[DAY27]
<Persona> : 대표 사용자 유형을 구체적인 인물처럼 정의한 가상의 사용자 모델, “누굴 위해 디자인하는가?”
- 목적
- 사용자 이해
- 디자인 방향성 정렬
- 의사결정 기준 제공
- 팀 커뮤니케이션 강화
- 허구의 캐릭터가 아닌, 데스크 리서치와 필드 리서치를 바탕으로 도출된 데이터 기반의 사용자 모델
- 1단계_데스크 리서치, 필드 리서치 > 2단계_어피니티 > 3단계_페르소나 > 4단계_디자인 의사결정 활용
- 효과
- 사용자 관점 사고 가능
- 디자인 의사결정 쉬워짐
- 팀 커뮤니케이션 향상
- 감정이입 가능
- 유형
- 1차 페르소나 Primary - 가장 중요한 핵심 사용자, 디자인 의사결정 중심 대상
- 2차 페르소나 Secondary - 핵심은 아니지만 고려 필요한 사용자
- 고객 페르소나 Customer - 실제 사용자는 아니지만 구매 결정에 영향 주는 사람
- 부정적 페르소나 Negative - 타깃이 아닌 사용자, 서비스 방향 제안하거나 방해할 수 있는 유형
- 안티 Anti - 서비스와 맞지 않는 사용자
- Do
- 데이터 기반
- 팀이 공감 가능해야 함
- 프로젝트 목표와 연결되어야 함
- 행동 중심 - 행동패턴, 니즈, 욕구 및 시나리오를 몰입감 있게 작성
- Don’t
- 3D나 캐릭터 묘사
- 너무 극단적인 설정
- 편견 기반 작성
- 인구통계만 채우기
<User Journey Map> : 고객 또는 사용자가 서비스에 대한 일련의 경험을 시간 순으로 나타내는 방법
- 목적
- 현재 서비스가 갖고 있는 문제점 포착
- 발전하거나 개선할 기회 요인을 찾음
- 특징
- As-is 분석에 주로 사용 - 현재 경험 분석
- 페르소나와 밀접하게 연결
- 짧은 사용 흐름보다 긴 서비스 경험 분석에 적합
- 형식 : 단계 Stage > 행동 Doing, Action > 생각, 감정 Thinking, Feeling + 통찰 Insight + 기회요인 Opportunity
- 효과
- 목적 - 사용자의 행동, 생각, 감정을 단계별로 파악 → 개선 기회 도출
- 비유 - ‘어디서 좋았고, 어디서 막혔는지’ 한 눈에
- 효과 - 팀 내 공감대 형성, 우선순위 설정, 구체적 개선 방안 도출에 효과적
[DAY28]
- Discover 발견 : 사용자 입장에서 서비스를 이해하고 문제를 발견하기 위해 데스크리서치, 필드 리서치 진행
- 시장조사, 경쟁사, Business Model
- Define 문제정의 : 사용자의 페인포인트를 정의하고 타겟 유저에 대한 인사이트 정리
- Affinity, Persona, Journeymap
- 목적
- 사용자의 페인포인트, 니즈, 제품 구조, 사용성, 프로젝트 범위를 명확히 정의해야 한다.
- 사용자의 요구를 단순 기능 요청으로 받아들이기보다, 그 안에 숨겨진 근본적인 문제와 욕구를 파악하는 것이 중요하다.
- 페인포인트는 단순한 불편함 해결을 넘어, 새로운 기회나 브랜드 가치를 만드는 요소가 될 수 있다.
- 좋은 디자인은 버튼 추가나 단편적인 개선을 넘어 사용자의 진짜 니즈를 이해하고 해결하는 방향으로 이어져야 한다.
- Painpoint - 답을 찾는 것보다 문제를 내는 것이 고차원적이고 프로세스가 숙성된 후에 나오는 아이디어
- 1단계 : 피상적, 뻔한 요청에 응답
- 2단계 : 잠재된 요구 파악하기
- 3단계 : 다른 각도에서 바라보기
- 니즈 / 프로젝트 범위 설정의 중요성
- 사용자의 피상적인 요구보다 본질적인 니즈 파악
- 제품과 서비스의 방향성 명확히 정의
- 프로젝트의 범위와 제약 사항 현실적으로 설정
- 제한된 자원 안에서 가장 효과적인 해결책 찾기
- Develop 아이디어 구체화 : 정의한 문제를 어떻게 해결할 것인지 아이디어 디벨롭
- 열린 아이디에이션 : Brainstorming, What if, HMW, Bodystorming, Mindmap, 만다라트, 브레인 라이팅, 아이디어 다이스
- 사고 프레임 : 스캠퍼, 트리즈, 구글 스프린트
- 역할 할당 : 육색 사고모자, 코크리에이션 워크숍
- 비즈니스 차원의 아이디에이션 : EV 스피치
- Deliver 디자인 산출 : 개발을 통해 디자인 구현, 사용성 테스트 및 검증 후 출시
<Develop>
- Brain Storming
- 양에 포커스를 맞춤 - 발산의 다양성, 많을 수록 효과적인 아이디어 나올 확률
- 비판이나 비난 금지
- 특이한 아이디어 환영
- 아이디어 조합
- 포용성과 문화 : 직책이나 부서를 구분하지 않는 협력적인 환경을 만들며 모든 사람이 아이디어 제시하고 다양한 관점 제시
- 전통적 프로젝트 관리와의 차이점 : 브레인스토밍이 수년에 걸쳐 진행될 수 있으며, 혁신 프로젝트 관리자도 이 과정에 적극적으로 참여함
- 다기능 팀 구성 : 마케팅 담당자, 개발 시간과 비용을 추정하는 기술 인력까지 다양한 참가자 포함됨
- What if : ‘만약 우리가 ~한다면?’
