도서 소개

Data-Driven UX
: 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서

경험과 추측이 아닌 데이터에 근거하여
의사결정을 하고
성과를 창출해 나가는
UX를 ‘데이터 드리븐 UX’라 부릅니다.

이 책은 데이터 분석이 필요한 이들의
첫걸음을 도와주는 입문서입니다.

데이터 분석을 하고 싶지만 어떻게 시작해야 할지
모르는 분들을 위해,
UX 데이터를 올바르게 이해하고
해석할 수 있는 실질적인 방법론을 알려드립니다.

단순히 숫자로 표현되는 지표뿐만 아니라
웹 페이지 내 구체적인 사용자 행동 데이터
분석을 위한
전반적인 가이드를 제공합니다.

또한 데이터에 기반하여 UX 성과를
추적하고 조직에 공유하는 방법에 관해서도 소개합니다.

상세 이미지

저자 소개

FOUR GRIT는 Data-Driven UX
저변 확대를 위해 노력합니다.


포그리트는 Beusable과 Beusably의 개발사로 머신러닝 기반의 UX 빅데이터 솔루션 분야를 선도하고 있습니다.

사용자 개성이라는 모호함과 주관성을 토대로 하는 UX를 빅데이터를 통해 구체화하여, 이를 직관적으로 해석하고 다루는 것을 도와 Data-Driven UX 저변 확대를 위해 노력하고 있습니다.

출판사 서평

이 책의 단점
자사 서비스를 홍보하는 모양새입니다.
책의 예제들은 자사에서 개발, 운영 중인 ‘뷰저블’로 진행되었기 때문입니다.

한정된 데이터 분석을 이야기하고 있습니다.
CX라고 불리는 고객 경험에 한정된 데이터 분석을 다루고 있습니다.
사용자 경험을 바탕으로 작성되다 보니 기존 사용층 사례 중심으로 이루어질 수밖에 없었습니다.

초보 출판사입니다.
저희가 출판업을 등록하고 출판 관련 제반 사항들을 직접 진행했습니다.
부족한 부분이 많지만, UX 데이터 분석을 다루는 실무자들을 위한 가이드로서 부족함이 없도록 최선을 다했습니다.
그럼에도 출판하는 이유
UX는 여전히 어렵고, 빅데이터는 아직도 뜬구름 같습니다. 심지어 이 책에서는 그 둘을 연계해 설명하는 무모함을 더하고 있습니다. 그런데 재미있게도 실상은 이와 반대입니다. 사용자 개성이라는 모호함과 주관성을 토대로 하는 UX는 빅데이터와 만남으로써 구체할 수 있고, 그렇게 구체화한 UX는 쉽게 다룰 수 있기 때문에 더욱더 실질적이며 실현 가능한 영역으로 나아갈 수 있게 되었기 때문입니다.

데이터를 분석한다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 데이터를 수집하고 계산하여 의미를 찾는 일련의 작업들은 데이터에 관한 많은 사전 학습을 필요로 하기 때문입니다. 그래서 이 책에서는 데이터 분석의 시작을 돕기 위해 직관적으로 이해할 수 있는 시각화 기법인 히트맵을 사용하고 있습니다. 그리고 이러한 고객 행태 히트맵 방식은 ‘뷰저블’뿐 아니라 유사 도구 모두 같은 형식을 취하고 있어 한 번 익히면 다른 학습 없이도 지속적인 활용이 가능합니다.

포그리트는 빅데이터 솔루션을 개발하는 동시에 UX 빅데이터 컨설팅 활동도 병행하고 있습니다. 히트맵을 통해 ‘데이터 분석’이라는 실제 영리 활동을 하면서 데이터 분석에 대한 방법론을 성과로 이어가고 있습니다. 그래서 데이터 분석이라는 저변 확대를 위해 저희의 시행착오와 기술 자산을 공유하고자 했습니다. 이론으로 그치지 않고 상업적으로 활용되는 방법론을 공유함으로써 구체적인 성과와 효과를 통해 UX가 일반 상식이 되도록 하는 것이 포그리트의 역할이자 최대 목표입니다.

