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[OZ코딩스쿨] Part 3-4 웹 구조 및 서비스 데이터 추적_회고 [DAY 43] 웹 Web World Wide Web3대 구성 요소HTML HyperText Markup Language : 웹 콘텐츠의 이미와 구조 정의 → 웹사이트의 뼈대, 화면에 들어갈 내용과 구조 (제목, 문장, 버튼 등)CSS Cascading Style Sheets : 웹페이지의 모양/표현 담당 → HTML로 만든 구조 어떻게 보일지 정함 (색상, 글자 크기, 여백, radius, 정렬 방식, 배경색, 반응형 등), 보기 좋게 꾸며주는 역할JavaScript : 웹페이지의 기능/동작 담당 → 사용자의 행동에 따라 반응 (클릭, 스크롤 등)동작 원리브라우저와 서버 간의 요청과 응답 프로세스 - 요청 Request, 응답 Response, 렌더링 RenderingIDE 안티그래비티 설치안티그래비티..
[OZ코딩스쿨] Part 3-3 생성형 AI 활용한 데이터 분석(ChatGPT)_회고 [DAY 39] 업무 자동화의 확장생산성 향상역량의 새로운 정의→ AI 시대의 생산성 향상한계맥락 이해의 한계 - 의도와 상황 충분히 전달하지 않으면 의도와 다른 결과 생성전문성 판단의 한계 - 고도의 전문 지식이나 복합적 의사결정 필요하면 표면적 답변에 머무름대화 기억의 한계 - 대화 길어질수록 이전 맥락 누락, 일관성 떨어짐→ AI의 한계와 기대치 : AI의 한계를 이해할수록 더 좋은 프롬포트를 설계할 수 있음핵심역량명확한 전달력 - 목적, 맥락, 형식, 조건 정확하게AI 리터러시 - AI를 잘 쓰는 능력을 갖춘 사람 : AI가 원하는 결과 생성하도록 질문과 지시 설계하는 기술Garbage In, Garbage Out → 구체적 질문, 명확한 결과특징모순된 문장프롬프트와의 불일치사실 왜곡허위 정보 생..
[OZ코딩스쿨] 스탠포드가 가르치는 AI 생산성 10배 높이는 방법 | 제레미 어틀리 핵심 정리 https://www.youtube.com/watch?v=jDJZxERIhnc AI 생산성이 낮은 진짜 이유많은 사람들이 AI를 검색 엔진처럼 사용합니다. "UX 개선점 알려줘""좋은 포트폴리오 예시 알려줘""마케팅 아이디어 알려줘" 하지만 이런 질문은 너무 모호합니다. 제레미 어틀리는 AI를 똑똑한 도구가 아닌 "생각하는 파트너"로 활용해야 한다고 말합니다. 즉,좋은 결과 = 좋은 질문이라는 것입니다.핵심 인사이트 1. AI에게 답을 구하지 말고 함께 탐색하라대부분 사람들은 AI에게 정답을 요구합니다.하지만 생산성이 높은 사람들은 AI와 반복적으로 대화합니다.잘못된 예"앱 개선안을 알려줘"좋은 예"당신은 10년차 프로덕트 디자이너입니다.사용자 이탈률이 높은 홈 화면의 문제를 가설 형태로 10개 제시해주..
[OZ코딩스쿨] Part 3-2 문제 발굴과 데이터 스크래핑/시각화_회고 (2) [DAY 37] 코호트 분석 Cohort> - 언제 들어온 사용자가 남는가?: 특정 기간 동안 공통된 특성이나 경험을 갖는 사용자 집단= GA4의 동질 집단 탐색 분석같은 행동 한 사람들끼리 그룹(코호트)으로 묶어 시간이 지나면서 행동 어떻게 달라지는지 분석→ 시간 흐름에 따라 변하는 사용 그룹의 행동 패턴 이해하는 첫걸음목적리텐션 Retention 확인 - ex. 이커머스 서비스코호트 : 신규 가입자 / 기간 : 1일, 7일, 30일 후 → 얼마나 들어왔는지, 서비스를 계속 사용하는지 파악 가능특정 기능의 효과 측정 - ex. 6월에 이벤트 쿠폰 발행코호트 : 5, 6월 가입자 / 3~7일 유지율 : 5월(25%), 6월(40%)마케팅 성과 확인 - ex. 다른 채널의 광고 진행코호트 : 인스타그램 광..
