컨버전스 디자인이 살아 남는다 데이터, 감성을 융합한 디자인

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컨버전스 디자인이 살아 남는다 데이터, 감성을 융합한 디자인

컨버전스가 우리 생활 깊숙이 침투하면서 라이프 스타일이 빠르게 변하고 있다. 융합의 사례가 늘게 되자 필연적으로 세상이 복잡해졌다. 이에 따라 비정상적이고 불필요한 현상과 비용을 최대한 걷어내야 할 필요가 생겼다. 이 중요한 역할을 가장 효율적으로 수행할 수 있는 것은 바로 데이터 중심의 ‘디자인’이다.

글. 김원주 비즈스프링 과장





기획자가 생각하는 디자인

필자는 디자인을 전공하지 않은 데다 디자인 관련 업무를 수행하고 있지도 않다. 10년도 넘은 첫 직장에서 2년간 웹 디자이너로 활동한 것이 전부다. 그것도 포토샵과 일러스트레이터 등의 그래픽 툴에 대한 단순한 하드 스킬을 지니고 있었을 뿐이었다. 당시에는 디자인에 대한 나름의 철학도 없었으며, ‘디자인은 결과물을 포장하기 위한 포장지에 불과하다’며 디자인을 천대하기까지 했다. 하지만 10여 년을 웹 분석가 및 기획자로 살아오면서 그 생각들은 조금씩 변하기 시작했다. 뒤늦게 디자인의 중요성에 대해 눈을 뜨게 된 것이다.

온라인 비즈니스에 필요한 소프트웨어 제공 회사에 다니는 필자의 주 업무는 웹 서비스들을 기획하는 것이다. 흔히 ‘분석-설계(기획)-실행(디자인 및 코딩)-수정 및 보완-결과물-평가’의 사이클을 거치는 작업이다. 문장만큼이나 긴 프로세스처럼 하나의 서비스를 론칭하기 위해선 많은 노력이 필요하다. 이 과정에서 기존 디자이너의 역할은 감성적인 디자인 표현에만 한정돼 있었다. 디자이너의 업무의 한계는 명확했다.

그러나 수년간 많은 서비스를 론칭하면서 확인할 수 있었던 건 사용자는 서비스의 표면적 모습을 통해 서비스의 가치를 인식한다는 것이었다. 질적으로 높은 서비스만 구현하면 성공할 수 있을 거로 생각한 필자의 생각이 잘못됐음을 하나둘씩 증명된 셈이다. 결국, 디자인은 단순하게 제품 또는 서비스를 심미적으로 표현하기 위한 기술적 노력만을 지칭하는 것이 아니라 이용자들에게 전달할 최종적인 가치를 표현하는 매개체여야 한다는 것을 깨달았다. ‘이왕이면 다홍치마’와 같은 1차원적인 디자인에 대한 접근은 구시대적 발상이며, 다홍치마 일 수밖에 없는 내외부적 장치들을 설계해내고 만들어내는 거야말로 이 시대의 디자인에 요구되는 모습이다.



컨버전스 시대의 디자인

컨버전스 시대가 열리면서 각 영역에 경계가 허물어지기 시작했다. 물론, 디자인도 한 영역에만 머물지 않고 있다. 최근 데이터 사이언티스트(Data Scientist)라 불리는 마케터, 기획자, 기술자가 결합한 형태의 직무 군이 크게 주목받고 있는 것처럼 디자인도 디자인 외적인 업무를 넘나드는 방향으로 변하고 있다. 필자는 이 시점이 바로 디자인 컨버전스가 필요한 시기라고 생각한다. 이성적 디자인과 감성적 디자인을 융합해야 하는 시대가 된 것이다.

