연구배경 : 4차 산업혁명 시대에 빅데이터의 중요성이 증가함에 따라, 디자인 분야에서도 사용자 데이터의 활용이 강조되고 있다. 특히, 린 스타트업의 UX 디자이너들은 초기 데이터 수집 과정에서 어려움을 겪고 있음에도 불구하고, 데이터 기반 디자인에 대한 실질적인 적용 방법에 관한 연구는 부족한 상태다. 본 연구는 린 UX 프로세스 초기 단계에서 데이터 수집을 방해하는 주요 문제점들을 탐구하고, 현실적인 해결 방안을 제안하는 것을 목표로 한다.
연구방법 : 문헌 조사를 통해 데이터 기반 디자인, 데이터 유형 및 수집 방식, 그리고 데이터 기반 디자인의 실제 행태를 분석하였다. 연구 결과, 데이터 전문가가 부재한 초기 단계의 스타트업에서는 UX 디자이너의 데이터 수집 설계 역량이 중요함을 확인하였다. 따라서, 데이터 전문가 없는 환경에서 작업하는 UX 디자이너의 주요 어려움을 파악하기 위해 12명의 디자이너와 심층 인터뷰를 실시하고, 주제 분석 방법론을 사용해 17가지 주요 테마와 6개의 핵심 발견점을 도출하였다. 이후 린 스타트업의 UX 디자이너 4명과 함께 디자인 워크샵을 진행하여, 핵심적인 문제 해결 방안을 모색하였다.
연구결과 : 본 연구 결과, 조건별 지표 필터링이 가능하고 실시간 소통이 가능한 생산성 툴이 가장 적합한 솔루션으로 선정되었다. 이 툴은 시간의 흐름에 따른 요소 배치, 전사적 및 팀별 목표의 통합 구성, 내부 및 외부 커뮤니케이션 중심의 설계, 그리고 외부 사용자와의 소통 기능을 포함한다. 이러한 방향성을 바탕으로, 목표 설정, 퍼널 정의, 이벤트 및 프로퍼티 설정의 세 단계로 구성된 핵심 시나리오를 개발하였으며, 이를 효과적으로 시각화하기 위해 프로토타입의 형태로 설계하였다.
결론 : 본 연구는 데이터 기반 디자인의 중요성이 부각되는 상황에서, 데이터 전문가가 없는 린 스타트업 환경에서 UX 디자이너가 사용자 데이터 수집 과정에서 겪는 문제점을 탐색하고 해결 방안을 제시한 점에서 의미가 있다. 제안된 솔루션을 실무에 적용한다면, 데이터 기반 디자인을 시작하는 과정에서의 UX 개선에 기여할 수 있으며, 본 연구에서 도출된 페인 포인트를 바탕으로 각 조직에 적합한 환경 구축에 활용될 것으로 기대된다.
Background : In the Fourth Industrial Revolution era, the rising importance of big data highlights the need for user data utilization in design. Despite this, UX designers in lean startups are encountering challenges in the initial stages of data collection. This gap exists despite the active theoretical research in data-driven design, signaling a lack of practical application methods. The study aims to explore major obstacles in the data collection phase of the lean UX process and to propose applicable solutions.
Methods : For this study, a literature review was conducted to explore data-based design. It concentrated on examining various data types, how they are collected, and the real-world applications of these methods in design. It was identified that in early-stage startups, typically lacking data experts, UX designers have been undertaking significant roles in data collection design. To pinpoint the primary challenges in such environments, in-depth interviews with 12 designers were conducted. Using thematic analysis, 17 main themes and 6 key findings emerged. Subsequently, a design workshop with 4 UX designers from lean startups was organized to find effective solutions for these identified challenges.
Results : The study concluded that a 'productivity tool', enabling indicator filtering and emphasizing real-time communication, is the most suitable solution. This tool includes features such as arranging elements based on time progression, aligning goals across the company and within teams, a design centered on both internal and external communication, and the ability to interact with external stakeholders. In line with this direction, a core scenario composed of 'goal setting', 'funnel definition', and 'event and property setting' was developed, and a prototype was designed for effective demonstration.
Conclusion : The significance of this study lies in its exploration and proposition of solutions to challenges faced by UX designers in lean startup environments without data experts, particularly in the context of the burgeoning importance of data-driven design. The application of the proposed solution in practice is anticipated to enhance UX in the initial phases of data-driven design and to provide guidance for organizations in tailoring their environments based on the identified pain points.