- 기존에 없던 문제 해결 방법을 상상하며 틀에 얽매이지 않는 사고 유도
- 현실적 제약 없이 창의적인 발상 끌어내 독창적인 해결책 제시한다는 점, How might we
- How Might We : ‘우리가 어떻게 하면’
- 완성된 아이디어 → 디자인 솔루션
- “어떻게 하면 온라인 금융 거래 시 사용자가 확신하고 안정감을 느끼는 제품을 설계할 수 있을까?”
- 구글 스프린트 : 5일 동안 아이디어 구체화하고 프로토타입 만들어 테스트까지 진행
- 완성된 아이디어 X, 제한된 시간 내에 가설 빠르게 검증하고 피드백 받아서 결정
- 육색 사고모자 : 완성된 해결책 X, 각각의 모자를 통해 역할을 담당해 각기 다른 시각에서 문제 바라보고 아이디어 확장
- 모자의 역할 이해하고, 논의 중에는 자신이 쓴 모자에 집중
- 문제를 다양한 관점에서 바라보는 능력 기르고, 편향되지 않은 창의적 아이디어 도출하는데 효과적
- 💙 문제정의(전체적인 사고 과정 조정) → 🤍 팩트수집(사실과 데이터) → ❤️ 사용자 감정(직관과 감정) → 🖤 리스크 분석(비판적 사고) → 💛 기회 탐색(긍정적 사고) → 💚 아이디어 발산(창의적 사고) → 💙 정리
[DAY29]
- 아이디어 패턴
- 암묵적으로 포기하고 있던 고충을 해결한다 - 배달앱의 1인분 주문 기능
- 수동적이었던 것을 능동적으로 바꾼다 - 넷플릭스의 개인화 콘텐츠 추천
- 기존 경험에 살며시 끼어든다 - 카카오톡 내 송금 기능
- 이게 어떻게 가능하지? 하는 찬사를 만든다 - 토스의 간편송금
- 사용 후 문제를 최소화한다 - 시공 보증 서비스
- 평범한 일을 특별한 경험으로 바꾼다 - 스타벅스의 리워드 적립 시스템
- 기존 경험의 지평을 넓힌다 - 당근마켓의 동네생활 서비스
- 경험 과정의 즐거움을 증대시킨다 - 듀오링고의 학습 게이미피케이션
- 경험요소 간 관계를 재정의한다 - 여행사의 현지인 체험 프로그램
- 인식의 전환을 도모한다 - IKEA의 직접 조립 문화
- 아이디어 수렴 : ‘무엇을 만들지’ 결정
- 카노모델 : Noriaki Kano, 서비스나 기능이 사용자 만족에 어떤 영향을 주는지 분류 - “기능이 많을수록 좋은가” X, 기능별로 사용자 반응의 성격이 다르다는 점 분석
- 충족과 만족의 축을 따라 매력적, 일원적, 당연한 무관심, 역품질 존재
- 목적
- 사용자 만족 분석
- 기능 우선순위 결정
- MVP 설계
- 리소스 효율화
- 차별화 포인트 발견
- 시나리오 : ‘사용자가 그것을 어떻게 경험할지’ 구체화
- 목적
- 선정된 아이디어
- 사용자 시나리오
- User Flow
- Wireframe
- 구성요소
- 사용자 - 시나리오의 주인공
- 향후 겪께 될 경험 - 실제 사용자의 동기, 행동, 고충, 니즈, 태도 등을 맥락과 더불어 이야기 형태로 서술
- 아이디어 - 사용자가 경험 과정에서 부딪히는 문제를 해결할 아이디어 등장
- 결과 - 우리 아이디어가 문제를 해결함으로써 제공하게 될 가치를 마지막에 적음
- 유형
- 정황 중심 : Discover ~ Define 단계 Persona 작성 후 아이디어 설득
- UI 중심 : Define ~ Develop 단계 Wireframe 설계 전 필요한 화면 정의
- 목적
- 카노모델 : Noriaki Kano, 서비스나 기능이 사용자 만족에 어떤 영향을 주는지 분류 - “기능이 많을수록 좋은가” X, 기능별로 사용자 반응의 성격이 다르다는 점 분석
[DAY30]
<UX 라이팅> : 사용자가 서비스를 이해하고 원하는 행동을 하도록 돕는 글쓰기
- Microcopy : 로그인, 회원가입, 오류 메시지 등의 들어가는 문구
- UX라이팅 : 인터페이스의 통일성 있는 문자 체계를 구축하는 일
- 카피라이팅 - 사용자의 호기심을 자극해 서비스를 이용하고 싶게 만든느 문장 / UX라이팅 - 서비스를 사용하는 사용자에게 다음 행동을 유도하고 예측 가능한 문장
