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Curious ARTBRAIN 2021. 3. 31. 03:07

디자이너들이 이 쪽으로 조금이라도 관심을 주었으면 하는 생각에 링크를 남겨. 이 쪽 지식이 일천한지라, 우연히 발견한 이 블로그를 금과옥조처럼 짬짬이 읽고 있는데 - 그대들도 함께 보면 좋을 것 같아서 말야. 공유도 할 겸, 북마크도 할 겸. (괜찮은 독학 자료가 있다면 공유도 부탁. ^^)

 

인과추론 분석 설계에서 도메인 지식이 필요한 이유

 

danbi-ncsoft.github.io


우리 쪽 디자인을 하다 보면, 경력에 따라 만나는 순서가 있잖아.
아주 신입이라면 팀 내에서 자기 일만 잘하면 되겠지만, 그 기간은 차치하고.

제일 처음에는 기획자와 업무를 나눠 할 거야. 텍스트 쓰는 사람과 그림 그리는 사람으로 이해하면 될까? 요즘은 ux designer라고 해서, 둘을 통합하는 게 대세지만, 그래도 실무에선 은연중에 나뉘는 느낌이 있지.

그 결과로 완결된 구조와 화면이 그려지면,

내용, 이미지를 기능과 엮어 줄 퍼블리셔 혹은 프론트엔드 개발자를 만날테고, 가끔은, 모션 디자이너나 일러스트레이터를 만날지도 몰라. 사운드 디자이너나 3D 모델러, 성우, 더욱 드물게는 공학 엔지니어도 만나겠지.

이제 기획+디자인 범주를 넘어서게 되면, 꽤 자주 만나는 파트는 마케팅일 거야. 직/간접적으로 고객의 보이스를 듣고, 그것에 맞춘 적절한 운용이 필요할 테니까. 주로 애자일한 피드백 대응 건으로 많이 만나겠지만, 그들은 광고 파트일 수도 있고, 크게는 사업기획일 수도 있지. 업종에 따라서는, 마케팅을 통해서 또는 직접 생산관리, 물류 파트의 보이스를 건너 듣게 될 수도 있을 거야.

위 부서들과 함께 데이터(고객 피드백을 포함한 각종 데이터) 및 지표들을 보면서 의사결정을 함께하거나, 결과에 입각해 UX를 능동적으로 대응하는 정도가 되면 - 그게 Product Designer인 건데... 사실... 여기까지 깊게 챙길 수 있다면 Product Owner급이겠지.

그래서, 나는 현재 우리나라의 Product Designer라고 부르는 직군이 자신의 업무 범위를 제대로 이해하고 있는지 의심이 들어. 아직 실제로는 (UX 디자이너는 커녕) UI, GUI 디자이너의 스펙에 머물러 있음에도 불구하고, Appsflyer나 GA 볼 줄 아는 정도를 가지고 자신이 데이터 분석 및 판단능력이 있다고 생각하는 애들이 많은 것 같아. 직책명을 정하는 건 개인이나 회사의 몫이겠지만, 채용하는 입장에서는 필터링만 많아지는 거라서. ㅠㅠ

애널리스트가 없다면, 만나야 하는 사람은 백엔드 개발자일거야. 어쨌든 데이터는 추출해야 하니까. 어쩌면 애널리스트가 없이 개발자와 직접 raw data 가지고 이야기하는 것도 기초 지식을 배우는데 도움이 될지도 모르겠어. 나 역시 애널리스트랑 이야기할 때는, 무식이 탄로날까봐 조심스럽거든. ^^

Beusable이라는 서비스에서 시각화해주는 내용들. 요즘엔 이런 게 잘 되어 있어서 디자이너가 숫자를 봐야 하는 경우가 줄어들었지. 하지만, 이런 것에만 의지한 나머지 데이터 생성원리, 구조화 원리를 이해하지 못하는 것은 위험하다고 봐. (게다가... 이렇게 자동화해서 제공하는 데이터는 심도가 낮을 수 밖에)



여기까지의 순서는 내 경험을 기반으로 한 거라서 모든 경우에 적용될 수는 없지만, 대충 비슷할 거야. 부서명, 직책명이나 환경이 조금씩 다를 순 있어도, 디자이너는 유저의 Engagement가 높아지는 방향으로 영역이 넓어지는 게 보통이지.

디자이너가 이렇게 성장한다고 할 때, 

내가 생각하기에 디자이너들(GUI, UI, UX, Product)이 가장 취약한 부분은 데이터에 대한 기초 개념 데이터 기반 추론 능력이야. 

디자인이라는 직군이 창의와 개성이 존중되는 분야이긴 하지만, 협업의 관점, 사업의 관점에선 논리 게임에 가깝고, (UX 디자인은 더더욱!) 모든 디자인 지점마다 합리적 의사결정을 해야 함에도 불구하고, 디자이너의 성장과정에서 추론능력(특히 수학적인 사고)은 별로 신경쓰지 않는 것 같아서 말이지.

이게 왜 문제가 되냐면 -
데이터를 대충 해석했다가는 생뚱맞은 결론을 내기 쉽거든.
의도적이든 아니든 Gate Keeping도 빈번하고.

MBN의 버츄얼 인새너티 ^^ - ©나무위키

그리고, 심지어.

현상의 디테일, 즉 UX 분석 과정에서 정성적으로 얻어지는 (계측 불가능한) 데이터는 데이터 애널리스트라고 해도 보정할 수 없어. 게다가 사업 기획이나 HIPPO는, 데이터보다 자신의 신념에 핀이 꽂혀 있는 게 정상이고. ^^
* 바로 이 포인트가 Product designer의 기원이 아닐까 싶어.
** HIPPO : HIghest Paid Person('s Opinion)

그렇게 보면, 결국은

데이터를 편견없이 바라 볼 수 있는 가능성이 조금이라도 높은 파트가 (아이러니하게도) UX, Product 디자이너인데, 나도 무지랭이지만, 요즘 성장하는 단계의 애들을 보면, 이 쪽 생각을 너무 안 하는 것 같아.


ps.
주관적인 부분이 강하니까, 그냥 "디자이너들아, 데이터 공부는 안할 거니?" 정도로 이해해 주길 바라.
나도 틈틈이 챙겨보고 있지만, 이 분야는 정말 어렵고, 모르겠어. ^^

ps2.
섬네일 이미지는 - 데이터 무지랭이가 데이터를 바라보는 느낌을 unsplash에서 골라봤어.