Data-informed 디자인을 위한 사용자 데이터 수집 설계 도구 제안 = A Proposal of User Data Collection Planning Tool for Data-informed Design

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the advent of the fourth industrial revolution, the overall structure of the modern industry was changed based on big data. So, data was also recognized as an essential tool in the design field. Accordingly, research that utilizes data in the design process has been actively conducted. Also, many Lean Startups have begun to require UX designers to utilize user data in the design process. Although UX designers of Lean Startup are also aware of the importance of data literacy capabilities, they are struggling with creating an environment for data-informed design. In other words, theoretical research on data-informed design has been conducted, but research on how to use it in practice is lacking. Therefore, this study focused on finding the pain points of UX designers lacking data literacy and exploring solutions to effectively start a data-informed design.

Firstly, a literature review was conducted to investigate the current state of user data utilization and data-based design processes in the field. In summary of the result, it was found that early-stage startups generally do not have data experts, and the data collection skills of UX designers become more critical in this environment. After the literature review, 1:1 in-depth interviews were conducted with 12 people to identify the reasons for the pain points that UX designers unfamiliar with data can encounter while working in this environment. Afterward, the interview contents were analyzed through thematic analysis, and six key finding points were derived from the 17 themes. In addition, a design workshop was conducted to explore practical ways to solve four pain points of these six key findings with 4 UX designers. Afterwards, a data collection planning tool was proposed as a prototype, with the results of two qualitative research. After that, the usefulness evaluation of this solution was conducted with 12 people. As a result, the tool was positively evaluated by receiving 4.5 points on average on the Likert 5-point scale.

In a situation where data-informed design is emerging as a critical approach, this study is meaningful for the following reasons. Firstly, the reasons UX designers in a Lean Startup without data experts struggle to collect user data were derived, and the data collection design tool that can solve these issues was proposed. If UX designers use it in practice, they can start data-informed design easily compared to before. In addition, it is expected to be able to build the data collection environment according to the organization's circumstances by utilizing the key findings derived in this study.

국문 초록 (Abstract)

4차 산업혁명의 시대가 도래하면서, 현대 산업의 전반적인 구조가 빅데이터(Big-data) 기반으로 변화되는 흐름을 보이고 있다. 디자인 분야에서도 데이터가 매우 중요한 도구로 인식되고 있다. 실제로 디자인 과정에서 데이터를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 린 스타트업(Lean Startup)에서 데이터를 디자인 과정에서 활용하는 역량을 UX 디자이너에게 요구하는 추세이다. 린 스타트업의 UX 디자이너들 역시 이러한 데이터 리터러시(Data Literacy) 역량의 중요성을 인지하고 있음에도 불구하고, 사용자 데이터 수집을 어디서부터 어떻게 해야 하는지 혼란을 겪는 등, 데이터 기반 디자인을 위한 환경 마련 단계에서부터 어려움을 겪고 있다. 즉, 데이터 기반 디자인에 관한 이론적 연구는 활발히 진행되는 추세이지만, 현업에서 실질적으로 활용하는 방법에 관한 연구가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터에 익숙하지 않은 린 스타트업의 UX 디자이너가 데이터 수집을 시작하는 데 겪는 어려움이 무엇인지 파악하고, 이를 해결할 방법에 대해 탐구하고자 하였다.
 
먼저, 문헌 연구를 진행하여 데이터 기반 디자인, 데이터 유형/수집 방식, 데이터 기반 디자인 행태 등을 조사하였다. 문헌 연구 결과를 요약하면, 제품을 만들기 시작하는 초기 단계의 스타트업은 일반적으로 데이터 전문가가 없으며, 대체로 이러한 환경에서 UX 디자이너의 데이터 수집 설계 역량이 더욱 중요해진다는 점을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 ‘데이터 전문가가 없는 린 스타트업’으로 연구 범위를 한정지었으며, 이러한 환경에서 일하는 데이터에 익숙하지 않은 UX 디자이너의 페인 포인트를 구체적으로 파악하기 위해 1:1 심층 인터뷰(In-depth Interviews)를 12명을 대상으로 진행하였다. 인터뷰 내용은 주제 분석 방법론(Thematic analysis)을 통해 분석하였으며, 총 17가지의 테마(Theme)와 6개의 핵심 발견점을 도출하였다. 그리고, 이 6가지의 발견점 중 4개의 핵심 페인 포인트를 해결할 수 있는 효과적인 방법에 대해 탐구하고자 린 스타트업의 UX 디자이너 4명을 섭외하여 디자인 워크샵을 진행하였다. 두 가지 정성적 리서치 결과물을 활용하여, 데이터 수집 설계를 돕는 도구를 프로토타입(Prototype)의 형태로 제안하였다. 연구 결과물의 유용성을 판단하기 위해, UX 실무자 및 전문가 12명을 섭외하여 유용성 평가를 진행하였으며, 리커트 5점 척도(5-Point Likert Scale)를 기준으로 평균 4.5점 이상의 긍정적인 평가를 받아 툴의 유용성을 확인하였다.
 
