데이터 드리븐 디자인 씽킹

데이터 드리븐 디자인 씽킹 

데이터로 공감하고 똑똑하게 의사결정하는 

 

 

비전공자도 데이터에 대한 이해를 바탕으로 보다 나은 의사결정을 할 수 있도록 안내하자는 생각을 해
데이터 리터러시(literacy) 교육과정을 개발했다. 

나아가 대부분의 데이터 교육이 데이터 자체를 다루고 활용하는 방법만 알려주고 끝나는 경우가 많다는 것에 

착안해 데이터를 현업 비즈니스 문제해결에 활용할 수 있도록 디자인씽킹과 결합한 과정도 함께 개발했다. 

모든 작업이 그렇듯 과정은 결과를 얻기 위해 존재한다. 즉 분석 작업도 분석된 데이터를 가지고 

실무에 활용, 즉 성과를 높이거나 혹시 있을 수 있는 리스크를 줄이기 위함으로, 전문가가 아니더라도 

데이터에 대한 이해를 높여 실제 분석하는 직원과 의사소통하는 데 문제가 없도록 하기 위해 애쓰고 있다. 

- 월간 인재경영 

과정 목표 

• 디자인씽킹의 핵심 '공감'을 통한 고객 중심의 사고 
• 정성적인 고객조사 방법론+정량적인 데이터 분석 방법론을 더한 창의적 문제해결 
• 문제현상을 데이터 중심의 사고방식으로 해결해보는 접근방법의 이해 

수강 대상 

데이터를 통해 빠르게 시장의 기회를 찾고,

새로운 문제를 발견하기 원하시는 분 

• 스타트업 팀(예비) 창업가 
• 중소 중견 기업의 의사결정권자 
• 인사 및 혁신 관련 부서 담당자 

이런분께 추천합니다 

• 제품 서비스 기획의 차별화 전략을 연구하는 기업의 기획 및 혁신 담당자 
• 기관의 교육프로그램에 적용하여 직접 코칭하기 원하는 HRD 담당자 
• 새로운 교육 연구를 통해 커리어를 업그레이드할 전문 강사 및 교수

---

 

Research	소비자 관련	소비자 인사이트 조사  소비자 트렌드 조사	데이터 마이닝, 텍스트 마이닝 소셜분석, 평판분석
	디자인 관련	조형 /기술 트렌드 조사  CMF 트렌드 조사	군집분석, 웹 마이닝  군집분석, 웹 마이닝
Concept	Persona 작성		텍스트 마이닝, 소셜 분석
	Journey Map 작성
Designing	Sketch / 3D modeling / Mock-Up
Verification	특허(의장, 트레이드 드레스) 검토		데이터 마이닝, 군집분석
	소비자		군집분석, 소셜 분석

 

 디자인 개발 단계에서 객관적 데이터를 의사결정자들에게 제공하여 소비자들이 느끼는 감성적인 부분을 찾아 낼 수 
있도록 돕고, 디자인 씽킹의 한계점을 보완할 수 있는 검증을 실시할 수 있다고 설명한다. 

 

데이터 드리븐 디자인씽킹의 이점은 무엇이 있을까 ? 

첫 번째, 사용자 중심의 공감을 극대화하여 문제를 더욱 창의적으로 해결할 수 있다는 것이다. 

두 번째는 기존의 문제 해결 프로세스를 더욱 빠르고 효과적으로 개선할 수 있다는 것이다. 

 

아이디어 도출을 위한 생각 도구들 

브레인 스토밍 

첫 번째는 브레인스토밍이다. 브레인스토밍은 두뇌(Brain)와 폭풍(Storming)이 합쳐진 용어로 두뇌에서 폭풍이
휘몰아치듯이 생각나는 아이디어를 많이 내놓는 아이디어 기법이다. 즉, 일정한 테마에 관하여 회의 형식을 채택하고,

구성원의 자유 발언을 통해 아이디어를 제시하게 촉구하여 발상을 찾아내는 것이다. 

A회사는 올해 가장 판매량이 좋았던 상품에 대하여 자유롭게 이야기하는 브레인 스토밍 하는 시간을 가졌다. 

이와 관련하여 구성원들이 자유롭게 손을 들고 해당 상품의 판매량 증가에 영향을 준 다양한 요인을
이야기하는 시간을 가졌다.