- 기능
- 명확함 Clear - 전문 용어보다 누구나 이해할 수 있는 표현
- 간결함 Concise - 불필요한 단어 제거하고 핵심만 전달
- 유용함 Useful - 전문 용어보다 누구나 이해할 수 있는 표현
- 일정함 On Brand - 서비스 전반의 말투와 톤 일관되게 유지
<AI UX>
- 자동화는 “주어진 규칙을 그대로 수행” AI는 “데이터를 학습해 스스로 판단하고 예측”
- 구성요소
- 학습 및 추론 기술 Learning and Reasoning - 데이터를 학습하고 그 학습 결과를 바탕으로 판단하거나 예측하는 기술
- 지식표현 - 분석된 지식을 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 표현
- 지식베이스 - 문제 해결에 필요한 지식과 규칙을 정하는 데이터베이스
- ex. 넷플릭스, 유튜브
- 상황이해 기술 Context Unserstanding
- 감정이해 - 사람의 기본 감정 인식하고 구분
- 공간이해 - 실제 세계를 이해하고 상호작용
- 행위지능 - 사람이나 사물의 행동 해석
- ex. 지피티 / 자율주행 자동차, 로봇청소기 / 삼성 헬스, 애플워치
- 언어이해 기술 Language Understanding
- 자연어 처리 - 인간 언어 이해하고 분석 ex. 고객센터 챗봇
- 질의응답 - 질문에 대한 답변 생성 ex. 지피티, Gemini, Perplexity
- 음성처리 - 음성을 컴퓨터가 처리 가능한 형태로 변환 ex. Siri, 유튜브 자막
- 자동번역 - 언어 간 자동 번역 ex. 파파고, 에어비앤비
- 시각이해 기술 Visual Understanding
- 내용 기반 영상 검색 - 영상 데이터 분석 및 검색 ex. 유튜브, 스포츠 하이라이트 자동 생성
- 행동 인식 - 사람 행동 인식 ex. 홈캠
- 시각 지식 - 이미지 이해 및 판단 ex. 영수증 텍스트 인식, 쇼핑
- 인지 및 인지 기술
- 휴먼라이프 이해 - 개인의 건강, 대인관계, 생활 이해 ex. 토스, Spotify
- 인지 아키텍처 - 인간 심리 구조 모델링 ex. GPT, AI 상담사
- 학습 및 추론 기술 Learning and Reasoning - 데이터를 학습하고 그 학습 결과를 바탕으로 판단하거나 예측하는 기술
- AI - 사용자의 질문에 답하거나 예측 결과 제공 / AI 에이전트 - 사용자의 목표 이해하고 여러 단계 스스로 수행
- 특징
- 데이터를 기반으로 예측한다. - 검색기록, 구매기록, 행동패턴, 위치 정보 분석
- 사용자 행동과 맥락 이해한다. - 같은 사람이라도 상황에 따라 다른 결과 제공
- 개인 맞춤형 서비스 제공한다. - 사람마다 다른 결과 보여줌
- 24시간 동작한다. - AI 고객센터: 365일 응대
- 사용자가 모르게 계속 학습한다. - 사용자의 행동을 통해 점점 똑똑해짐
- 고려사항
- 투명성 Transparency - 왜 그런 결과 냈는지 설명
- 제어 가능성 Control - 사용자가 수정 가능해야함
- 피드백 Feedback - 사용자의 평가 받아야함
- 신뢰성 Trust - 안심하고 사용할 수 있어야함
- 특징
'오즈코딩스쿨' 카테고리의 다른 글
| [OZ코딩스쿨] Part 3-2 문제 발굴과 데이터 스크래핑/시각화_회고 (1) (0) | 2026.06.12 |
|---|---|
| [OZ코딩스쿨] Part 3-1 IT 직무 이해와 커뮤니케이션/협업_회고 (0) | 2026.06.05 |
| [OZ코딩스쿨] Part 2-2 UX 리서치 실무_회고 (1) (0) | 2026.06.02 |
| [OZ코딩스쿨] Part 2 UI 디자인 실무_회고 (2) (0) | 2026.05.18 |
| [OZ코딩스쿨] Part 2 UI 디자인 실무_회고 (1) (0) | 2026.05.18 |