본 연구는 데이터 기반 디자인이 대두되고 있는 상황에서, 데이터 전문가가 없는 린 스타트업 환경의 UX 디자이너가 사용자 데이터를 수집하는 과정에서 겪는 문제점을 발견하고, 이를 해결할 수 있는 솔루션인 ‘데이터 수집 설계 도구’를 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 제안한 결과물을 실무에서 활용한다면, 데이터 기반 디자인을 시작하는 과정의 UX를 개선할 수 있을 것이다. 더불어, 본 연구에서 도출한 데이터 수집 환경 구축 과정에서 겪는 페인 포인트를 활용하여, 조직에 따라 적절한 환경을 구성하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장. 서론 1
• 1-1. 연구 배경 및 목적 2
• 1-1-1. 연구 배경 2
• 1-1-2. 연구 목적 3
• 1-2. 연구 범위 및 과정 4
• 1-2-1. 연구 범위 4
• 1-2-2. 연구 과정 5
• 제2장. 이론적 고찰 및 연구 필요성 8
• 2-1. 데이터 기반 디자인에 대한 고찰 9
• 2-1-1. 데이터 기반 디자인의 정의 및 중요성 9
• 2-1-2. 데이터 기반 디자인 과정 및 특징 9
• 2-2. 데이터의 유형과 수집 방식 14
• 2-2-1. 데이터의 유형 14
• 2-2-2. 웹 분석(Web Analytics)의 정의 및 특징 16
• 2-2-3. 데이터 수집 프로세스 예시 16
• 2-3. 린 스타트업(Lean Startup) 환경에서의 데이터 수집의 현황 18
• 2-3-1. 린 UX(Lean UX) 정의 및 특징 18
• 2-3-2. 현업에서 자주 활용되는 개념 21
• 2-3-3. 데이터 수집 행태 및 연구 필요성 27
• 제3장. 데이터 수집 과정 이해를 위한 사용자 조사 28
• 3-1. 사용자 조사 계획 및 실행 29
• 3-1-1. 예상 영향 요소 도출 및 사용자 조사 과정 설계 29
• 3-1-2. 심층 인터뷰 계획 및 질문지 구성 30
• 3-1-3. 인터뷰 참여자 모집 및 선별 32
• 3-1-4. 심층 인터뷰 진행 및 결과 정리 33
• 3-2. 주제 분석 방법론을 활용한 인터뷰 내용 분석 37
• 3-2-1. 주제 분석 방법론 정의 및 선정 이유 37
• 3-2-2. 주제 분석 진행 과정 37
• 3-2-3. 주제 분석 결과 39
• 제4장. 데이터 수집 설계를 위한 도구 제작 45
• 4-1. 아이디어 발산을 위한 디자인 워크샵 진행 46
• 4-1-1. 디자인 워크샵 계획 및 진행 46
• 4-1-2. 디자인 워크샵 결과 49
• 4-2. 솔루션 방향성 53
• 4-2-1. 솔루션 방향성 도출 53
• 4-2-2. 솔루션 구조 설계 56
• 4-3. 핵심 경로 시나리오 기반의 프로토타입 제작 59
• 4-3-1. 시나리오 1: 목적/가설 설정 60
• 4-3-2. 시나리오 2: 퍼널 정의 66
• 4-3-3. 시나리오 3: 이벤트/프로퍼티 설정 69
• 제5장. 유용성 평가 73
• 5-1. 유용성 평가 계획 및 진행 74
• 5-1-1. 유용성 평가 계획 74
• 5-1-2. 유용성 평가 진행 77
• 5-2. 유용성 평가 결과 78
• 5-2-1. 객관식 항목 결과 78
• 5-2-2. 주관식 항목 결과 79
• 제6장. 결론 및 향후 과제 81
• 6-1. 결론 82
• 6-2. 한계점 및 향후 과제 84
• 참고문헌 85
• 부록 90
• Abstract 101