 

브레인 라이팅 (Brainwriting)

두 번째는 브레인라이팅이다. 해당 기법은 말을 하는 브레인스토밍 방식과는 달리, 기록지에 해결할 주제에 대해

아이디어를 기록하고 다른 팀원과 기록지를 교환하여 검토하는 방식으로 이루어 진다. 즉, 개인의 아이디어를 

다른 사람이 보고 그 아이디어에 착안하여 또 다른 아이디어를 발상하는 침묵의 기법이다. 

 

혁신 부트 캠프 (innovation Boot camp) 

세 번째는 혁신 부트 캠프다. 해당 기법은 서로 다른 배경 및 비즈니스를 가진 사람이 모여 협업을 통해 다양한 관점에서 
아이디어 도출하는 것이 특징이다. 

 

불스 아이 (Bull's eye) 

네 번째는 불스 아이다. 불스 아이는 유사 산업 또는 이종 산업에서 영감을 받는 방법이다. 즉, 현재 산업과 

이종/유사 산업을 접목시켜 새로운 인사이트를 도출하는 것이다. 

 

사례 

디지털 시대로 인하여 필름의 소비가 감소했고, 이러한 상황에 발맞춰 필름의 제조 공정 과정을 화장품에 
적용했다. 후지필름은 필름과 화장품의 가공기술이 유사하다는 점을 바탕으로 불스 아이 전략을 채택했고, 
글로벌 화장품 기업으로의 변신에 성공했다. 

 

랜덤 링크 

다섯 번째는 랜덤 링크다. 창의적 아이디어를 얻기 위해서는 선입견과 고정관념에서 벗어나는 것이 중요하지만,

그것이 쉽지만은 않다. 이러한 상황에서 전혀 관련이 없어 보이는 대상을 조합함으로써 의외의 창의적인 아이디어를 

도출할 수 있다. 이것이 바로 임의(Random)로 대상을 연결(Link) 하는 과정이다. 

 

스캠퍼 기법 (Scamper)

여섯 번째는 스캠퍼 기법이다. 스캠퍼는 기존 방법에 대체하기(Substitute), 결합하기 (Combine), 응용하기(Adapt),

변형하기(Modify), 다른 용도로 사용하기 (Put to other use), 제거하기 (Eliminate), 반대로하기 (Reverse)와 같은 

7가지 질문을 하여 새로운 아이디어를 떠올리는 데 도움을 얻는 방법이다. 

 

SCAMPER	질문	아이디어
대체하기	기존의 것을 다른 것으로 바꿔보면 어떨까?	나무젓가락은 젓가락의 재질을 나무로 대체한 것
결합하기	A와 B를 합쳐 보면 어떨까?	복합기는 복사와 팩스, 스캔 등의 기능이 결합되어 만들어진 것
응용하기	A에서 사용되던 원리를 B에도 적용 할 수 있을까?	벨크로(찍찍이)는 식물의 씨앗이 옷에 붙는 원리를 응용한 것
변형하기	A를 더 크게 키우거나 줄일 수 있을까?	태블릿 PC는 컴퓨터와 노트북을 간소화 해 휴대하기 쉽게 만든 것
다른 용도로 사용하기	A를 B 이외에 C로도 사용할 수 있을까?	라면을 스낵으로 만든 오뚜기의 뿌셔뿌셔
제거하기	A를 구성하는 요소의 일부분을 없애면 어떨까 ?	자동차의 지붕을 제거한 오픈카
반대로 하기	A에 대한 전제를 거꾸로 뒤집어 보는 것은 어떨까?	라면 국물은 빨갛다는 편견을 뒤집은 꼬꼬면이나 나가사키 짬뽕

 

테스트를 위한 AARRR 

1단계	고객 유치 (Acquistion)	사용자가 어떤 경로로 유입했는가?
2단계	활성화(Activation)	어떻게 처음으로 회원가입이나 제품 사용이 이루어지는가 ?
3단계	유지(Retention)	한 번 사용해본 사람이 계속 이용하는가?
4단계	수익화(Revenue)	사용자의 활동이 매출로 이어지는가?
5단계	추천(Referral)	사용자들이 주변에 제품을 소개하는가?

 

고객 유치 (Acquistion)

첫 번째 단계인 '고객 유치'는 사용자가 어떤 경로로 유입되었는지 확인하는 단계다. 

서비스 혹은 제품이 타깃으로 하는 사용자들이 어느 채널에서 광고를 접하고 방문하는지, 어떤 광고를 보고 방문하는지
등을 파악하여 보다 많은 유입이 일어날 수 있게 도와준다. 예를 들어 서비스를 방문하는 유저들의 채널인  페이스북이나

유튜브 광고 또는 인스타그램 등을 알아내거나, 어떤 형태의 광고를 본 유저들이 그것을 클릭하여 서비스로 유입되는지 

등을 파악하여 유저의 유입율을 개선할 수 있다는 의미다. 