혹자들은 두 디자인의 경계를 20세기 전과 후로 나눠 디자인 컨버전스를 설명한다. 20세기 이전 디자인이 합리적 판단과 접근을 중시한 디자인, 그 후의 디자인은 실용성, 작품성, 편리성을 포함한 감성과 오감 만족을 추구하는 디자인이었는데, 감성 디자인이 이미 디자인 컨버전스가 이뤄진 형태라고 말하는 것이다. 그러나 필자는 디자인 컨버전스를 위해선 한 가지가 더 필요하다고 생각한다. 빅데이터 시대에 걸맞은 ‘데이터’를 활용하는 것이다.



데이터 중심의 디자인 (Data-Driven Design)

데이터 중심의 디자인을 하기 위해선 두 분야를 융합할 줄 알아야 한다. 문제는 다양한 분야에선 데이터에 근거한 의사 결정 및 업무 진행이 이미 익숙해진 모습이지만, 빅데이터 시대란 말이 무색하게 아직도 많은 기업이 데이터 분석과 활용에 어려움을 겪고 있다는 점이다. 특히, 디자인 분야에서 데이터 중심의 업무에 대해 정의 내리는 건 쉬운 일도 아니다. 이런 상황에서 디자인을 데이터와 연결하기는 더욱 어려운 일일 것이다. 그러나 반대로 이를 잘 활용한다면 데이터 중심의 업무 방식으로 서비스를 차별화할 기회를 얻을 것이다. 그럼 디자인 중심의 ‘데이터’에 대한 개념이 아직 모호한 듯하니 이를 정리해보자. 데이터는 크게 두 가지로 분류할 수 있다.



정량적 데이터
누가, 무엇을, 언제, 어디서와 같이 수치로 표현할 수 있는 데이터
정성적 데이터
왜, 어떻게와 같이 수치로 표현하기 어려운 데이터



정량적 데이터는 구글 애널리틱스와 같은 분석 도구를 통해 손쉽게 측정할 수 있다. 현재 시장에 나온 대부분의 분석 도구 역시 양적인 측면의 데이터에 초점을 맞추고 있다. 정량적 데이터를 활용하면 디자인 개선의 아이디어를 얻을 수 있다. 상품 페이지보다 Q&A 게시판 페이지의 트래픽과 체류 시간이 높다면, 우리는 상품 페이지의 UX 디자인을 개선해야 한다고 생각할 수 있을 것이다. 하지만 순수한 숫자 데이터만으로 웹사이트 사용자들이 상품 페이지의 내비게이션, 구조 등 UI 부분이 마음에 들지 않아 장시간 체류하지 않는다고 단정하긴 어렵다. 이렇듯 숫자 데이터가 우리에게 알려줄 수 있는 한계가 명확해 데이터 중심의 디자인에서 ‘왜’, ‘어떻게’의 데이터에 대한 갈증은 해소되지 않는다.

이를 해결하기 위해선 정량적, 정성적, 데이터를 동시에 활용할 줄 알아야 한다. 문제는 ‘왜’와 ‘어떻게’에 대한 정성적 데이터를 측정하기가 쉽지 않다는 것이다. 사용자 대상으로 설문 조사를 하지 않는 한 오차가 존재하는 범위 내에서 이를 예측만 할 수 있다. 예측으로 넘어가면 이것은 다시 정량적 분석이 되기도 한다. 데이터 분석가들은 종종 다양한 정량적 데이터들을 여러모로 분해하고 조합하면서 ‘왜’에 대한 물음에 대해 추측 데이터를 산출하기도 한다. 이러한 가공 데이터는 분석가의 역량에 따라 오차 범위가 다르겠지만, 의미 있는 데이터로 하기도 한다. 웹사이트 방문자들이 상품 페이지를 이탈하는지에 대해 더 직관적으로 알 수 있다면 우리가 어떤 디자인적 개선을 이뤄내야 하는지를 더욱 쉽게 알 수 있을 것이다.






