[ From. Designer ] 제 4회 프롬콘 내용 정리

간호사의 효율적인 업무를 위한 시스템 개발

내용

• 간호사의 소통에 문제점이 존재한다. 인수인계 때 전문 의학 용어를 사용한다거나 의사와의 소통에 있어 일방적이고 권위적인 소통으로 느낄 때가 많다. 이에 대한 해결책으로 간호사의 의료 지식 향상에 집중하였다.
• 애플리케이션을 만들어 업무에 도움이 될 수 있게 대화 내용을 남기고 녹취할 수 있는 것은 물론 스마트 워치 등을 통해서 쉽게 확인할 수 있게 하여 간호사의 소통에 도움을 주려고 노력했다.

 

질의 응답

첫 번째 질문

• 페르소나 지정 때 가족관계와 거주지를 설정한 게 Define 단계에서 영향을 끼친 부분이 있는지 궁금하다.

첫 번째 답변

• 인터뷰를 통해서 역으로 페르소나를 설정했다.

 

두 번째 질문

• 서비스를 사용할지 말지에 대한 의사 결정권이 있는 의사 분들을 어떻게 설득할 것인지 궁금하다.

두 번째 답변

• 다양한 이해관계자들을 고려해야 하기 때문에 간호사의 업무 뿐만 아니라 의사한테도 도움이 되는 서비스를 제작하는 게 맞다. 하지만 이러한 부분을 충분히 고려하지 못한 부분이 있다.

 

세 번째 질문

• 환자 개인정보에 대한 유출 부분을 막는 방법에 대해 생각한 장치가 있는지 궁금하다.

세 번째 답변

• 제작에 들어가면 보안에 신경을 쓰면 될 것 같다.

 

추가 의견

• 병원 시스템이 실제로는 각각 구현되어있다. 따라서 개별적인 시스템 구현이 아닌 해당 시스템들을 통합하는 방식으로 실제 설계 및 배포가 진행되어야 할 것 같다.

 

개인적인 생각

• 페르소나를 만들 때 실질적으로 영향을 끼치는 요소들 만을 고려해야 하는 건지 아니면 실제 사람을 바탕으로 세세한 부분들까지 고려하는 게 추후 예상하지 못했던 것들을 생각하기에 좋은지 의문이 든다.

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중장년층을 위한 키오스크 시뮬레이션 앱 UI 제안

내용

• 중장년층이 키오스크를 이용하기 어려움에 있어 애플리케이션을 제작해 게이미피케이션 요소를 결합하여 키오스크를 직접 학습할 수 있게 한다.

 

질의 응답

첫 번째 질문

• 인터뷰이 선정은 어떤 기준으로 한 것인지 궁금하다.

첫 번째 답변

• 인터뷰를 허락해주신 분들을 인터뷰했다.

 

두 번째 질문

• 기존 키오스크 UI 개선이 아닌 키오스크 사용법을 알려주는 애플리케이션을 디자인한 이유가 궁금하다.

두 번째 답변

• 키오스크 변경에 실제 키오스크를 사용 중인 점주 입장에서 비용적인 부담감이 있다.

 

추가 의견

• 교육 어플리케이션의 전환률을 분석하여 실제 UI를 개선할 수 있는 방안도 있을 것 같다.

 

개인적인 생각

• 실제 제품을 사용하기 위해 연습할 수 있는 복제된 제품을 제시하여 교육을 진행할 경우 해당 가상의 제품의 전환율 등을 확인하여 실제 제품을 개선할 수 있다. 이러한 방법, 교육 등을 활용하는 경우 이를 기반으로 실제 사용하려는 제품을 개선할 수 있는 방법도 알고 있으면 좋을 것 같다.

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밀레니얼 세대를 위한 성과관리 솔루션

내용

• 학생 때 진행했던 프로젝트와 실제 현업에서 진행했던 프로젝트를 비교하여 보여 줄 예정이다. 학생 때 진행했던 프로젝트의 경우 모순점도 많이 존재하고 해결 방안에 대한 도출 방식도 비논리적인 경우가 많았다.
• 실제 현업에서 현재 진행 중인 프로젝트는 OKR(Object Key Results)을 활용한 솔류선 및 관리를 제공하는 플랫폼을 제작 중이다. 그리고 이 과정에서 실제 수익 모델과 타겟층을 형성할 수 있었다.

