Data driven UX #1.데이터 수집

 

오전에 하는 스탠드업에서 매주 월요일마다 내가 스티키 노트에 쓰는 할 일은 정해져 있다.

 

'Weekly Marimba'

 

'Weekly Marimba'란

주 단위로 마림바의 주요 지표들과 사용 관련, 신규/개선 건에 대한 효과를 수치로 보여주는 리포트이다.

현재는 Google datastudio를 사용하여 매주 업데이트하고 있다.

 

블로그를 위해 랜덤숫자로 만들어낸 데이터임

 

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그럼 어떻게 이런 데이터 관련 업무를 시작하게 되었고, 어떻게 진행하고 있는지 소개해 보려 한다.

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왜 시작했을까

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프로덕트를 디자인하다 보면 이게 아닌 것 같은데 어쩔 수 없이 끌려가게 되는 경우가 있다.

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. 디자이너가 프로덕트 오너가 아님

. 조직 간 협업 문제

. 사용자를 만나기 어려운 환경

. 엄청난 힘을 가진 누군가의 취향/의견 등...

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특히, 마지막 케이스로 중요한 결정들이 즉흥적으로 변경되는 경우들이 많았다.

당당한! 디자이너! 로서 ‘사용자의 사용 행태와 인터뷰에서 나온 정성적인 유저 보이스를 통한 설득’ 스킬을 사용하여 설득해보려 하지만,

이마저도 일부의 목소리라며 무시되거나, “내가 그 사용자다. I’m your USER"에 막혀 좌절되곤 한다. 😞

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그래서 항상 방대한 양의 사용 데이터가 있다면 좋을 텐데라는 아쉬움이 있었다.

(물론 대다수의 동료들은 데이터가 있어도 다르지 않을 거라고 예상하며 회의적이었음 ㅎ)

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. 정말 일부의 목소리가 아니라는 걸 증명할 만한 방대한 자료

. 당신이 메인 유저가 아님을 증명할 데이터 🤓

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그래도 위와 같은 데이터가 있었다면 한 번쯤은 더 시도해 볼 수 있지 않을까?

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그래서 Data driven UX, 데이터 기반 UX가 필요했다.

뭔가 디자이너로서 무기를 하나 더 챙긴다는 마음으로

혹은 가끔씩 드는 정말로 우리가 가고 있는 방향이 맞을까라는 걱정에 대한 처방전으로서

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데이터 분석은 어떻게 시작해야 하는 걸까?

 

 

과거 프로덕트들도 분명 데이터는 항상 어디선가 쌓이고 있었다.

개발/운영 조직과의 분리, 복잡한 프로세스 등의 이유로 접근이 어려웠을 뿐이다.

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마림바 또한 개발 초기부터 데이터 수집을 위한 구조를 마련해서 기본 데이터들은 수집하고 있었다.

다만 베타 오픈 1개월 차,

소규모 팀(?)이라 데이터 담당자도 없을뿐더러, 모든 구성원들이 바빠 여력이 없었다.

급한 사람이 우물을 판다고, 개발들의 부담 없이 스스로 할 수 있는 부분을 배워서 데이터 분석을 시작하게 되었다.

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데이터 수집 단계

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당연히 분석하려면 데이터가 있어야 하므로 어떤 데이터를 어떻게 수집할 건지 먼저 정리했다.

 

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어떤 데이터가 필요한가?

 

데이터는 가설/목표를 먼저 정하고, 그 내용을 확인/검증하기 위해서 필요한 데이터들을 엑셀로 작성하였다.

예) 가설/목표 : ‘각 유저별로 멘션된 메시지가 많을 것이며, 자주 삭제 하지 않을 것이다'

필요 데이터 : 유저별 일별 표시되는 멘션 개수, 수신수, 가장 오래된 멘션 날짜, 전체삭제/개별삭제 버튼 사용 빈도

 

어떻게 데이터를 얻을 것인가?

 

이부분은 전적으로 개발팀과 논의해야 한다.

원하는 데이터가 이미 수집되고 있다면 어떻게 추출할지를 (다음 글) 보면 되고,

그렇지 않다면 개발팀에 이런 데이터들이 필요하다고 요쳥해야 한다.

 

마림바의 경우 원하는 형태의 데이터가 어떤 것은 데이터베이스, Google anayltics, Kiban log로 나눠져 있었다.

개발자들과 협의하여 로그 데이터를 디비로 떨구고, 그 데이터를 쿼리를 통해 직접 추출하는 방식 으로 협의하였다.

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가장 피곤하면서 재밌는 부분이라고 할 수 있는 데이터 분석은 다음 글에서...

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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