데이터에 대한 오해

데이터 중심 디자인의 필요성에 대해 강조하고 있지만, 현업 디자이너들의 감각을 무시하는 것은 아니다. 오히려 감각적인 사고방식이 실측 데이터보다 더 정확한 경우도 종종 경험하기 때문이다. 우리는 마케터의 이벤트에 대한 감각이 예측 데이터보다 더 정확하게 맞아떨어지고, MD의 상품에 대한 감각이 소비자 취향에 더 적합한 상품 소싱을 이끌어 내는 걸 경험해왔다. 다만 그들의 감각에 데이터가 더해지면 더 높은 성과를 기대할 수 있기에 컨버전스의 중요성을 강조하는 것이다. 그럼 데이터에 대해 우리가 오해하기 쉬운 몇 가지 사항을 간단하게 짚어보고 어떻게 해야 올바른 컨버전스를 이뤄낼 수 있을지에 대한 해답에 조금씩 접근해보자.




1. 데이터는 숫자로 존재해야 한다
수치화된 데이터는 어떤 근거자료보다 신뢰성을 보장한다. 그렇지만 데이터 분석가가 해석한 데이터의 형태는 수치가 아닌 그 사람의 타입으로 존재할 수 있다.

2. 데이터의 양이 많을수록 좋다
물론 빅데이터라 부를 수 있을 만큼의 데이터를 보유하는 것은 장기적으로 이득이 가져다줄 것이다. 그러나 데이터를 해석할 수 없다면, 그 방대한 데이터는 시스템 리소스를 잡아먹는 짐이 될 것이다.

3. 데이터는 관리자에게만 필요하다
데이터를 가장 효과적으로 활용할 때는 데이터 관리자의 의사결정 순간이다. 그러나 데이터는 데이터 중심의 디자이너와 그 외 직무의 현업 담당자 모두에게 중요하다.

4. 데이터는 혁신을 파괴한다
실측된 데이터는 활용하는 것은 사람이다. 어떻게 해석하느냐에 따라 과거의 답습이 될 수도, 미래의 예측이 될 수도 있다. 과거의 행동 및 경험에 대한 정당성을 부여하기 위해 데이터를 활용하는 오류를 범해서는 안 된다. 오류를 범하지 않는다면 데이터가 디자인 크리에이티브의 발목 잡는 일은 없을 것이다.

5. 디자인에 데이터를 활용하는 방법이 존재한다
사람들은 전문가만의 데이터 활용 방법이 있는 것으로 착각하지만 그렇지 않다. 데이터의 가치는 당신이 쌓아온 경험과 감각 지식에 의해 달라질 수는 있다.




결국 컨버전스 시대에서의 융합은 기술과 기능의 결합뿐 아니라 지식, 경험, 감각들도 함께 활용해야 한다는 것이며, 디자인의 역할이 그 어느 때보다 중요해졌다는 것이다. 복잡하게 얽혀있는 다양한 상품과 기능들을 단순명쾌하고 통일감을 줄 수 있는 UX로 재구성해 가치를 시각적으로 부여할 수 있는 최전선의 영역이 바로 디자인이기 때문이다.

물론 디자이너가 모든 영역에 대해 지식을 쌓을 필요는 없다. 우리에겐 소통과 협업이라는 좋은 도구가 있기 때문이다. 아집과 독단의 벽을 허물고 직무의 경계를 넘어서서 큰 흐름을 바라본다면, 여러분의 감각과 데이터가 시너지를 만들 것이다. 데이터 분석이 갖는 진정한 효과와 가치는 이때 드러난다.


편집자 주. 클릭 이슈는 격월로 온·오프라인에서 발생하는 이슈를 주제로 진행하며, 대표적인 e-Business 솔루션 업체로 웹 분석 서비스를 전문적으로 제공하는 비즈스프링(www.bizspring.co.kr)과 함께 합니다.
 

tags 김원주 , 비즈스프링 , 컨버전스 , 데이터 , 기획자 , 데이터 사이언티스트 , Data-Driven Design , 정량적 데이터 , 정성적 데이터

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