구는 디자인 프로세스에서 매우 중요합니다. 제품 또는 서비스의 디자인을 알리기 위해 사용자 행동, 요구 및 선호도에 대한 정보를 수집하는 프로세스입니다. 사용자 조사는 프로젝트 초기에 수행해야 합니다. 이를 통해 사용자를 관찰하여 유용한 데이터와 정보를 수집하고 그들의 행동, 요구 사항 및 고충을 파악할 수 있습니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰, 관찰 및 사용성 테스트와 같은 다양한 기술과 방법이 포함됩니다. 슬라이드 16 9 6 - Raw.Studio 이미지 출처 무엇에 유용합니까? 사용자가 필요로 하는 것과 현재 문제가 무엇인지 정확히 파악함으로써 디자이너는 사용자의 마찰과 문제점을 제거할 수 있는 제품 정보를 제공할 수 있습니다. 그것은 당신이 문제를 찾고, 사용자들 사이에서 패턴을 찾고, 당신이 가진 가정을 검증(또는 검증)할 수 있게 해줄 것입니다. 모든 작업에 대한 배경을 설정하고 전체 프로젝트 중에 참조할 수 있습니다. 데이터를 분석해야 하는 이유는 무엇입니까? 그리고 그것은 무엇을합니까? Forbes에 따르면 고객 만족, 고객 평생 가치, 고객 세분화, 판매 채널, 웹 분석, 소셜 미디어, 고객 참여, 고객 이탈 및 고객 획득과 같은 고려해야 할 "9가지 중요한 고객 분석 "이 있습니다. 이 모든 정보를 통해 디자이너는 컨텍스트, 누구를 위해 디자인하고 있으며 해결해야 하는 문제가 무엇인지 이해할 수 있습니다 . "데이터가 없으면 어떤 솔루션이 실제로 효과적이고 어떤 솔루션이 그렇지 않은지 알 수 없습니다." RAW 설립자 Philippe H. UX 디자인에서 데이터 분석의 역할은 디자이너가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 정보와 통찰력을 디자이너에게 제공하는 것입니다. 데이터 분석은 디자이너가 특정 문제를 식별하고 해결할 수 있도록 하는 등 UX 디자인에서 여러 이점을 가질 수 있습니다. 이렇게 많은 사용자가 앱을 사용하지 않는 이유에 대한 정보가 없으면 문제를 해결할 수 없습니다. 하지만 디자이너가 사용자가 디지털 제품을 포기하는 이유가 그들에게 많은 노력을 요구하는 특정 단계에서 발생한다는 것을 알고 있다면 디자이너는 이 정보를 사용하여 사용자의 마찰을 제거하고 사용자를 개선할 수 있는 변경을 수행할 수 있습니다. 경험. 데이터 = 컨텍스트 데이터 없음 = 잘못된 문제 해결 대규모 데이터 풀에서 헤엄치고 있고 데이터를 사용하여 설계를 개선하는 데 충분한 확신이 있다면 데이터를 다른 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. 많은 브랜드와 대기업은 데이터 자체에 의존합니다. 예를 들어 Amazon은 데이터 사용을 통해 사용자 경험을 지속적으로 개선하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 충분한 데이터를 축적함으로써 Amazon은 이 도구를 강점으로 전환하여 고객에게 개인화된 제품을 제공합니다. 아마존은 당신이 구매하기도 전에 당신이 무엇을 사고 싶은지 알고 있습니다! 그 힘은 데이터에 있습니다. 이전 고객의 행동을 학습하고 서로 다른 유사한 프로필을 함께 동화함으로써 Amazon은 귀하와 관련이 있다고 알고 있는 제품을 제안할 수 있습니다. 데이터를 어떻게 사용하고 주의해야 할 사항은? 디자이너로서 작업에 데이터를 통합하는 것이 중요한 이유를 알았으니 이제 데이터를 수집하고 의미 있고 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터는 프로젝트 초기에 분석되어야 합니다. 프로젝트가 끝날 때까지 그대로 두지 마십시오. 쉽게 탐색할 수 있는 토대가 되기 때문에 전혀 쓸모가 없습니다. 목표 정의 (즉, 이 연구를 수행하는 이유, 가정은 무엇입니까): 설정한 목표는 현실적이고 합리적이어야 합니다. 사용성 개선, 디자인의 특정 문제 해결 또는 전환율 증가에서 무엇이든 될 수 있습니다. 데이터 수집 : 앞서 제시한 A/B 테스팅, 히트맵, 사용자 조사 등의 방법을 통해 수집할 수 있습니다. 데이터를 수집할 때는 항상 자신이 해결하려는 문제를 염두에 두어야 합니다. 데이터 정리 : 데이터라는 용어에 주의하세요. 사용자 조사, 웹 분석 등에서 방금 수집한 원시 데이터는 임의의 정보 집합이지만 이 상태에서는 거의 쓸모가 없습니다. 수집한 모든 정보가 완전히 유용하지 않을 수도 있음을 명심하십시오. 데이터를 범주로 구성하고 분류하고 프로젝트 및 정의된 목표에 더 적합한 데이터를 사용할 수 있습니다. 이 단계는 스프레드시트 또는 전문 데이터 분석 소프트웨어에서 데이터를 정렬하여 수행할 수 있습니다. 데이터 마이닝 : 데이터 마이닝은 명시된 문제를 해결할 수 있는 패턴과 관계를 추출하는 프로세스를 설명합니다. 이것은 기계와 소프트웨어 덕분에 가능합니다. 목표는 데이터에서 패턴과 상관 관계를 식별하는 것입니다. 그렇게 함으로써 문제의 범위를 쉽게 좁힐 수 있고 데이터에 입각한 결정을 내려 문제를 해결할 수 있습니다. 인사이트 식별 및 전달 : 이 시점에서 데이터는 아직 먹을 수 없는 날고기와 거의 같습니다. 그러나 일단 요리하고 조립하면 이해할 수 있는 몇 가지 유용한 통찰력을 스스로 익힌 것입니다. 이러한 통찰력은 구체적 이고 실행 가능 해야 합니다 . 인사이트를 파악한 후에는 팀, 이해 관계자 및 고객과 소통하고 싶을 수 있습니다. 구현, 테스트 및 평가 : 도출한 통찰력을 바탕으로 설계에 변경 사항을 구현할 수 있습니다. 설계를 테스트하여 가정을 검증하십시오. 사용자 경험에서 개선할 수 있는 부분이 있는지, 더 이상 제거할 수 있는 마찰이 있는지 확인하십시오. 결과를 평가하고 반복하여 지속적으로 수집한 데이터를 기반으로 개선합니다. 결론 전반적으로 데이터 분석은 UX 디자인에서 중요한 역할을 하며 디자이너가 데이터 기반 의사 결정을 내리고 개선 영역을 식별하며 사용자 경험을 최적화하도록 돕습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 데이터 분석은 UX 디자이너에게 점점 더 중요한 도구가 되어 사용자를 더 깊이 이해하고 더 효과적인 디자인을 만들 수 있습니다.