매일 성장하는 디자이너

하루 동안 경험했던 사실 Data-Driven UX : 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서 노션 정리 UX/UI의 10가지 심리학 법칙 1. 제이콥의 법칙 기록 여기서 배운 점 사용자는 갑자기 환경이 바뀌면 이탈할 확률이 높다. 서서히 변화된 방식에 익숙해지도록 적응기간을 주어야 한다. 미래 행동 계획 [UX/UX의 10가지 심리학 법칙] 2장. 피츠의 법칙 정리(~11/16) 그동안 Data Driven UX 도서 정리의 경우 일일 회고에 함께 적었는데 그 결과 일일 회고 내용이 길어져 한눈에 파악하기 힘든 점, 추후 정리 글을 다시 읽고 싶을 때 타이틀에 정보가 노출되지 않아 하나씩 눌러봐야 한다는 단점으로 이후 책에 대한 정보나 배운 것에 대한 내용이 길어지면 인사이트 카테고리에 정리하며, 최종본..

하루 동안 경험했던 사실 데이터 드리븐 ux의 마지막 장 8. 조직에 공유하기 읽고 정리 여기서 배운 점 UX 데이터 분석 리포트 보고용: 정기적 작성 일간 리포트: 메일 첨부, 데이터 스튜디오, 특정 서비스 대시보드 형태 (그래프나 도표는 최소화하고 포인트만 언급) 주간 리포트: 엑셀, 넘버스, 대시보드 형태. 일간 리포트와 달리 그래프와 도표 등이 들어가면 좋다. 특징과 포인트를 명확히(해당 그래프는 추세가 올라가다 20일 만에 갑자기 하락하는데 원인은 OO입니다.) 월간 리포트: 파워포인트, 키노트, 워드 형태로 작성 가능. 시간이 가장 오래 걸리고 그래프에 대한 설명과 주요 포인트, 동향, 원인, 개선 방안까지 작성해야 한다. 분기별 & 연간 리포트: 월간 리포트와 큰 차이는 없지만, 특정 수치를..

하루 동안 경험했던 사실 데이터 드리븐 UX 7장. 개선 결과 검증하기 정독 이에 대한 나의 느낌 웹 사이트가 나아가야 할 방향성과 목적을 명확히 해야 한다. 요즘 일일 회고가 독서장이 되는 것 같다. 그래도 덕분에 꾸준히 기록할 수 있고 책을 읽어 나갈 수 있다. 여기서 배운 점 A/B Testing 서비스 실제 사용자가 될 수 있는 두 집단에 각각 A, B를 제공하고 이에 대한 결과 차이로 A와 B 중 더 나은 안을 찾아내는 것 A/B Testing 진행 정량적 목표 설정(ex. 특정 콘텐츠 링크로 전환되는 클릭 증가 or 지정 위치가지의 스크롤 도달률 증가) 현황 분석 및 문제에 대한 원인 파악(히트맵, 분석 데이터, 설문조사, 인터뷰 등) 가설 수립 및 B안 제작(주의점: A와 B안의 차이점이 두..

하루 동안 경험했던 사실 데이터 드리븐 ux 6장. 실전! 데이터 분석 응용하기 읽고 정리 이에 대한 나의 느낌 데이터를 통해 가설을 세우는 행위가 중요하다. 여기서 배운 점 데이터를 통해 도출한 여러 가설은 실제 서비스 또는 A/B Testing에 적용 가능하다. 적용으로 그치는 것이 아닌 결과 데이터를 비교하여 실제 성과로 이어지는지, 추가 개선이 필요한지 검토하는 가설 검증 단계를 거쳐야 한다. 디자이너는 사용자가 아니다. 사용자는 우리가 의도한 대로 행동하지 않는다는 사실은 간과해서는 안 된다. 데이터를 기반으로 퍼소나 설정하기 퍼소나는 디자인팀만 갖는 특별한 개념이 되어선 안되고 개발, 영업, 마케팅 담당자 등 구성원 모두 사용자가 어떤 사람인지 함께 고민할 수 있도록 공유하고 전파해야 한다. ..

하루 동안 경험했던 사실 UX/UI 뜯어보기 - txtr 소셜 독서 플랫폼 작성 이에 대한 나의 느낌 아는 것이 많아야 보인다. 여기서 배운 점 Above the fold 다시 보기 사용자의 탐구 활동을 지속하게 하려면 첫 화면 디자인에 집중하라.(feat. 첫 시작 화면이 중요한 이유) 모달 바텀시트와 액션시트(Modal bottom sheets, Action sheets) 미래 행동 계획 Data-Driven UX 6장. 실전 데이터 분석 응용하기 읽고 정리(~11/10)

