[패스트 캠퍼스 수강후기] UIUX 인강 100% 환급챌린지 20회차 미션

UX/UI 디자인(2020) 올인원 패키지 Online.

오늘은 UIUX 인강에서 저번시간에 배웠던 리서치 과정을 바탕으로 분석하는 과정을 배운다.

 

02. UX 디자인 리서치 및 서비스 기획

 

 

Data Modeling

데이터 모델링

디자인 프로세스에서 2번째 단계 

• 여기서 말하는 데이터는 정량적으로 Tracking 되는 숫자들도 데이터라고 할 수 있지만,
• 사용자들이 했던 행동, 맥락, 의견, 니즈 등 사용자 리서치를 통해 수집된 정성적인 데이터를 의미한다.
• 리서치법을 통해 사용자들의 니즈나 맥락, 행동들을 수집하고 발견하는 작업을 했다면,
• 이제는 수집된 사용자들의 데이터를 추리고 분석하고 인사이트를 뽑아내는 과정이 필요하다.

 

산재된 리서치 결과를 통해 어떻게 우선순위를 정할 수 있을까?

그 중에서 해결해야 할 가장 중요한 문제는 무엇인지 어떻게 파악할 수 있을까?

 

포스트잇과 펜을 사용하여 진행되는 경우가 많다.

 

• 사용자 리서치를 통해 사용자의 경험을 수집했다면
• 데이터 모델링은 수집한 데이터를 분석하는 작업이다.
• 정량적인 리서치는 의도된 프레임에 의거해서 데이터가 수집되기 때문에 통계분석을 통해 바로 유의미한 결과가 노출될 수 있지만, 
• 사용자 리서치처럼 정성적 데이터를 통해 이루어진 데이터는 산발적이고 양이 많기 때문에 한눈에 봐서는 결과를 곧바로 내기가 힘들다.
• 정성적인 데이터결과의 모델링을 통해서 기존의 경험을 좀 더 체계적으로 사용자의 context를 파악하고 Pain Points들을 찾아낼 수 있다.
• 리서치로부터 획득한 다양한 사용자들의 데이터로 더 의미있는 무언가를 도출하기 위해 사용되는 정리와 리서치의 기술이다

 

• Affinity Mapping : 사용자 리서치 결과를 정리하고 연결시키면서 개별적으로는 드러나지 않았던 인사이트를 도출
• Persona : 경험이 동일한 사용자들의 패턴을 분석하여 하나의 가상 인물로 정의하는 작업
• User Journey : Persona들이 서비스와 인터렉션하는 전체적인 맥락과 경험의 흐름을 시각화하여 조망하는 방법

 

 

1, Affinity Mapping

의미있는 리서치를 도출하기위해

• 아이디어와 데이터를 정리, 분석하는 비지니스 툴
• 수집된 데이터의 연관성을 분석하여 데이터들을 구조화
• 사용자에게 필요한 feature(기능)를 도출하기 위한 ‘정리, 문제해결 방법’
• 리서치 결과로부터 공통된 패턴을 발견
• 발견된 공통 패턴에서 사용자에게 필요한 feature에 대한 아이디어 발견

 

 

1. 인터뷰, 리서치 결과들을 포스트잇에 기록 - Affinity note 생성

 

 

1. 공통적으로 나타나는 패턴이나 비슷한 사항들을 묶어 분류한다.

• 분류와 그루핑은 구성원들이 모두 동의하고 같이 만들어가야한다.
• 열린 마인드로 주어진 사실들에 대해 열띤 토론을 바탕으로 그루핑 작업이 이루어져야한다.
• 단지 묶는 것이 목적이 아니라 묶어나가면서 발견한 새로운 사실, 아이디어 등을 더한다.

 

 

 

 

1. Header 기록  -  공통적으로 모여있는 Affinity Note들을 대표할 수 있는 단어나 문장으로 서술하여 새로운 포스트잇을 붙인다.

• 요약보다는 하위 Affinity들을 아우르는 발견을 찾는다.
• 하위 Affinity들과의 개연성을 확인하면서 지속적으로 개선한다.

 

 

 

 

여러가지 데이터들의 연관관계를 생각해가면서 Affinity 노트를 만들자

반복되는 패턴은 persona 작성에 도움 될 수 있다.

 

 

 

 

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UX/UI 디자인 올인원 패키지 Online.  

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