정보, 데이터 사용자 경험에 미치는 영향 (2)

앞 선글라스에서는 주로 정보를 중심으로 사용자 경험에 미치는 영향을 정리했습니다. 여기서는 데이터를 중심으로 사용자 경험에 미치는 영향을 정리하려 합니다. 과연 데이터는 어떻게 사용자 경험을 변화시킬까요?

 

 

정보와 데이터의 차이

 

정보와 데이터는 다양한 관점에서 다르게도 또 같게도 바라볼 수 있습니다. 그러나 여기서는 정보는 사용자가 서비스에 대해 확보하는 다양한 내용들이라 하고, 데이터는 서비스 운영자가 서비스 내에서 발생하는 사건들을 수집하여 보는 것으로 한정합니다.

 

흔히 구글 애널리틱스(GA)나 네이버, 페이스북 광고 운영 페이지 등에서 제공되는 정보를 데이터로 보겠습니다. 물론 이것만 데이터는 아닙니다. 사용자가 느끼는 정보도 일종의 자극 데이터라 할 수 있습니다. 

 

또한 정보 분석 관점에서 다양한 데이터를 수집 분석한 결과를 정보로도 볼 수 있습니다. 그러나 이 글에서는 이야기의 집중성을 위해 위와 같이 데이터의 의미를 제한합니다.  

 

 

데이터가 사용자 경험을 형성하는 방식

 

온라인 서비스 개발/운영자는 서비스를 진행하면서 사용자가 어떤 것을 좋아하고, 어떤 상황에서 서비스를 나가는지 파악하려 합니다. 이렇게 파악한 데이터를 기반으로 서비스를 수정하거나 보완하게 됩니다.

 

온라인 서비스의 특징이기도 하지만 문제는 서비스 개발/운영자는 서비스 이용자의 사용하는 것을 보면서 파악할 수 없다는 것입니다. 그래서 맥락 정보가 아닌 특정 이벤트 데이터에 의존할 수밖에 없고 이는 때로 장님이 만진 코끼리 다리 같은 정보를 제공하기도 합니다.

 

그럼에도 서비스 데이터는 서비스 개발/운영자 입장에서 무시할 수 없습니다. 많이 사용하고 좋아하는 서비스는 잘 보이는 부분에 배치하고, 사용자의 서비스 이탈 요인이 되는 세부 서비스는 폐지하기도 합니다. 이러한 모든 것은 데이터라는 증거에 근거하여 진행됩니다.       

 

 

서비스 경험과 서비스 구조

 

서비스 구조는 메뉴 또는 IA라 도고 할 수 있습니다. 서비스 개발/운영자에 의해 의도적으로 형성된 구조화된 서비스 이용 흐름이라 할 수 있습니다.

 

서비스 구조가 서비스 경험에 영향을 주는 것은 순위 사이트를 통해 잘 알 수 있습니다. 과거 순위 사이트에서 인위적으로 1위를 만드는 마케팅이 유행한 적이 있습니다. 지금도 음원뿐 아니라 뷰티, 패션, 앱스토어 등 순위가 있는 사이트에서는 이런 순위 마케팅은 진행되고 있습니다.

 

이유는 간단합니다. 잠시라도 1위를 하면 이후 사용자가 많아지기 때문입니다. 똑같은 콘텐츠라도 30위일 때는 관심도 없도 이용해도 별로 좋지 않았는데 1위라면 관심을 넘어 너무 재밌고 좋은 콘텐츠로 느껴지게 됩니다.

 

순위가 아니라 만약 서비스 구조 때문에 사용자에게 노출이 되지 않는다면 당연히 해당 콘텐츠는 인기가 없을 것입니다. 또한 서비스 노출 방식이 디자인적으로 멋지거나 고루하다면 해당 서비스에 대한 사용 느낌은 달라질 것입니다.

 

이러한 서비스 구조는 데이터에 의해 변경됩니다. 예를 들어 두 기업이 똑같은 서비스를 똑같은 구조로 MVP 서비스를 진행한다고 합니다. 

 

이때 한 회사는 구글 애널리틱스, 다른 기업은 픽셀을 통해 데이터를 모으고 서로 다른 데이터 해석 방법을 사용하고 있다고 가정합니다.

 

약 6개월 후에 보면 똑같았던 서비스는 완전히 다른 서비스가 되어 있을 것입니다. 서비스를 운영하면서 확보한 데이터가 달랐고, 이의 해석이 달랐기에 이에 따른 서비스 보완, 보강이 달라졌기 때문입니다.

 

마케팅 관점에서 보면 이를 제한된 한정 정보에 의한 휴리스틱 또는 집합화에 따른 의사 결정의 차이로 발생한 현상이라 봅니다. 서비스 운영자 역시 인식되고 해석되어 저장되는 과정에서 정보의 영향을 받은 것입니다.

 

단지 데이터 툴을 사용하여 최신 기술적으로 데이터를 확보했고,  과학적 방식으로 데이터를 해석하였다고 하지만 이 또한 해당 서비스에서 발생한 수많은 사건들 중 일부에 대한 것이었고, 이를 서비스 전체를 설명하는 내용으로 해석하면서 추론(그것이 수학적이던, 과학적이던 아니면 인간적이던)의 과정을 거쳤기 때문입니다.

 

또한 서비스에 대한 애정으로 부정적 데이터는 그 의미를 축소하여, 긍정적 데이터는 그 의미를 확대하여 저장하는 경향이 나타나게 됩니다. 이러한 경향을 인간성이라고도 할 수 있고 휴면 에러라 할 수도 있습니다.