하루 동안 경험했던 사실 Data Driven-UX 5장. 심화 분석 시작하기 여기서 배운 점 유입 경로별 사용자 행동 분석 CTA 분석(Call To Action 행동 유도 버튼, 목표 달성 버튼) 효과적인 CTA 디자인을 위한 체크 리스트 서비스 또는 웹 사이트의 목적은? 사용자의 시선을 끄는 디자인인가? 사용자가 얻을 수 있는 가치가 명확한가? CTA 버튼의 위치가 적절한가? 선택할 수 있는 버튼이 너무 많지 않은가? Average Fold 상단에 있는가 하단에 있는가? 복잡할수록 하단에 간편할수록 상단에 AIDA법칙: Attention(주의), Interest(흥미), Desire(욕구), Action(행동) 행동을 촉구하는 구어체 문구인가? 가입하기 > 30일 무료로 체험하세요 등록하기 > 지금..

하루 동안 경험했던 사실 Data Driven-UX 4장. 히트맵 데이터로 사용자 행동 분석하기 정독 여기서 배운 점 히트맵: 히트(Heat)+맵(Map)의 합성어; 특정 정보를 이미지 위의 열 분포 형태의 그래픽으로 표현하는 것 무효 클릭: 기능적으로 의미가 없는 곳을 클릭한 경우 무효 클릭 발생 시 사용자가 실패감을 느낄 수 있으므로 UI 개선하여 무효 클릭 없이 행동을 이어나갈 수 있도록 해야 한다. 유효 클릭: 페이지 이동처럼 클리커블한 요소를 클릭한 것 전환 클릭 대상: 클리커블한 요소 기능: 있음(페이지 이동, 새 창 열림) 마우스 스크롤 데이터, 전환율과 함께 살펴볼 것(예: 스크롤을 중단한 원인이 원하는 콘텐츠가 없거나 마음에 들지 않아서가 아닌 마음에 드는 콘텐츠로 전환해서 더는 스크롤 ..

하루 동안 경험했던 사실 Data Driven-UX 3장. 기본적인 UX 데이터 분석 관련 용어 이해하기 정독 이에 대한 나의 느낌 모든 의사결정을 데이터를 기반으로 해야 된다고 생각했지만, 데이터를 맹신하는 것은 위험하구나. 통계와 평균의 함정을 조심하자 원래 어제 작성했어야 하는 내용인데 예기치 못한 급 약속으로 퇴근 후 2시간을 확보하지 못했다. 늦어도 그 날 새벽 2시 전까지는 꼭 회고 남기고 자야겠다. 여기서 배운 점 UV: Unique Visitor, 순 방문자 수 (중복된 PV를 제거한 것, 특정 기간 내 실제 방문한 사용자가 얼마나 되는지 파악 가능 p.69) 세션: 사용자가 웹 사이트 방문해 이탈하기까지 일련의 행동. p.71 사용자 환경은 실제 데이터를 살펴보지 않는 이상 실무자 추측만..

하루 동안 경험했던 사실 Data-Driven UX 2장. 데이터 분석 프로세스 이해하기 정독 이에 대한 나의 느낌 오늘은 정말 건너뛰고 싶은 하루였다. 꾸역꾸역 책을 읽었다. 2장에서 지속적으로 강조하는 것은 목표 설정이 명확해야 한다는 것이다. 여기서 배운 점 데이터 분석 프로세스의 5단계 서비스 목표 설정 서비스가 지니는 목표 파악 시나리오를 통해 이루고자 하는 목표가 무엇인지 무엇을 개선할지 정의하는 일 목적 달성에 방해되는 페이지 발견 첫 단계에서 도출한 서비스 목표의 사용자 여정 정리 방문자가 가장 많이 줄어드는 지점 파악 해당 지점 개선(디자이너의 목표) 기능, 레이아웃 검증 및 최적화 ex) 육아정보 제공하는 B사. 육아 정보 보다 중고 장터 메뉴를 더 자주 사용한다는 사실 발견-> 메인..

하루 동안 경험했던 사실 데이터 드리븐 UX 1장 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식 정독 이에 대한 나의 느낌 데이터를 수집하고 분석하는 데 있어서 가장 중요한 것은 목표를 설정하는 것이다. 여기서 배운 점 데이터시대, 디자이너에게 요구되는 두 가지 역량 비즈니스 관점에서 사고하는 역량 우리의 타깃 시장과 사용자는 누구인가? 누구에게 무엇을 어떤 방식으로 커뮤니케이션할 것인가? 어떤 조건을 충족해야 고객이 원하는 것을 줄 수 있는가? 어떻게 해야 고객의 어려움을 해결할 수 있는가? 우리의 방향성은 무엇인가? 어떻게 디자인으로 풀어낼 것인가? *자사 서비스를 둘러싼 사업, 마케팅 등 주변 부서의 업무에 관심을 가져야 한다. 데이터 분석 능력과 수학적 사고 UX 디자이너의 역할: 분석하는 디자이너 툴 ..