데이터 기반 설계 및 생성 설계 – 개요

훌륭한 디자인과 더 나은 사용자 경험이 교차하는 지점에는 서로를 보완하는 동시에 접근 방식에서 구별되는 두 가지 핵심 개념이 있습니다.

데이터 기반 설계

"데이터"라는 단어가 처음 사용된 것은 1640년대입니다. 공통된 견해에 따르면 데이터는 수집되고 분석되면 의사 결정에 적합한 정보가 됩니다.

분석된 데이터는 문제를 노출하고 해당 문제에 대한 추가 정보를 제공하며 솔루션의 효율성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 우리가 과학적 데이터를 다루든 디자인 관련 데이터를 다루든 사실입니다.

디자인 블로그 편집자 Cameron Chapman은 "데이터 수집 및 분석은 더 나은 디자인과 사용자 경험을 만드는 데 중요합니다."라고 말합니다.

이와 같이 데이터 기반 설계는 설계 프로세스 전반에 걸쳐 설계자에게 정보를 제공하기 위해 데이터(정성적 및 양적)를 사용합니다. 결과 디자인은 사용자의 선호도, 목표 및 행동에 더 매력적이고 맞춤화됩니다.

디자인 프로세스를 전체적으로 살펴보면 데이터 기반 디자인이 어디에 적합한지 알 수 있습니다.

• 발견
  • 문제 정의
  • 정보 수집(데이터 기반)
  • 브레인스토밍 및 분석
• 설계
  • 솔루션 개발(데이터 기반)
  • 반복
• 확인
  • 피드백(데이터 기반)
  • 반복

데이터는 어디서 얻나요? 데이터는 분석, 사용자 테스트, 연구(1차, 2차, 생성) 및 사용성 테스트와 같은 여러 소스에서 가져올 수 있습니다. 모든 상황에서 모든 사람에게 적용되는 하나의 표준 방식이 없기 때문에 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 다양한 방식으로 사용할 수 있습니다. 다음은 디자인과 관련하여 데이터를 적용하기 위한 몇 가지 팁입니다.

• 숫자와 맥락 – 양적 데이터와 정성적 데이터는 함께 잘 작동하여 완전한 이야기를 전달합니다.
• 다양한 데이터 – 분석, 고객 서비스 로그, 판매 데이터, 인터뷰, 설문 조사, 사용성 테스트 및 A/B 테스트가 몇 가지 예입니다.
• 인간의 경험에 민감 - 평균을 아껴서 사용하고, 자유롭게 확증하고, 조심스럽게 추론하십시오.
• 표준화된 공유 – 모든 사람이 함께 기본 사항을 이해할 수 있도록 데이터를 논의하고 공유하는 방법을 개발합니다.

한두 개의 데이터는 충분한 정보를 제공하는 일련의 결과를 제공하지 않으며 목표는 일상적인 경험에 대한 명확한 이해를 개발하는 것이므로 가능한 많은 데이터 유형을 고려하는 것이 좋습니다.

사용자 연구, 이론 또는 프로세스를 기반으로 디자인을 만들 때 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 것은 데이터입니다. 우리는 추측하고 "직감에 따라 갈" 수 있지만 비용이 많이 들고 비효율적일 수 있습니다. 추측하는 것보다 전략을 세우는 것이 더 효과적입니다.

주의 말씀. 데이터를 지나치게 단순화하고 잘못 해석하기 쉽습니다. 우리는 한 측면에 집중하고 우리가 관심이 없는 것을 무시하거나 디자이너와 사용자 모두를 좁은 길로 이끌 수 있는 주관적인 견해를 삽입할 수 있습니다. 객관성, 열린 마음, 모든 데이터 요소를 고려하는 것은 훌륭한 접근 방식입니다.

데이터 기반 설계에 사용되는 도구

디자이너로서 우리는 정성적 데이터와 정량적 데이터를 모두 사용하여 디자인을 알리고 구체화하므로 사용할 수 있는 몇 가지 도구를 이해하는 것이 유용합니다. 이것은 사용 가능한 모든 다양한 기술 도구 또는 소프트웨어의 완전한 목록이 결코 아닙니다.

정량적 데이터 기반 설계 도구

이는 Google Analytics, Adobe SiteCatalyst 등과 같은 도구가 설치되어 있다고 가정합니다.

