(해당 아티클은 오픈패스 VOD 클래스 '디자이너를 위한 데이터 수집과 시각화'의 1-2 <데이터는 어느 단계에서 필요할까> 강의 내용을 토대로 작성되었습니다. 또한 강의 내용 요약에 AI 솔루션 ‘비브리지 AI’의 도움을 받았습니다.)
이전 글인 ‘데이터, 디자이너와 기획자의 새로운 무기’에서 이어집니다.
데이터 기반 문제 해결: 탑다운과 바텀업 접근법
데이터 기반의 문제 해결과 디자인에 대해 많이 이야기하지만, 실제로 프로젝트에서 언제 어떻게 데이터를 활용해야 할지 궁금하신 분들이 많으실 거예요. 이를 이해하기 위해 탑다운(Top-down)과 바텀업(Bottom-up) 두 가지 접근 방식을 살펴보도록 할게요.
먼저 탑다운 방식은 해결하고자 하는 문제가 명확할 때 사용해요. 이 경우, 문제 정의부터 시작해 가설 설정, 데이터 분석, 시각화 순으로 진행되죠. 예를 들어 "~하면 ~할 것이다"라는 형태의 가설을 세우고, 이를 검증하기 위한 데이터를 수집하고 분석하는 거예요.
반면 바텀업 방식은 데이터를 먼저 살펴보면서 사용자의 니즈나 서비스의 필요성을 발견하는 접근법이에요. 사용량, 체류 시간, 클릭률 등 다양한 데이터를 분석하며 "왜 사용자들이 이렇게 행동했을까?"를 고민하는 과정이죠.
두 방식 모두 장단점이 있어요. 탑다운 방식은 목적이 명확해 데이터 활용이 쉽지만, 바텀업 방식은 데이터 자체가 말을 해주지 않아 해석이 어려울 수 있어요. 그래서 탑다운 방식을 주로 사용하되, 바텀업 방식을 교차해서 활용하는 것이 좋답니다.
데이터 기반 문제 해결에서 가장 중요한 건 문제를 명확히 정의하는 것이에요. 문제가 명확해야 가설 설정이 가능하고, 그에 따른 데이터 지표도 결정할 수 있거든요. 막연하게 데이터를 보는 것보다는, 구체적인 목적을 가지고 접근하는 것이 효과적이에요.
결국, 데이터는 우리의 궁금증을 해결하고 더 나은 서비스를 만들기 위한 도구예요. 때로는 탑다운으로, 때로는 바텀업으로 접근하며 사용자와 서비스에 대한 인사이트를 얻을 수 있어요. 이런 방식으로 데이터를 활용하면, 더 나은 문제 해결과 디자인 결정을 내릴 수 있을 거예요.
데이터 기반 디자인: 언제 어떻게 활용할까?
디자인 과정에서 데이터는 거의 모든 단계에서 중요한 역할을 해요. Double Diamond 모델을 기준으로 살펴보면, 먼저 Discover 단계에서 데이터가 활용돼요. 이 단계는 주로 리서치를 하는 영역이죠.
서비스나 디자인의 방향성을 고민할 때, 배경 조사를 위해 데스크 리서치와 유저 리서치를 실시해요. 데스크 리서치는 기존 데이터를 분석하는 과정이고, 유저 리서치는 사용자의 니즈나 페인 포인트를 직접 수집하는 과정이에요. 이를 통해 실제로 서비스나 디자인을 시작할 만한 가치가 있는지 확인할 수 있죠.
디자인 과정이 끝난 후에도 데이터는 중요해요. 가장 궁금한 점은 "내가 기획한 서비스나 디자인이 다른 사용자들에게도 도움이 되는가?"예요. 또한 A안과 B안 중 어떤 것이 사람들에게 더 많은 관심을 받을지도 중요한 포인트죠. 이런 궁금증을 해결하기 위해 유저 테스트를 실시하는데, 이 단계에서도 데이터가 많이 활용돼요.
이렇게 서비스를 만들거나 디자인을 해나가는 전 과정에서 데이터를 활용해요. 데이터를 통해 사람들의 마음을 읽고, 어떤 것들을 필요로 하는지에 대한 힌트를 얻어 더 나은 디자인과 서비스를 만들어 나가는 거예요.
데이터 기반의 문제 해결은 합리적이고 효율적인 방법이에요. 하지만 데이터를 어디서 획득할 수 있는지, 어떻게 분석하고 활용할 수 있는지에 대한 이해가 필요해요. 이를 통해 우리는 더 나은 사용자 경험을 제공하는 디자인을 만들 수 있을 거예요.
데이터를 잘 읽고 활용해서 시각화하는 방법, 오픈패스가 알려드릴게요!
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