유저 피드백을 데이터로 측정하고 반복적으로 디자인과 기능을 개선하는 과정을 거쳐 더 나은 유저 경험을 제공하는 프로세스.
아이디어-구현->제품-측정->데이터-학습->아이디어-···의 반복을 통해서 진행.
장점 : 클라우드 발전으로 실시간 협업 활발해짐. 분석 툴 반전으로 임팩트 측정에 용이. 치열한 시장 경쟁에서 생존에 적합.
MVP : 최소 기능 제품. 최소한의 리소스와 기능을 갖춘 제품 또는 서비스로, 초기 아이디어나 가설을 검증하여 해당 아이디어나 가설이 앞으로 더 많은 자원 투자 가치가 있는지 판단할 수 있다.
데이터 드리븐 UX 트렌드
기존의 UX와 다르게 데이터 기반 가설 설정과 검증을 통하여 MVP를 빠르게 내놓고 데이터를 살펴, 실제 행동 데이터 기반 정량적 리서치로 보완하여 꾸준히 개선하는 것으로, 빠르게 변화하는 시장에서 효율적으로 제품을 개선할 수 있다.
데이터 드리븐 UX는 디자이너가 홀로 작업할 때 뿐만 아니라 협업 할 때, 그리고 산출물의 임팩트를 측정할 때에도 각각의 관점을 보는데 있어서 중요한 역할을 한다. - 디자이너 관점 - 유저 데이터의 해석을 바탕으로 디자인 산출물에 대한 논리적인 근거를 제공할 수 있다. - 커뮤니케이션 관점 - 데이터는 타 조직과 원활한 의사소통을 돕는 공용어 역할을 한다. - 비즈니스 관점 - 디자인 산출물이 비즈니스에 얼마나 기여하는 지 파악할 수 있다.
데이터 드리븐 UX에서 활용되는 지표 : 유저 관여도 관점, 재방문 관점, 획득 관점. 주요 지표는 프로덕트별, 도메인별 특성을 고려하여 다르게 설정된다.
