이창협 · Charlie Lee

복잡한 정보에서 구조를 찾습니다.

통합검색을 디자인할 때는 다양한 검색 결과를 어떤 순서와 형태로 보여줄지 고민했습니다. 다음앱을 개편할 때는 서로 다른 목적을 가진 콘텐츠와 기능들을 하나의 앱 안에서 정리해야 했습니다.

두 제품은 성격이 달랐지만 비슷한 고민이 있었습니다. 많은 정보를 담는 것만으로는 사용자가 원하는 것을 쉽게 찾을 수 없다는 점이었습니다. 무엇이 먼저 보여야 하는지, 어떤 정보가 함께 있어야 하는지, 사용자가 어디에서 다음 행동을 결정하는지를 살펴야 했습니다.

오랫동안 운영된 제품에는 그동안의 결정들이 쌓여 있습니다. 각각의 기능에는 만들어진 이유가 있지만, 시간이 지나면 전체 구조가 복잡해지기도 합니다. 이런 제품을 다룰 때는 지금의 구조가 만들어진 맥락을 이해하는 데 시간을 씁니다. 그리고 사용자 입장에서 다시 정리할 수 있는 부분을 찾습니다.

사용자 경험과 비즈니스의 관계를 살핍니다.

카카오톡 더보기탭을 담당하면서 이전보다 비즈니스 지표를 가까이에서 보게 됐습니다.

더보기탭에는 페이와 서비스 바로가기, 광고가 함께 있습니다. 사용자가 원하는 서비스를 쉽게 찾도록 만드는 일은 중요하지만, 화면의 구성이나 탐색 방식이 달라지면 커머스와 광고 성과에도 영향을 줄 수 있습니다.

실제로 탐색 경험을 개선하기 위해 세 차례 실험한 개편안을 출시하지 않은 적이 있습니다. 탐색 지표는 개선됐지만, 미리 정한 매출 기준을 충족하지 못했기 때문입니다.

이런 경험을 통해 하나의 지표만으로 디자인의 결과를 판단하기 어렵다는 것을 배웠습니다. 사용자가 얻는 편익과 제품을 운영하는 데 필요한 조건을 함께 살펴보고, 그 안에서 적절한 선택을 찾으려고 합니다.

결과를 보고 판단을 바꿀 수 있어야 합니다.

경험이 쌓이면서 이전에 효과가 있었던 방법이나 익숙한 디자인 패턴을 참고할 일이 많아졌습니다. 그렇다고 그 방법이 언제나 같은 결과를 만드는 것은 아니었습니다.

의도한 대로 사용하지 않는 경우도 있고, 기대하지 않았던 지표가 움직이기도 합니다. 실제 결과를 보면 처음에 생각했던 방향을 수정해야 할 때가 있습니다.

최근에는 디자인을 제안할 때 어떤 변화를 기대하는지 함께 정리하고, 적용한 뒤에는 그 예상이 맞았는지 확인하는 데 관심을 두고 있습니다.

결과를 설명할 수 없을 때는 데이터를 더 들여다봅니다. 처음 세웠던 가설이 틀렸을 수도 있고, 미처 고려하지 못한 사용자 행동이 있었을 수도 있습니다. 그 과정에서 알게 된 것들이 다음 디자인을 결정하는 데 도움이 됩니다.

문제와 가설을 구체적으로 정리합니다.

새로운 개선 과제를 시작하면 현재 어떤 문제가 있는지부터 살펴봅니다.

데이터에서 확인할 수 있는 현상과 아직 확인되지 않은 추측을 구분하고, 어떤 사용자 행동을 바꾸려는지 정리합니다. 같은 화면을 개선하더라도 무엇을 목표로 하느냐에 따라 해결 방법이 달라지기 때문입니다.

카카오톡 더보기탭에서는 PM, 데이터 분석가와 함께 가설을 구체화하고 A/B 실험으로 검증합니다. 개선하려는 지표와 함께 반드시 유지해야 하는 기준도 미리 정합니다.

실험을 시작하기 전에 기대하는 변화와 판단 기준을 정리해 두면, 결과가 나왔을 때 무엇을 확인해야 하는지 분명해집니다. 예상과 다른 결과가 나오더라도 그 이유를 살펴볼 수 있습니다.

데이터는 직접 확인하려고 합니다.

실험 결과를 볼 때는 요약된 수치에서 궁금한 부분을 더 찾아보는 편입니다.

어떤 지표가 달라졌는지 확인하고, 필요하면 데이터를 직접 집계해 비교합니다. 기대한 변화가 일부 구간에서만 나타났는지, 다른 지표에는 어떤 영향이 있었는지 살펴보면서 원인을 좁혀 갑니다.

물론 데이터 분석과 통계 검정은 전문성을 가진 동료들과 함께합니다. 저는 그 과정에서 사용자 경험의 관점으로 질문하고, 확인한 내용을 다음 디자인에 반영하는 역할을 합니다.

이렇게 일하면서 화면을 설계하는 과정도 조금 달라졌습니다. 이전보다 디자인을 제안할 때 어떤 결과를 확인할 수 있을지, 그 결과가 나오면 다음에 무엇을 판단해야 할지 함께 생각하게 됐습니다.

반복되는 일은 도구로 줄입니다.

디자인 시스템을 운영하거나 제품 데이터를 확인하다 보면 비슷한 작업을 반복할 때가 있습니다.

디자인 규칙을 확인하기 위해 여러 화면을 살펴보거나, 필요한 지표를 찾기 위해 같은 과정을 되풀이하는 일들입니다. 이런 작업을 줄일 방법을 찾다가 직접 도구를 만들기 시작했습니다.

Figma에서 디자인 시스템의 규칙을 검수하는 플러그인과 필요한 데이터를 조회하는 도구를 만들었습니다. 기존의 작업 방식을 조금 더 편하게 바꾸고 싶어서 시작한 일입니다.

도구를 사용하면 반복적인 확인에 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 다만 도구가 찾아낸 결과를 어떻게 해석하고 실제 제품에 적용할지는 별도로 판단해야 합니다.

저는 그 판단에 더 많은 시간을 쓰고 싶습니다.