데이터는 숫자다?
조사하고 고려하고 의사 결정을 돕기 위해 수집된 정보, 특히 사실 또는 숫자, 또는 컴퓨터에서 저장하고 사용할 수 있는 전자 형식의 정보
- Cambrigde dictionary
1.
정량적 데이터
2.
정성적 데이터
데이터가 왜 중요할까?
분석해야 하는 이유
•
관찰자의 개입, 인터뷰이의 거짓 정보 등 신뢰도가 낮을 수 있는 데이터로 분석하기
•
수치화할 수 없는 데이터로 스토리텔링만 하며 설득하기
•
디자인을 개선했는데, 잘 된 건지 안 된 건지 알 수 없다.
감이 아닌, 사실을 기반으로 디자인을 해야 한다.
사람은 편견, 감정을 가지고 있기 때문에 객관적이지 않을 수 있고, 경험에 따라 다르게 생각하고 판단하기 때문에 색안경을 끼고 결과를 해석할 수 있다. 각 데이터의 특성상 생기는 단점을 파악하고, 보완하여 활용할 필요가 있다.
디자이너가 어디까지 배워야 할까?
디자이너에게는 이런 언어와 툴보다 데이터 선정과 해석이 훨씬 중요하다.
데이터를 분석하는 과정 (요리에 비유)
1. 재료 준비하기
초기 서비스의 경우 개발자가 GA 코드만 페이지에 간단히 넣어 놓는 경우가 많아 데이터를 세세하게 수집하기 어렵고, 데이터가 중복되서 수집되는 등 신뢰도가 떨어진다.
이런 경우 어떤 데이터를 어떻게 모아야 하는가에 대해 결정을 해야 하고, 기존에 알고 있는 전문 지식 또는 사용자들에 대한 이해를 녹여야 한다.
2. 레시피 구성하기
우리 서비스에 딱 맞는 결과를 해석하기 위해서는 조직만의 분석 프레임워크를 구성해 보아야 한다.
•
Active User는 어디에서 들어와서 어디에서 종료하지?
•
사용자가 CTA를 누르기까지 걸리는 경로는 어떻게 되지?
•
그 경로에서 이탈하는 사람은 얼마나 되지?
•
이탈에 관여되는 변수는 뭐지?
•
어떤 경로가 최적의 목표 경로지?
여러 기준을 테스트해보면서 우리만의 레시피를 찾아가야 한다.
3. 손질 후 요리하기
가설 설정 → 데이터 분석 → 가설 검증
가설을 검증하며 우리에게 중요한 '핵심 지표'가 무엇인지에 대해 파악할 수 있다.
•
지표의 우선순위 관리 - 조직의 방향성 맞추기
•
지표 간의 차이가 의미있어지는 기준점은 무엇인가?
•
지표 판단의 기준 만들기 - 추세를 보고 기준치를 잡을 수 있음
•
데이터간 상관관계 분석하기 - 어떤 데이터를 변화시켜야 핵심 지표가 변화하는가를 파악하기