 

질의 응답

첫 번째 질문

• 사업 모델에서 시장을 측정한 인원이나 비용에 대한 근거가 궁금하다.

첫 번째 답변

• 시간 관계상 질의 응답이 이루어지지 않았다.

 

개인적인 생각

• 기본적인 조사와 우리가 만들고자 하는 제품에 대해 이해를 위한 조사가 무척이나 중요하다. 이 과정에서 경쟁사에 대한 철저한 조사 또한 필요하다.

 

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그로스 해킹과 UX

내용

• 그로스 해킹에 관해 기본적인 배경 지식을 설명하고 이를 실제로 접목 시킨 사례들에 대해 설명한다.
• 그로스 해킹은 쉽게 설명하자면 사용자 퍼널(User Funnel)을 해킹하는 일이다.
• 그로스 해킹 이전에 먼저 제품을 사용자가 꼭 가지고 싶게(MUST HAVE) 만들어야 한다. 따라서 이를 위해 제품의 핵심 가치와 고객은 누구인지 파악하고 제품의 수준을 높여 고객들이 애정을 갖게 만들어야 하며 배포 때는 몰랐던 의외의 중요한 사용자 가치 등을 파악할 수 있어야 한다. 또한 제품의 유용성이 사용자에게 받아들여지는 찰나(Aha Moment)를 발견해야 한다. 이를 위해서는 사용자 관점에서 제품의 핵심 가치, 제품이 필요한 이유, 제품을 통해 얻을 수 있는 혜탹과 제품을 꼭 가져야 하는 이유 등을 통해 사용자 인식을 파악해야 한다.
• 그로스 해킹 지표에는 북극성 지표와 성장 방정식이 있다. 북극성 지표란 서비스에서 가장 중요한 핵심 지표로 서비스가 성공적인지 판단할 수 있는 단 하나의 지표를 의미한다. 따라서 이 지표는 서비스의 목표에 따라 달라진다. 성장 방정식은 서비스의 성장과 직결된 핵심 지표를 조합하여 성장을 가늠하는 방정식을 의미한다. 이때 사용자 퍼널 지표를 조합한다. 그리고 이러한 지표들을 대시 보드로 만들어 매일 매일 성장 추세를 파악하는 게 중요하다.
• 그로스 해킹의 프로세스는 데이터 분석을 통해 인사이트를 도출하고 이를 보완할 수 있는 아이디어를 만들고 제시한 이후 투입 자원의 한계가 존재하기 때문에 해당 실험의 우선순위를 결정한 다음 진행한다. 또한 이 실험의 결과를 통해 다시 데이터를 분석하고 인사이트를 도출한 다음 아이디어를 제시하는 순환 과정으로 프로세스를 끊임없이 진행한다. 우선순위를 결정할 때는 영향력(Impact), 신뢰 수준(Confidence), 실행 용이성(Ease)를 따진다.

 

추가 의견

• AARRR을 BX(Business Experience), CX(Customer Experience), UX(User Experience)로 치환하여 타켓층을 정의할 수도 있다. 더욱이 반대로 사전에 정의했던 타겟층에 따라 각 AARRR 단계의 지표가 어떻게 달라지는지 비교하는 경우도 많다.
• 그로스 해킹 이전에 정성적인 리서치가 충분히 뒷받침 되어야 하기 때문에 그로스 해커들은 새로운 산업 프로젝트에 들어갈 때 사전 지식을 쌓는데 짧게는 한 달 이상의 시간을 투자한다. 그만큼 제품에 대한 사전 지식과 정성적 리서치 결과가 중요하다.

 

개인적인 의견

• 그로스 해킹 이전에 정성적인 리서치가 충분히 뒷받침 되어야 한다는 점이 인상 깊었다. 무엇보다 UX 리서처, 개발자, PO 또는 PM 모두 리서치를 바탕으로한 정성적이고 정량적인 데이터를 근거로 하여 실험을 진행하고 그것보다 중요한 건 한정된 자원으로 인해 우선순위를 정하듯 비즈니스 모델과 목표 및 미션에 대한 이해가 우선일 것으로 판단되었다. 그로스 해킹과 관련된 더 자세한 내용은 책을 읽어봐야겠다고 느꼈다.