[OZ코딩스쿨] Part 3-2 문제 발굴과 데이터 스크래핑/시각화_회고 (1) [DAY 34] Growth Hacking> : 성장을 위해 수단을 가리지 않고, 기술과 데이터를 활용해 효율적으로 문제 해결하는 것, 최소한의 비용과 시간으로, 데이터와 실험을 통해 빠르게 성장을 만들어내는 방법론성장 Growth > 해킹 Hacking > 실험 Experiment전통적 마케팅 - #직관 #경험 #예산지출 → 그로스해킹 - #데이터 #분석 #효율성순환적인 사고방식 (지속적인 피드백과 개선의 반복 순환)우리 서비스의 가장 큰 병목은 무엇인가?데이터는 무엇을 말하고 있는가?고객은 실제로 무엇을 원하는가?배경 - 스타트업은 대기업처럼 마케팅 비용 집행하기 어려워 데이터와 실험을 활용해 성장 방법 찾기 시작워터폴 Waterfall - 계획 중심의 순차적 개발 방식출시까지 오랜 시간 소요고객 반..
[OZ코딩스쿨] Part 3-1 IT 직무 이해와 커뮤니케이션/협업_회고 [DAY32] 프로토타입> : 정적인 디자인을 실제 앱처럼 움직이게 만드는 과정사용자가 실제 서비스를 사용하는 것처럼 화면의 흐름과 상호작용을 미리 구현해보는 작업단순히 화면을 디자인하는 것을 넘어 버튼 클릭, 화면 전환, 팝업, 애니메이션 등을 연결해 서비스의 사용 경험을 검증하고 공유할 수 있음목적사용자 경험 검증버튼 위치가 적절한가?화면 흐름이 자연스러운가?사용자가 원하는 행동을 쉽게 할 수 있는가?사용자 테스트어디에서 막히는가?어떤 기능이 이해되지 않는가?어떤 화면이 불편한가?개발 커뮤니케이션화면 전환 방식팝업 동작애니메이션 효과, 예외 상황 피그마 인터랙션>On Click : 화면 간의 연결사용자가 버튼이나 요소를 클릭했을 때 특정 동작이 실행되는 인터랙션페이지 이동, 상세 화면 열기, 메뉴 열..
[OZ코딩스쿨] Part 2-2 UX 리서치 실무_회고 (2) [DAY27] : 대표 사용자 유형을 구체적인 인물처럼 정의한 가상의 사용자 모델, “누굴 위해 디자인하는가?”목적사용자 이해디자인 방향성 정렬의사결정 기준 제공팀 커뮤니케이션 강화허구의 캐릭터가 아닌, 데스크 리서치와 필드 리서치를 바탕으로 도출된 데이터 기반의 사용자 모델1단계_데스크 리서치, 필드 리서치 > 2단계_어피니티 > 3단계_페르소나 > 4단계_디자인 의사결정 활용효과사용자 관점 사고 가능디자인 의사결정 쉬워짐팀 커뮤니케이션 향상감정이입 가능유형1차 페르소나 Primary - 가장 중요한 핵심 사용자, 디자인 의사결정 중심 대상2차 페르소나 Secondary - 핵심은 아니지만 고려 필요한 사용자고객 페르소나 Customer - 실제 사용자는 아니지만 구매 결정에 영향 주는 사람부정적 페..
[OZ코딩스쿨] Part 2-2 UX 리서치 실무_회고 (1) [DAY22] UX Research : 사용자 경험을 향상시키기 위해 사용자의 행동, 요구, 동기 등을 조사하는 과정편견 버리기 (나는 사용자가 아니다)방향 잡기 (나만의 ‘추측’을 ‘사실’로 바꾸기)디자인 설득 (디자인 시안의 가장 강력한 논리적 증거 확보)안전 투자의 결과 (모든 리서치는 기업에 돈을 벌어다 주는 과정)리디자인 Redesign : 기업의 브랜드, 서비스 가치를 제대로 이해하고 기존 문제를 개선해 새로운 경험을 제안하는 방식이 서비스는 누구에게 어떤 가치를 제공하는가?사용자가 해당 서비스를 이탈하지 않으려면 어떤 개선이 필요할까?신규 서비스 New Concept문제 정의 → 해결 과정 → 결과의 구조가 명확함핵심 타겟의 행동패턴에 맞는 솔루션인지 잘 드러남한눈에 정돈된 시각적 구조를 가..