목차

1장 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식
  • 데이터 드리븐 UX의 배경 이해하기
  • 데이터 드리븐 UX의 등장 배경
  • 데이터 시대, 디자이너에게 요구되는 두 가지 역량

  • 데이터를 다루는 디자이너의 이점
  • 서비스 성장 주기별 방향성을 되짚어보는 데이터
  • 디자인 산출물의 근거이자 업무상 공통 언어가 되는 데이터
  • 반복적이며 손쉬운 디자인 검증을 돕는 데이터
  • 사내 분석 담당자 부재와 구분되는 업무 롤 극복

  • 데이터 분석을 시작하기 전 마음가짐
  • 비즈니스 기여와 성과 창출 목적
  • 조직의 이슈를 기반으로 사고하기
  • 가장 빠른 학습길은 자사 데이터로 직접 분석해보는 것

  • 데이터에 관한 오해
  • 오해 1. 데이터는 숫자와 수치를 의미한다
  • 오해 2. UX 디자이너의 역할은 데이터 측정 및 결과를 공유하는 일이다
  • 오해 3. 데이터는 숫자가 가장 중요하다
  • 오해 4. UX 디자인과 관련된 의사 결정은 모두 데이터를 바탕으로 실행해야 한다
2장 데이터 분석 프로세스 이해하기
데이터에 기반을 둔 UX 디자인 프로세스 이해하기
  • 데이터 분석 프로세스 이해하기
  • 1단계. 서비스 목표 설정하기
  • 2단계. 서비스 목적 달성에 방해되는 문제 페이지 발견하기
  • 3단계. 기능과 레이아웃 검증 및 최적화하기
  • 4단계. 콘텐츠와 세부 UI 검증 및 최적화하기
  • 5단계. 꾸준히 개선하고 개선 효과 추적하기

  • 데이터 분석 목표 설정하기
  • 목표란 무엇일까?
  • 조직의 상황에 따라 유연하게 달라질 수 있는 목표
  • 목표를 이루는 세 가지 요소
  • 행동 지표: 사용자가 어떤 행동을 해야 목표를 달성할 수 있을까
  • 정량 수치: 사용자가 행동 지표를 얼마나 달성해야 할까
  • 달성 기간: 어느 정도의 실행 속도로 조직이 움직여야 할까

  • 목표의 정량 수치가 지니는 또 다른 이름, KPI
  • 서비스 론칭보다 더욱 중요한 서비스 운영
  • KPI의 기본적인 개념과 좋은 KPI의 세 가지 특징
  • 업종별 대표적인 KPI
  • 누구나 따라 할 수 있는 KPI 수립하기
  • 비주얼 애널리틱스에서 선정할 수 있는 KPI

  • 우선순위를 부여하여 개선 방안 실행하기
  • 선택과 집중으로 개선 효과 높이기
3장 기본적인 UX 데이터 분석 관련 용어 이해하기
  • 데이터를 통해 알 수 있는 UX 정보 이해하기
  • 웹 사이트 사용자의 방문 규모 현황
  • 웹 사이트 사용자의 환경적 특성
  • 웹 사이트 사용자의 전환율과 이탈률, 종료율
  • 웹 사이트 사용자의 유입 경로
  • 웹 사이트 사용자의 전환 경로
  • 사용자의 웹 사이트 내 활동 정보

  • 숫자와 관련된 지표 분석에서 고려할 다섯 가지 사항
  • 첫째, 사용자가 활동한 행동의 정도와 양상
  • 둘째, 상세 행동에 따라 달라지는 해석
  • 셋째, 통계와 평균의 함정 이해하기
  • 넷째, 시간의 흐름에 따라 데이터 분석하기
  • 다섯째, 데이터를 세분화하여 해석하기

  • UX 디자이너를 위한 데이터 분석 도구
  • 웹 로그 분석 툴
  • 비주얼 애널리틱스
  • A/B Testing 툴

  • 주요 지표 및 용어 이해하기
4장 히트맵 데이터로 사용자 행동 분석하기
  • 히트맵 이해하기

  • 히트맵이란 무엇일까?