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퍼널을 활용한 서비스 개선

내용

• 서비스 진입 이후 최종 핵심 기능을 사용하기까지 각 단계를 거치면서 점점 이탈되는 이를 퍼널(Funnel)이라 한다.
• 사용자 흐름(User Flow) 기반으로 들어온 시점부터 나가는 시점의 구간을 나눠 데이터를 보고 어디서, 왜 나가는지 알 수 있기 때문이다. 또한 어디서 가장 많이 이탈하는지 파악하여 태스크의 우선순위를 선정할 수 있다.
• 퍼널을 개선할 때는 다른 부분보다 활성화(Activation)와 유지율(Retention)을 먼저 개선해야 한다. 그리고 이때 활성화(Activation) 부분에서 UI/UX 변화가 가장 많이 발생한다.
• 핵심 경로(Critical Path) 사이에 다른 페이지를 추가하는 것은 좋지만 사용자가 꼭 거쳐야만 하는 경로를 건너뛰면 전환이 발생하지 않을 수 있기 때문에 사용자가 핵심적으로 거치게 할 페이지가 어떤 것인지 정해야 한다.
• 전환율과 관련된 목표로는 매크로(Macro)와 마이크로(Micro)로 나눌 수 있다. 매크로의 경우 가장 집중해야 할 목표이며 마이크로는 거시적 전환에 도달하는 경로를 의미한다.
• 지표에는 정답이 없으며 팀원 간의 합의된 기준을 통해 대푯값을 결정하게 된다.
• 일반적으로 트래픽을 기준으로 전환율을 살펴보는 게 UX 개선점을 찾을 때 도움이 된다.
• 전체 사용자 대상으로 퍼널을 활용하면 발견할 수 있는 인사이트가 제한적이기 때문에 코호트별 전환 분석을 하는 걸 추천한다.

 

질의 응답

첫 번째 질문

• UX 개선 작업을 위해 정량적으로 측정하고 있는 지표가 궁금하다.

첫 번째 답변

• 트래픽 관련 지표나 마케팅 비용에 대한 분석 자료, 유지/재방문(Rentention) 등 서비스에 필수적으로 필요한 데이터와 핵심 경로(Critical Path)와 필요한 지표를 살펴본다. 이때 구글 애널리틱스(GA__Google Analytics)를 많이 사용하는데 코호트 집단을 많이 만들어서 대시 보드 형태로 만들고 팀원들끼리 함께 살펴볼 수 있게 한다. 이를 통해 개선 작업을 많이 진행한다.

 

두 번째 질문

• 회사의 니즈인 상품을 판매와 고객을 위한 장기적인 관점에서의 이점 중 무엇이 더 중요한지 궁금하다.

두 번째 답변

• 이상적인 방향으로 결국 회사의 니즈가 고객을 위한 장기적인 관점으로 가야 한다고 생각한다.

 

추가 의견

• 표본 사이즈는 데이터양과 효과를 어느 정도 세밀하게 추정할지에 대한 정확도, 이렇게 두 가지 값을 통해 공식을 사용하여 구할 수 있다. 그리고 이를 쉽게 도와주는 온라인 테스트 모수 계산기 사이트들이 존재한다.

 

개인적인 의견

• 퍼널에서 중요한 점이 무엇인지에 대해 알 수 있어서 좋았다. 사실 처음 퍼널에 관한 개념을 <Data-Driven UX> 책을 읽으며 알게 되었을 때 가장 넓은 단계인 처음부터 개선 작업이 들어가면 이탈율을 줄일 수 있을 것이라 생각했는데 핵심 경로(Critical Path)를 잘 만들고 그중 활성화(Activation)와 유지율(Retention)을 먼저 개선한다는 부분이 굉장히 효율적이라 느꼈다. 더욱이 전체 사용자에 대한 퍼널 분석의 어려움을 코호트 집단을 통해 가능해진다는 것도 알 수 있게 되었다. 퍼널 및 코호트 등 관련해서는 통계 관련 지식을 먼저 익힐 필요가 있을 것 같다.