데이터 기반 사용자 여정 분석 도구 UX 디자인 개선 방안 제안 - 뷰저블 애널리틱스(Beusable Analytics)를 중심으로-

정지현; 김서연; 박민희; 이지현

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 정지현 (서울여자대학교) 김서연 (서울여자대학교) 박민희 (서울여자대학교) 이지현 (서울여자대학교)

저널정보: 인제대학교 디자인연구소 Journal of Integrated Design Research Journal of Integrated Design Research Vol.21 No.4(Wn.60)

발행연도: 2022.12

수록면: 9 - 26 (18page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

데이터 기반 사용자 여정 분석 도구 UX 디자인 개선 방안 제안 - 뷰저블 애널리틱스(Beusable Analytics)를 중심으로-

정지현 , 김서연 , 박민희 외 1명 Journal of Integrated Design Research 2022.12 학술저널

사용자 여정 시각화 서비스의 UX 디자인 개선에 관한 연구 -뷰저블 애널리틱스를 중심으로 -

정지현 , 김서연 , 박민희 외 1명 한국HCI학회 학술대회 2022.02 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

연구배경
최근 빅데이터 관련 기술의 성장과 데이터 분석 솔루션의 고도화로 인해 데이터 기반 UX 디자인의 중요성이 더욱 크게 부각되고 있다. 고객의 니즈와 행동 패턴의 정교한 분석이 점점 더 중요해지며, 다양한 분석 방식이 개발되었지만 국내에서는 아직까지 이를 구체화한 분석 도구의 개발과 인터랙션 디자인 기반 데이터 탐색 및 분석에 초점을 맞춘 연구는 미비한 실정이다.
연구방법
본 연구는 데이터 기반 사용자 여정 분석 도구의 사용자 경험 향상을 위한 디자인 개선 방안을 제안하고자 상용화되어 있는 사용자 여정 분석 도구 중 국내 서비스인 뷰저블 애널리틱스(Beusable Analytics)를 연구 대상으로 선정하였다. 우선 문헌 연구를 통해 사용자 여정 지도와 퍼널 분석에 대해 파악하고, 국내외 사용자 여정 분석 도구의 데이터 시각화 유형 및 데이터 분석을 위한 인터랙션 방식에 대해 분석하였다. 전문가 평가를 진행하여 뷰저블 애널리틱스의 사용성을 진단하고, 평가 내용 분석과 우선순위를 측정하여 주요 문제점과 디자인 개선 사항을 제안하였다.
연구결과
결과적으로 ‘여정 전체 조망의 한계’, ‘여정의 스토리텔링 전달 부족’, ‘데이터 기록 및 해석의 어려움’, ‘변동성 파악에 대한 어려움’ 총 4가지 주요 문제점과 디자인 개선 사항의 와이어프레임(Wireframe)과 핵심 경로 시나리오(Key path scenario)를 제안하였다.
결론
본 연구는 웹 페이지 내 사용자 여정 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고자 하는 IT 실무자가 효율적으로 데이터를 탐색하기 위한 UI(User Interface) 및 인터랙션(Interaction) 등의 사용자 경험적 측면을 고려하여 경험 향상 방안 제안을 목적으로 진행되었다. 전문가 평가 분석 자료와 상용화되어 있는 사용자 여정 분석 도구의 시각화 방식 및 인터랙션 측면의 분석 결과는 데이터 분석 시의 실무 UX 디자이너와 기획자의 행동 패턴과 기능 요구사항을 확인하였다는 것에 의의가 있으며, 동료 연구자들에게 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다. 또한, 디자인 개선안을 통해 기존 사용자 여정 분석 도구의 유용성을 높였으며, 이는 뷰저블 애널리틱스뿐만 아니라 퍼널 분석 등을 제공하는 사용자 여정 분석 도구의 발전방향 수립 시 참고할 수 있을 것으로 기대한다.

Background
With the recent growth of big data and the advancement of data analytics, the importance of data-informed UX design is being highlighted. As the need for more sophisticated analyses on user needs and behavior patterns, a great variety of analysis methods were developed. But, there is a lack of study that focuses on detailed data exploration and analysis based on interaction designs that implement such concepts for the moment.
Methods
Beusable Analytics, data-informed user journey analysis tool in South Korea, as a research subject to improve user experience based on data analysis. First, this study conducted literature review to understand about the User Journey Map, Funnel Analysis, Data Visualization types and Flow factors for Data Analytics. data visualization types and interaction methods of data informed user journey analysis tools were analyzed. Afterwards, expert evaluation was conducted, and major problems and design improvements were proposed by analyzing the evaluation contents and measuring priorities.
Results
Finally, four improvements were proposed as wireframe and key path scenario to improve the ‘limitation of the overall view of the entire journey’, ‘lack of storytelling of the journey’, ‘Difficulty in recording and interpreting data‘ and ‘difficulty in identifying variability’.
Conclusion
This study proposes ways to improve user experience by considering User Experience such as UI (User Interface) and Interaction for UX designers who want to derive insights by analyzing user journey data. Analysis results of user journey analysis tools and expert evaluations are meaningful in that they confirmed the behavioral patterns and functional requirements of practical UX designers during data analysis. It is expected to be used as a useful resource for the usefulness of the existing user journey analysis tool has been improved through the design improvement plan, and it is expected to be applied and used as an additional function of the user journey analysis tool that provides not only viewable analytics but also funnel analysis.

#사용자 경험 디자인 #고객 여정 지도 #퍼널 분석 #데이터 시각화 #데이터 기반 디자인 #UX Design #User Journey Map #Funnel Analysis #Data Visualization #Data-informed Design

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

정지현

소속기관 서울여자대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 복합학 > 학제간연구

논문수 5 이용수 2,398

김서연

소속기관 서울여자대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인

논문수 1 이용수 297

박민희

소속기관 서울여자대학교

주요연구분야 복합학 > 학제간연구 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5%

논문수 64 이용수 17,007

이지현

소속기관 서울여자대학교

주요연구분야 예술체육학 > 디자인 TOP 5% 복합학 > 학제간연구 TOP 5%

논문수 54 이용수 11,903

이 논문과 함께 이용한 논문

디지털 경험을 기반한 이동통신사 고객센터 애플리케이션 UI/UX디자인 개선 연구

이기훈 , 강태임 한국디자인문화학회지 2024 .12

UX Design Proposals Derived from Analysis of Information Architecture Design - Centered on Google, YouTube and Instagram -

Chung , Dahye , Lee 외 1명 한국디자인문화학회지 2024 .06

사용자 여정 시각화 서비스의 UX 디자인 개선에 관한 연구 -뷰저블 애널리틱스를 중심으로 -

정지현 , 김서연 , 박민희 외 1명 한국HCI학회 학술대회 2022 .02

자취 대학생들을 위한 상호 건강 돌봄 앱 서비스 연구 -UX/UI 디자인 프로세스 중심으로-

박만기 한국디자인문화학회지 2021 .12

특허성을 갖는 UI/UX 융합디자인 개발 방안 연구

송지성 , 박수조 한국디자인문화학회지 2019 .12

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-600-000368656

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)