• Unbounce – 다양한 페이지 레이아웃을 A/B 테스트하는 데 사용되는 랜딩 페이지 도구입니다.
• Optimizely – 분석 및 다변수 랜딩 페이지 테스트도 제공하는 또 다른 랜딩 페이지 도구입니다.
• Google 최적화 도구 – Google 애널리틱스에 통합된 최적화 도구는 디자이너가 웹사이트를 개선할 수 있는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

정성적 데이터 기반 설계 도구

• UserTesting – 실행 가능한 통찰력을 제공하는 사용자 연구를 위한 도구입니다.
• 사용성 허브 – 종단 간 원격 사용자 테스트 플랫폼입니다.
• Optimal Workshop – 웹사이트 및 정보 아키텍처를 위한 온라인 사용성 도구 모음입니다.
• Crazy Egg – 웹사이트 레이아웃을 이해하고 개선하는 데 도움이 되는 히트맵 도구입니다.

데이터 기반 설계를 위한 모범 사례

데이터 기반 설계는 조직이 모든 설계 팀의 표준 및 관행을 준수할 때 가장 잘 작동합니다. 다음은 성공적인 데이터 기반 설계를 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

• 분석 세션, 이탈률 및 히트 맵 결과와 같은 변경 사항이 구현되면 정량적 데이터를 사용하여 진행 상황을 추적합니다.
• 데이터 삼각 측량을 사용하여 올바른 문제/기회 영역을 찾고 가설의 범위를 좁힙니다.
• 측정하고 검증할 수 있는 잘 구성된 가설을 작성하고 문서화합니다.
• 광범위하게 전달할 수 있는 테스트 전략을 가지고 있습니다. 몇 레이어 깊이 들어가야 하지만 너무 많지 않아야 하며 주기적으로 업데이트되어야 합니다.

데이터는 설계 프로세스에 틀림없이 유용하지만 배타적으로 사용되어서는 안 됩니다. 데이터 기반 접근 방식의 즉각적인 피드백이 다른 유형의 입력에 대한 고려 없이 프로젝트의 최종적인 종료로 이어질 수 있는 상황을 쉽게 상상할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인

데이터 기반 디자인은 양적, 그리고 그보다는 덜한 정성적 입력에 의해 주도되는 반면, 제너레이티브 디자인은 자유롭고 반복적인 디자인 프로세스에 정보를 도입합니다.

제조 산업에서 제너레이티브 디자인은 기계 학습을 활용하여 자연의 진화적 접근 방식을 모방합니다. 설계 매개변수가 소프트웨어에 입력되고 알고리즘이 솔루션의 가능한 모든 조합을 탐색하여 종종 수백 가지 옵션이 생성됩니다.

제너레이티브 디자인은 디자인 프로세스에서 반복이라고 하는 가능한 조합을 탐색하는 것입니다. 즉, 다양한 솔루션에 도달하기 위해 다양한 "디자인"을 순환하는 것입니다.

제품 디자인에서 이 개념은 디자인 사고 프로세스와 매우 유사하며 소프트웨어 대신 사람들이 반복하고 아이디어를 내고 있습니다. 디자인은 일련의 입력(아이디어, 삶의 경험 등)을 기반으로 생성됩니다.

1980년대에 작가 Bryan Lawson은 디자이너와 건축가가 참여 방식으로 나란히 작업하는 일련의 디자인 실습을 제안했습니다. 이 시점까지 디자이너는 프로세스의 일부로 "외부인"을 포함할 필요성을 인식하지 못했습니다. 당시에는 논란의 여지가 있었지만 이러한 연습의 성공은 초기 생성적 접근이 올바른 일임을 증명했습니다.

제너레이티브 디자인과 디자인 프로세스

데이터 기반 디자인과 마찬가지로 제너레이티브 디자인은 디자인 프로세스의 모든 단계에서 발생합니다.

• 발견
  • 문제 정의( 생성 )
  • 정보 수집(데이터 기반)
  • 브레인스토밍 및 분석( 생성 )
• 설계
  • 솔루션 개발(데이터 기반)
  • 반복( 생성 )
• 확인
  • 피드백(데이터 기반)
  • 반복( 생성 )

새로운 디자인에서는 아직 그릴 데이터가 없기 때문에 제너레이티브 디자인을 먼저 하는 경향이 있습니다. 세상에 내놓을 아이디어가 있으면 질적 및 양적 데이터를 수집할 수 있습니다.