  • 아이 트래킹을 대체할 수 있는 히트맵


  • 마우스 클릭 분석하기

  • 무효 클릭

  • 유효 클릭

  • 전환 클릭

  • 비전환 클릭


  • 마우스 클릭 심화 분석하기

  • 사용자의 전반적인 관심도 이해하기

  • 페이지 내 콘텐츠별 관심 분산도 이해하기


  • 마우스 스크롤 이동 분석하기

  • 사용자의 기본 화면 높이 고려하기


  • 마우스 스크롤 데이터 교차 분석하기

  • 스크롤 도달률을 체류 시간과 함께 분석해야 하는 이유

  • 스크롤 도달률과 어텐션 그래프 교차 분석하기

  • 스크롤 도달률과 어텐션 그래프, 무브 히트맵 교차 분석하기

  • 사용자가 스크롤을 중단한 구간에서 히트맵 분석하기

  • 사용자가 스크롤을 중단한 구간의 개선 방안

  • 사용자가 스크롤을 계속 진행한 구간에서 히트맵 분석하기


  • Average Fold 분석하여 서비스 개선하기

  • Above the Fold 이해하기

  • Above the Fold의 역할

  • 해상도와 함께 Fold에 담긴 정보 이해하기


  • Fold 정보를 UX 디자인 개선에 활용하기

  • 스크롤 히트맵과 Average Fold 함께 분석하기

  • 사용자 체류 시간과 Average Fold 함께 분석하기

  • Fold를 UX 디자인 개선에 활용하기


  • 스트림으로 사용자 탐색 순차 분석하기

  • 스트림 해석 방법 이해하기

5장 심화 분석 시작하기
  • 유입 경로 이해하기
  • 유입 경로 분석의 필요성
  • 유입 경로별 사용자 행동 분석하기

  • CTA(Call To Action) 분석하기
  • CTA 이해하기
  • 효과적인 CTA 디자인을 위한 체크리스트

  • 퍼널 분석하기
  • 퍼널 이해하기
  • 퍼널 설계 방법 이해하기
  • 퍼널 설계 최적화하기

  • 개별 사용자 행동 분석하기
  • 세션 리포트 이해하기
  • 중요한 목표 달성 페이지에 집중적으로 활용하기
6장 실전! 데이터 분석 응용하기
  • 특정 콘텐츠가 소비되지 않는 이유 파악하기
  • 전환율 상승을 위한 개선 포인트 파악하기
  • 페이지 제공 의도가 효과적으로 전달되는지 측정하기
  • 정보구조(IA) 사용자 체감 효율성 분석하기
  • 전환율 증대를 위한 GUI 개선점 찾기
  • 사용자 콘텐츠 탐색 과정 분석하고 원인 파악하기
  • 사이트 사용 실패 요소와 원인 분석하기
  • 사용자가 체감하는 불편 요소와 원인 분석하기
  • 디바이스별 사용자 탐색 과정과 니즈 파악하기

  • 데이터를 기반으로 퍼소나 설정하기
  • 퍼소나의 중요성 이해하기
  • 데이터 기반 퍼소나를 만들기 위한 기본 데이터
  • 서비스 운영의 근거 자료가 되는 퍼소나
  • 뷰저블 홈페이지 메인으로 퍼소나 설정하기
  • 데이터 기반 퍼소나로 B2B 미디어 콘텐츠 최적화하기

  • 데이터 기반 사용자 여정 지도 설정하기
  • 사용자 여정 지도 이해하기
  • 사용자 여정 지도를 작성할 때 고려할 점
  • 사용자 여정 지도 작성을 위해 데이터 분석하기
  • 사용자 여정 지도의 양식 설계하기
  • 사용자 시나리오 구체화하기
  • 사용자의 행태를 사용자 여정 지도에 옮겨 적기

  • UX 데이터 분석과 시너지를 발휘하는 휴리스틱 평가
  • 휴리스틱 평가 이해하기
  • 기본적인 휴리스틱 평가 프로세스와 척도
  • 평가 실시 전 결정하면 좋은 세 가지 항목
  • 데이터 분석 시 경쟁사 리서치를 보완하는 휴리스틱 평가
7장 개선 결과 검증하기
  • A/B Testing 이해하기
  • 올바른 A/B Testing 진행을 위한 필수 검토 항목