 

활성화(Activation)

두 번째는 '활성화'단계다. 활성화 단계의 주요 목적은 제품이 전달하는 가치를 사용자가 최대한 빠르게 느낄 수 있게 

돕는 것이다. 이와 관련한 온보딩은 유저의 데이터를 받는 과정으로, 사용자가 제품에 전달하는 가치를 인지하고, 
잘 적응하게 만들기 위한 활동이다. 사용자들이 제품의 가치를 이해하도록 돕는 커뮤니케이션이나 제품 사용 방법을 
익힐수 있게 돕는 교육 등이 이 부분에 속한다. 
예를 들어 넷플릭스나 애플뮤직 등에서 좋아하는 장르를 고르거나 좋아하는 아티스트를 선태갛는 과정이 바로 사용자 

온보딩 과정이다. 해당 단계에서 가장 중요한 것은 이 서비스 혹은 제품이 무엇을 하기 위한 것인가를 명확하게 

보여주는 것이다. 또한 이 서비스 혹은 제품을 사용하면 좋은 점인 '아하 모먼트'를 심어주는 것이 중요하다. 

 

유지(Retention) 

세 번째 단계인 '유지'는 광고를 보고 회원가입까지 한 방문자가 내일도 들어오거나 일주일 뒤에도 들어오는지를 

알아보는 것이다. 유저들의 앱 방문을 유지시킬 수 있는 방법은 무엇일까 ? 

바로 앱을 처음으로 사용한 날의 다음날 혹은 일주일 안에 재방문하도록 유도하는 것이다. 재방문율이 높아지면 

이를 위해 사용되는 기업의 리소스를 아껴서 신규 유저를 위해 쓸 수 있으며, 기업의 이익이 향상되는 선순환이 
이루어진다. 

 

수익화(Revenue)

다음은 '수익화' 단계다. 수익화는 사용자의 활동이 매출로 이어지는가를 확인하는 단계로, ARPU와 ARPPU값을

확인하는 것이 중요하다.  ARPU는 Average Revenue Per User의 줄임말로, 가입한 유저 1인당 평균 결제 금액을
뜻한다. ARPU를 계산하려면 총 매출액을 유저 수로 나누면 된다. 총 매출액이 100만 원이 나왔는데, 유저의 수가
100명 이면 ARPU는 1만 원이 되며 한 유저당 가치가 1만 원을 낸다는 의미로 해석하는 것이다. 

여기서, 유저의 수가 100명이지만 실제로 그 중 1명이 100만 원을 모두 결제한 경우라면 ARPPU를 사용해야 한다. 
ARPPU는 Average Revenue Per Paying User의 줄임말로, 실제로 지출한 유저 1인당 평균 결제 금액을 뜻하며, 

결제를 한 유저로부터 발생한 평균 매출액을 측정한 것이다. 즉 100만 원의 총 매출액을 1명의 유저가 모두 결제한 것

이라면 ARPPU는 100만원이 되는 것이다. 해당 지표는 얼마나 죽은 유저가 많고 플랫폼 안에 있는 유저들이 실제로 
얼마 만큼의 가치를 내는지, 매출로 책정된 값이 실제로 얼마나 유의미한 값인지 확인할 때 주로 사용한다. 

 

추천(Referral)

추천은 의미 그대로 사용자들이 주변에 제품을 소개하는가에 대한 것으로, 사용자들이 입소문을 통해 확장되는 과정을

뜻한다. 이때, 그로스해킹에서는 단순한 입소문이 아니라 입소문을 통한 선순환 구조를 구축하는 구조적 문제로 접근

해야 한다. 수동적 입소문에만 의지해서는 사업 성장 속도가 느려지기 때문에 적극적인 추천 마케팅 체계를 

구축해야 한다. 

 

네이버 데이터랩 활용 추천 조건 

• 해당 주제에 대해 포털 사이트에서 사람들이 주로 검색하는 행위가 충분하다고 판단될 때 
• 키워드에 대해 1년 이상의 전반적인 동향을 필요로 할 때 
• 여러 주제어와 동시에 비교분석 할 때 
• 데이터 분석 결과에 따른 검색량 원본 데이터를 얻고 싶을 때 
• 주로 알고 싶은 정보의 유형이 '얼마나 많이 언급됐을까?', ' 언제 많이 언급됐을까' 와 같은 것일때