Design Thinking. Data-Driven / 5whys

💡 디자인씽킹

• 사용자에 대한 이해를 기반으로 문제를 찾고 제품을 만들어 검증하는 프로세스
• 논리적으로 제품을 만들 수 있도록 도와주는 프레임워크 중 하나
• 디자인씽킹은 5단계로 구성

 

1. 공감하기 Empathy

인터뷰나 관찰 등의 다양한 방법으로 사용자와 공감대를 맞추고, 그들의 경험을 완전히 이해하기 위한 노력을 하는 단계

• 공감지도 (Empathy Map) : 6개의 도표를 채우며 사용자의 숨겨진 어려움과 욕구를 유추할 수 있도록 도와주는 시각화 도구
• (참고) https://www.toolo.org/sub/tool_detail.php?idx=15

2. 문제 정의하기 Define

공감으로 얻은 정보를 해석해 사용자가 불편함을 느끼는 지점을 발견하는 단계

• 공감으로 얻은 정보를 해석해 사용자가 불편함을 느끼는 지점을 발견하는 단계
•  💡 GIGO(garbage-in, garbage-out) : 올바르지 않은 데이터를 입력하면 올바르지 않은 결과값 나옴. 시작점인 문제 정의가 정확해야 의미 있는 결과를 얻을 수 있다는 뜻
•  올바른 방향의 솔루션을 만들기 위해 현재 상태를 정확히 파악하고 문제를 정의해야함

3. 아이디어 발산하기 Ideate

다양한 아이디어를 내고, 그중에서 가장 적합한 아이디어를 선택하는 단계

• HMW(How Might We?) : ‘만약 ~할 수 있다면 어떨까?’라고 질문을 사용해 가정과 상상 속에서 아이디어를 이끌어 내는 방법

4. 프로토타입 만들기 Prototype

사용자가 아이디어를 경험할 수 있도록 구체적인 제품이나 서비스로 개발하는 단계

• 사용자가 아이디어를 경험할 수 있도록 구체적인 제품이나 서비스로 개발
•  MVP : Minimum Viable Product의 약자로 목적을 달성하기 위한 최소한의 기능만 구현한 제품 / 리소스를 효율적으로 쓰기 위한 목적으로 아이디어를 확인할 수 있는 핵심 기능만 최소한으로 만드는 것
• 활용 도구 : 와이어프레임 Wireframe / 목업 Mockups / 프로토타입 Prototype

5. 테스트하기 Test

프로토타입을 사용자가 직접 사용해 보게 하고 피드백을 받는 단계

• 테스트는 프로토타입을 사용자가 직접 사용해 보게 하고 피드백을 받는 단계
• 테스트 단계에서 활용할 수 있는 방법 : 사용성 테스트 (Usability Test) / 휴리스틱 평가 (Heuristic evaluation) / 린캔버스 (Lean Canvas) / 역할극 (Role Playing)

 

위 5단계의 프로세스는 1~5번으로 한 방향으로만 진행되는 건 아니며, 필요에 따라서 되돌아오기도 하고 일부를 반복함

 

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📜 디자인씽킹의 역사

• 08년, 미국의 디자인 회사 IDEO의 CEO인 Tim Brown이 Harvard Business Review 지에 ‘Design Thinking’을 기고
• 이후 2009년 독일 경영 솔루션 그룹 SAP 사의 설립자인 Hasso Plattner가 Stanford 대학교 대학원에 d.School 설립을 후원하면서 확산
• 오늘날, 가장 대중적으로 알려진 디자인씽킹 모델 역시 스탠퍼드 대학의 디자인씽킹 5 steps model 임

Data-Driven과 디자인씽킹

• 데이터드리븐은 데이터를 중심으로 의사결정 하는 것

Data-Driven은 왜 중요한가?

• 1. 정확도 높은 의사결정을 할 수 있다.
  • 사용자 데이터라는 명확한 근거와 기준이 객관적으로 의사 결정할 수 있게 뒷받침
  • 그리고 의사결정에 제품을 만드는 사람의 취향이나 주관이 들어가지 않도록 도와줌
• 2. 빠른 의사결정으로 제품 개발의 속도를 높인다. 
  • 데이터는 다수의 사람이 빠르게 공감할 수 있는 수단
  • 다수가 같은 의견이면 결정이 빨라지고, 전체적인 제품 개발 속도가 올라감

문제 정의 단계에서 활용할 수 있는 방법론

• 친화도 분석 (Affinity Diagram)
• 페르소나 (Persona)
• 5 Whys
• 사용자 여정 지도(Customer Journey Map)  링크2

5 Whys를 이용해 문제 정의하기

관찰한 사용자의 문제나 이슈를 상단에 적고 시작한다.

- Why 1 : 기록한 내용에 대해 '왜?'라고 질문한다.

- Why 2 : 첫 번째 질문에 대답하고 다시 그 대답에 대한 이유를 질문한다.

- Why 3, 4, 5 : 원인이 파악될 때까지 질문과 대답을 되풀이한다.

마지막 대답을 토대로 문제의 근본적인 원인이나 인사이트를 도출한다.

 

[아래 예시로 보기]

매출이 정체된 커머스 서비스가 있다.
Why 1 왜 매출이 몇 달째 정체하고 있을까?
👉 웹사이트에서 충분한 결제가 일어나지 않고 있다.
Why 2 왜 웹사이트에서 충분한 결제가 일어나지 않을까?
👉 장바구니에서 결제 페이지로 이동하는 과정에 큰 이탈이 발생했다.
Why 3 왜 장바구니에서 결제 페이지로 이동하는 과정에 큰 이탈이 발생했을까?
👉 장바구니에서 결제로 이동하는 퍼널을 찾지 못했다.
Why 4 왜 결제로 이동하는 퍼널을 찾지 못했을까?
👉 결제하기 버튼이 눈에 띄지 않았다.
Why 5 왜 결제하기 버튼이 눈에 띄지 않았을까?
👉 UI가 눈에 띌 만큼 부각되지 않았다.
이를 통해
1) 다섯 번의 질문을 통해 서비스의 매출이 정체된 근본적인 원인을 추정하고,
2) ‘장바구니의 결제하기 버튼의 UI가 눈에 띌 만큼 부각되지 않았다’라는 가설을 세운다.
3) 어떻게 해결할 수 있을지 아이디어를 고민한다.