  • A/B Testing이 적용된 사례


  • A/B Testing 진행하기
  • 목표 설정하기
  • 현황 분석 및 문제에 대한 원인 파악하기
  • 가설 수립 및 B안 제작하기
  • A/B Testing 진행하기
  • A/B Testing 기간 설정하기
  • A/A Testing 실시하기
  • 결과 비교하기

  • 뷰저블 메인 페이지 A/B Testing 사례
  • 현황 분석 및 가설 수립하기
  • 테스트 결과 확인하기
  • 사용자 의견 조사 실시
  • B안 최종 반영

  • A/B Testing 외 방법으로 개선 결과 검증하기
  • 히트맵으로 개선 결과 검증하기
  • 지표를 통해 개선 결과 검증하기
8장 조직에 공유하기
  • UX 분석 리포트 작성하기
  • UX 분석 리포트의 종류 이해하기
  • UX 분석 리포트 작성을 위한 실무 팁

  • 사이트 개선을 위한 실전 UX 분석 보고서 작성법
  • 첫째, 보고서 목차 설계하기
  • 둘째, 보고서 서식 설계하기
  • 셋째, 보고서 콘텐츠 추가하기
  • 넷째, 요약 장표 삽입하기
  • 다섯째, 주의점에 따라 최종 점검하기
  • A/A Testing 실시하기
  • 분석 보고서 장표 예시

도서 추천

이런 분들께 추천합니다!

  • 수익 창출로 직결되는 구체적인 UX 개선
    포인트를 찾고 싶은 서비스 기획자

  • UI 개선 포인트 발굴을 통한 종합적인
    사용자 경험 향상을 목표로 하는 디자이너

  • 정량/정석적 사용자 행태 추적을 통해
    콘텐츠 마케팅 최적화가 필요한 마케터

  • 고객 증대에 영향을 미치는 콘텐츠와 행태
    파악을 통해 성과를 높이고 싶은 CRM 담당자

  • 버그 재현과 데이터 분석으로
    리소스를 절감하고 싶은 개발자

  • 사용자가 반응하는 메시지/콘텐츠를 파악하여
    자료로 활용하고 싶은 영업 담당자

  • 사용자 문제점 재현을 통한
    CS 리소스 절감이 필요한 CS 담당자

추천의 글

이지현 교수 (서울여자대학교 미래산업융합대학 산업디자인학과) 『Data-Driven UX』는 데이터를 인터넷 비즈니스에 활용하고자 하는 기업에 기본 가이드이자 매뉴얼 역할을 하는 책이 되리라 생각합니다. 이 책은 데이터의 기본 개념과 함께 데이터를 활용하는 기업과 UX를 공부하는 학생들을 위한 기초적인 내용부터 차근히 설명하고 있습니다. 또한 데이터 분석에 아직 익숙하지 않은 독자를 위해 분석 프로세스와 목표 설정 단계를 설명하고 있어 데이터 분석은 물론 시도하고 UX 디자인 개선과 혁신 활동에 바로 사용할 수 있는 가이드가 될 것입니다.

아울러 최근에 주목받고 있는 Visual In-page Analytics를 활용하려는 방법을 자세히 안내해주고 있어 기존의 페이지 간 이동에 관한 데이터를 넘어 사용자 행태 분석과 인사이트 도출을 가능하게 해주고, 포그리트의 뷰저블 솔루션을 중심으로 히트맵, 스크롤 데이터, 스트림, 폴드, CTA(Call to Action) 등 UX 디자인 분야에 다양한 활용성이 있는 데이터의 의미와 활용 방법을 잘 알려 주고 있습니다. 또한 기업에서 데이터를 잘 활용하기 위한 퍼소나, 여정 지도, A/B Testing, 분석 보고서 등 구체적인 방법까지 소개하고 있어 데이터 분석을 잘하고 싶은 독자분을 비롯해 가이드에 목마른 많은 독자분에게 친절한 지침서 역할을 할 수 있을 것으로 기대합니다.

유의사항

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