생성 및 데이터 기반 디자인은 서로를 보완합니다. 데이터 기반 설계를 통해 입력의 양적 특성으로 인해 정적 인 솔루션에 도달합니다. 그런 다음 제너레이티브 디자인을 적용하고 더 많은 아이디어가 제시됨에 따라 반복되고 형성되는 자유로운 결과로 끝납니다.

제너레이티브 디자인은 디자이너가 다른 방법으로는 해결할 수 없었던 더 큰 문제를 해결할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 데이터 기반 설계를 통해 이러한 문제가 성공적으로 해결되었음을 확인할 수 있습니다.

제너레이티브 디자인 프로세스의 장점은 다음과 같습니다.

• 창의성 증가 – 제너레이티브 디자인의 반복적인 특성으로 인해 더 많은 아이디어가 형성됩니다.
• 포용적 설계 – 프로세스에 다양한 목소리와 의견을 포함하면 보다 포용적인 프로세스가 촉진됩니다.
• 증가된 결과 – 프로세스가 설계 단계를 통해 계속됨에 따라 더 많은 결과가 생성됩니다.

제너레이티브 디자인에 사용되는 도구

디자이너가 제너레이티브 디자인에 사용하는 도구는 데이터 기반 디자인에 사용하는 도구와 많이 다릅니다. 제너레이티브 디자인을 통해 질적 관점에서 반복하고 사람들을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 도구에 관심이 있습니다.

• 포스트잇 메모 – 아이디어를 생성하는 가장 쉬운 방법입니다. 포스트잇 메모는 브레인스토밍 세션에서 사람들의 생각을 빠르고 쉽게 포착하는 방법으로 사용됩니다.
• 화이트보드 – 브레인스토밍은 사람들이 외부 관점을 도입하고 그룹으로 아이디어를 낼 수 있도록 하는 포괄적인 연습입니다.
• Balsamiq – 반복 및 사용자 피드백 수집에 유용한 저충실도 와이어프레이밍 소프트웨어 도구입니다.
• 스케치 – 설계 프로세스의 모든 단계에서 와이어프레임, 프로토타이핑 및 목업에 사용할 수 있는 널리 사용되는 소프트웨어 도구입니다.

성공적인 제너레이티브 디자인

제너레이티브 디자인은 진행 중인 프로세스이자 당면한 디자인 문제와 관련된 인간 경험에 대한 사려 깊은 조사입니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 팁입니다.

• UX 연구 – 고객 중심 사고를 가능한 한 빨리 디자인 프로세스에 도입하십시오. 제너레이티브 디자인은 인간 중심의 피드백에 의존합니다.
• 초기 설계 테스트 – 반복 테스트는 제너레이티브 설계의 큰 부분이며 설계 프로세스 전반에 걸쳐 진행됩니다.
• 포괄적인 디자인 – 다양한 배경과 경험 수준을 가진 사람들을 포함하면 테이블에 신선하고 새로운 관점을 제공하는 데 도움이 됩니다.

최적화된 미래

데이터 기반 디자인과 제너레이티브 디자인이 공존하여 디자인을 통해 더 나은 인간 경험을 창출합니다. 데이터 및 데이터 기반 설계는 문제를 분석하는 데 사용할 수 있는 구체적인 정보를 제공합니다.

데이터가 없었다면 조사할 가치가 없었을 것입니다. 일단 솔루션 세트를 염두에 둔 후에는 생성 설계를 주입하여 솔루션을 결과로 형성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

여러 면에서 이러한 디자인 프로세스의 융합은 디자인의 미래를 구현할 수 있습니다. 즉, 디자인 사고와 전통적인 디자인 사이의 간극을 메우는 것입니다.

우리는 이 두 가지 디자인 접근 방식이 우리를 어디로 데려갈 수 있는지 표면적으로만 긁기 시작했습니다. 데이터 기반 디자인이 세계에서 가장 혁신적인 제품 및 서비스에 중요한 역할을 했다면 이를 제너레이티브 디자인과 결합하여 많은 것을 얻을 수 있습니다. 아마도 이 두 가지가 복잡한 설계 문제를 해결할 수 있는 길을 열 수 있을 것입니다.

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