어떻게 데이터를 이용해 디자인할 수 있을까?
풍부한 데이터를 이용해 좋은 인터페이스 디자인을 하기 위한 원칙 몇 가지
앞으로 데이터와 분석, 앱 인터페이스 기획 및 디자인을 키워드로 하는 좋은 글을 찾아 번역해서 하나씩 소개할 예정입니다. 첫 번째로 Huge.Inc의 디자이너 Heiko Waechter가 작성한 How Data and Design Can Work Together를 옮겨서 소개합니다. 원문은 링크를 클릭하시면 확인하실 수 있습니다. (매끄러운 전개를 위해 의역된 부분이 있습니다. 원문을 참고하거나 잘못된 부분을 알려주시면 바로 수정하겠습니다.)
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오늘날, 사용자의 데이터는 점점 국제통화로 자리매김하고 있다. 우리의 인터랙션과 습관에 관한 엄청난 양의 정보들이 사용자들을 위한 개인적인 디지털 경험을 만들고자 하는 회사들에 의해 매일 수집되고 있으며 이런 모습에 꽤 익숙해져 있다. 사용자들의 쇼핑 히스토리, 좋아하는 식당, 운동 계획 그리고 심장박동은 그들이 어떻게 쇼핑하고, 무엇을 살 것인지에 꽤 많은 영향을 미치기 때문에 아마존, 스포티파이, 넷플릭스, 핏빗과 같은 기업들은 일찌감치 데이터를 통해 우리의 일상을 지배해가고 있다.
하지만 이런 놀라운 발전에도 불구하고 대부분의 데이터-중심 유저 인터페이스가 그렇게 썩- 좋지는 않다고 할 수 있다. 대부분, 보기에는 그럴싸해 보이더라도 데이터를 이용해 효과적인 커뮤니케이션을 못하고 있거나 잠재적으로 좋은 데이터를 가지고 있지만 그것을 사용자들에게 호소력 있게 전달하는 데는 어려움을 겪고 있다. 이런 현상이 나타나는 중요한 이유 중 하나는 UX디자인과 데이터 과학이라는 분야가 각각 독립적으로 일하고 있기 때문이다. UX 디자이너와 데이터 분석가가 같은 회사에서 한 지붕을 공유하고 있는데도 서로 다른 시각으로 같은 목표에 접근하는 모습을 볼 수 있다. 사용자 경험(UX)은 대부분 예술, 디자인 혹은 심리학에 기초하는 반면 데이터 과학은 기술, 공학 그리고 정량적인 데이터 분석과 좀 더 관계가 있다. 이 때문에 UX 디자이너와 데이터 과학자는 서로 다른 언어로 얘기하면서 각자가 희망하는 이상적인 사용자 경험에 대해 같은 생각을 공유하는 것을 쉽게 포기해버리고 만다. (역자: 데이터 과학자 대신 개발자로 바꿔 읽어도 문제가 없을 듯합니다.)
데이터가 풍부한 앱이 표준이 되어감에 따라,
좋은 데이터 중심 디자인이란 무엇인지 정의하는 게 중요해졌다.
데이터는 사람들이 물리적 환경 또는 디지털 환경에 관여하는 방법을 계속해서 바꾸어 나갈 것이다. 또한, 이렇게 데이터에 접근하고 탐험하는 기회는 더 이상 전문가와 분석가의 영역에만 한정되지 않을 것이다. 이 영역은 이제 마케터에게 속한만큼이나 소비자와도 관련이 깊고, 이런 변화들은 정보가 수집되거나 다양한 플랫폼과 기기들을 통해 소비되는 방법에 혁신을 일으킬 것이다.
데이터가 급증하는 원인 중 하나는 대부분 정적인 콘텐츠와 제한적인 인터랙션으로 만들어진 웹페이지들이 다이내믹한 콘텐츠를 표시하는 데이터 중심의 웹 애플리케이션으로 변화하고, 사용자로 하여금 액션을 적극적으로 취하도록 유도했기 때문이다.
