데이터를 활용한 설계

2장. 데이터 사용의 ABC

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

1장에서는 디자인 결정을 내리기 위한 실험을 만드는 것이 창의적인 과정이며, 실험을 통해 사용자의 요구와 피드백을 바탕으로 방어 가능한 디자인 결정을 내릴 수 있다고 주장했습니다. 이 책을 집필하는 우리의 목표는 단순히 실험 데이터 수집 그 자체만을 위해 실험을 전도하는 것이 아닙니다. 실험 데이터는 그 자체로는 아무런 가치를 제공하지 않습니다. 오히려 신중하게 수집한 데이터를 사용하는 것이 궁극적인 디자인 목표, 즉 사용자를 위한 최상의 경험을 구축하는 데 핵심적인 도구가 될 수 있음을 보여드리고자 합니다.

어떤 유형의 회사에서 일하든 가장 큰 과제 중 하나는 모든 사용자를 위한 훌륭한 경험을 디자인하는 것입니다. 사용자는 여러 가지 면에서 다양할 수 있습니다. 사용자마다 각자의 경험, 역량, 기대치가 다르고, 이는 결국 사용자의 행동을 좌우합니다. 직관에만 의존한다면 아무리 뛰어난 디자이너와 제품 팀이라도 모든 사용자의 요구를 항상 충족하는 경험을 디자인하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 실험적인 방법을 효과적으로 사용하여 사용자에 대한 데이터를 수집하면 사용자의 다양성, 유사점과 차이점, 디자인이 사용자에게 미치는 영향에 대한 인사이트를 개발할 수 있습니다. 사실상 실험은 사용자가 디자인에 대해 어떻게 생각하는지 알 수 있는 방법입니다. 실험을 통해 데이터를 수집하면 무엇보다도 사용자를 최우선으로 고려한 디자인 결정을 내리고 사용자에게 최상의 경험을 제공할 수 있습니다.

이 장에서는 이 책의 나머지 부분에서 적용할 개념적 토대를 마련합니다. 실험의 기본 원칙을 소개하고, 인터넷을 통해 이러한 원칙을 빠르고 확장 가능한 방식으로 제품과 경험을 디자인하는 데 적용할 수 있게 된 방법, 즉 A/B 테스트라는 방법을 보여 드리겠습니다. 마지막으로 A/B 테스트에서 창의성의 필수적인 역할에 대해 자세히 설명하며 글을 마무리하겠습니다. 이 장이 끝날 때쯤이면 어휘와 개념에 익숙해지고 실제로 A/B 테스트를 깊이 있게 이해할 준비가 되셨기를 바랍니다.

데이터의 다양성

지금까지는 "데이터"에 대해 일반적인 용어로만 이야기했습니다. 실험이라는 주제에 대해 자세히 알아보기 전에 한 걸음 물러서서 데이터에 대해 좀 더 미묘한 방식으로 이야기하고자 합니다. "전 세계에는 71억 2,500만 명의 인구가 살고 있다"는 문장에 데이터 포인트가 포함되어 있다는 데 대부분의 사람들이 동의할 것입니다(적어도 이 글을 게시한 시점에서는). 하지만 "캠프 저녁 식사에 제공되는 녹색 채소는 절대 떨어지지 않는다"는 문장은 어떨까요? 이것도 데이터 포인트인가요? 이것도 데이터인가요?

데이터란 단순히 수집하거나 측정 및 분석할 수 있는 정보의 조각 또는 집합을 의미합니다. 우리의 목표는 단순히 데이터를 위한 데이터를 논의하는 것이 아니라 데이터가 사용자에 대해 알아내는 데 사용할 수 있는 귀중한 도구라는 것을 보여드리는 것임을 ...