UX 디자이너들은 인터페이스를 설계함으로써 사용자들에게 액션을 취하도록 지시를 내림과 동시에 그렇게 반응할 수 있도록 권리를 허락하며, 앱을 통한 데이터 접근성을 높이는데 중요한 역할을 한다. 문제는 디자이너들은 데이터 구조와 경험을 견인하는 방법론을 대체로 이해하지 못하고 있다는 사실이다. 오히려, 이러한 분야는 주로 데이터 분석가들의 몫이며 그들은 회사가 그들의 소비자를 더 잘 이해할 수 있도록 사용자 행동의 패턴을 예측하고 분석하기 위해 애널리틱스와 전략적인 방법론을 사용하는데 익숙하다.
데이터 과학자들이 일반적인 대중이 데이터를 잘 이해할 수 있도록 데이터를 분석하고 가공하기 위해 비주얼 싱킹의 가치와 데이터의 움직임을 표현하는데 좀 더 집중해야 하는 반면에, UX 디자이너들은 데이터를 사용자 경험을 적극적으로 만들고 향상하기 위한 것으로 바라볼 필요가 있다.
즉, 정보들을 정적인 틀 위에 단순히 나열하는 유저 인터페이스보다는 사용자 정보에 기반한 데이터 간의 상관관계를 이해하고 실시간으로 디자인 요소를 가공할 수 있어야 한다. 사용자에게 최상의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 좀 더 세련된 앱들이 등장해야만 데이터의 표현법이 계속 발전할 수 있을 것이다. 동시에 아래 소개하는 원칙들이 UX 디자이너들로 하여금 어떻게 데이터 중심 유저 인터페이스를 디자인할 것인지를 고민하고 결과물을 향상하는 것을 도울 수 있다.
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1. 다양한 출처의 데이터를 사용하자.
빅 데이터의 등장이 데이터 중심의 앱에서 일어나는 사용자 경험을 주로 견인하고 있기는 하지만, 이는 단지 그림의 반 정도를 칠한 것과 같을 뿐이다. 빅 데이터는 기계적으로 생성된 정량적인 데이터 세트ㅡ사이트 분석, 쇼핑 히스토리, 소셜 미디어 활동 그리고 웹사이트 클릭 지도ㅡ로 구성되어 있다. 물론, 이런 종류의 데이터가 사용자들이 어떻게 인터넷 상에서 돌아다니는지 알려주기 때문에 디자인하는데 도움을 줄 수 있다. 하지만, 왜 사용자들이 특정한 결정을 내리는지 완벽하게 설명해주지는 못한다. 이때가 다른 유형의 데이터가 필요한 시점이다. 사용자 인터뷰, 포커스 그룹, 온라인 설문조사를 통해서 얻을 수 있는 인사이트와 같은 정성적인 데이터들이 필요해질 것이다. 크고(Big) 정성적인(Thick) 데이터를 함께 사용하는 것이야 말로 사용자 행동의 ‘무엇(what)’ 과 ‘왜(why)’를 모두 이해할 수 있는 핵심이다.
2. 데이터를 스토리텔링 도구로 생각하자.
UX 디자이너들은 강력한 이야기를 만들어 사용자로 하여금 적절한 패턴과 트렌드를 따르도록 안내할 필요가 있다. 사용자들이 많은 양의 정보를 통과해 계속 앞으로 나아가게 하는 데 있어 스토리텔링은 매우 중요한 요소이다. 사용자의 눈길을 끌기 위해 많은 양의 정보를 제공하려고 씨름하는 것보다, 콘텐츠의 우선순위를 정하고 내재된 내러티브를 뒷받침할 수 있는 정보구조를 갖추는 것이 중요하다.
3. 사용자의 역량을 파악하자.
타깃 사용자를 위해 적절한 수준의 복잡성을 수립해야 한다. 특정한 고객군 내에서도 사용자들은 제각기 다른 수준의 분석 기술과 경험을 가지고 있고, 주어진 정보를 다른 방식으로 접근하고 제어할 것이다. 인터페이스는 신규 사용자부터 고급 사용자까지 모두가 쉽게 쓸 수 있을 만큼 충분히 유연할수록 좋다.
4. 사용자의 역량을 믿자.
사용자가 이해하지 못할까 염려된다고 해서 고밀도의 정보를 보여주는 것을 회피하지 말자. 정보란 일단 표현되는 한 가치를 지니게 되고, 사용자가 다른 정보를 이해하는데도 도움을 줄 수 있기 때문에 고객들은 (원하는 것을 찾기 위해서는) 기꺼이 복잡한 데이터에도 접근할 것이다. 단, 적정한 양의 조절과 도움이 사용자로 하여금 계속해서 더욱 나은 방법으로 데이터와 소통하는 방법을 찾을 수 있도록 용기를 북돋아 줄 것이다.
5. 목표 발견을 위해 명확한 길을 설계하자.
데이터 중심 인터페이스를 디자인할 때, 사용자가 어떻게 표현된 정보를 다뤄야 하는지를 디자이너가 미리 정의하는 것이 좋은데, 벤 슈나이더(Ben Shneiderman)의 시각적 정보를 찾기 위한 만트라와 같은 지침서들이 좋은 시작점을 제공해 줄 것이다.
개요. 전체적인 정보를 아우르는 개요를 제공하는 것이 좋다. 이는 사용자로 하여금 보다 큰 그림을 그리게 해 주고 데이터의 패턴과 윤곽을 찾을 수 있게 해준다.
확대. 사용자가 정보에 흥미를 갖기 시작하면, 관련된 영역을 좀 더 면밀하게 조사하고 관심을 가질 수 있는 능력을 필요로 한다.
필터. 흥미 없는 사항을 걸러내는 것은 작업 프로세스에서 중요한 부분이다. 사용자로 하여금 커다란 데이터 속에서 그들이 원하지 않는 것은 걸러낼 수 있는 능력을 제공해라.
상세 요구사항. 사용자들이 특정 부분에 대해 불평을 얘기하고 있다면, 그들은 해당하는 내용에 대해 좀 더 자세한 정보를 원하는 것이다.
관계. 데이터는 사용자들이 직접 정보의 관계를 파악하고 비교할 때 더욱 의미가 있다.
6. 산만한 UI를 최소화하자.
화면의 모든 요소들은 사용자들이 과업을 수행하는데 도움을 주도록 설계되어야 한다. (모든 요소들을 배치할 때는 그 이유를 꼭 고려해보아야 한다.) 사용자들이 콘텐츠와 오브젝트에 클릭, 드래그, 스와이프 하게끔 디자인하는 것은 사용자들의 액션을 유도하는 가장 직접적이고 명백한 방법이기 때문이다.
7. 데이터를 좀 더 관련성 있고 연결되도록 만들자.
다른 사용자들이 어떻게 플랫폼에 접근하는지에 대한 정보를 제공한다면 사용자들로 하여금 커뮤니티에 좀 더 연결되어있다는 느낌을 주게 되고 더 적극적인 행동을 유도할 수 있게 된다. 사용자들이 데이터를 사회적인 연결 장치로 사용할 수 있도록 충실한 경험을 설계하는 것이 좋다.
8. 미래를 우선순위로 만들자.
우리는 이미 사용자의 다음 동작은 무엇일지 예측할 수 있도록 돕는 많은 정보들을 가지고 있다. 데이터는 살아있는 것처럼 다뤄져야 하며, 계속해서 향상된 사용자 경험과 최적화된 유저 인터페이스를 목표로 설계되어야 한다.
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Behavioral Insight를 위한 UX기반 모바일 애널리틱스, 유저해빗
