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이론34

서비스 기획에서 유의해야 할 <편향> 편향(Bias)은 우리가 의사결정을 내릴 때 무의식적으로 영향을 미치는 사고의 왜곡입니다. 이 편향은 우리가 정보를 처리하거나 선택을 할 때 객관성을 잃게 만들 수 있으며, 잘못된 결정을 내리게 할 수 있습니다. 서비스 기획 시 의사결정에 영향을 미치는 다양한 편향이 존재합니다. 이러한 편향을 인식하고 관리하는 것이 더 나은 사용자 경험을 설계하는 데 중요합니다. 오늘은 서비스 기획에서 유의해야 할 주요 편향과 이를 극복하는 방법에 대해 다뤄보겠습니다.확증 편향 (Confirmation Bias)확증 편향은 자신의 기존 신념이나 가설을 강화하는 정보만을 선택적으로 수집하거나 해석하는 경향입니다. 이로 인해 서비스 기획자는 자기 의견에 맞는 정보만을 찾으려 할 수 있으며, 객관적인 데이터를 놓칠 수 있습니.. 2024. 11. 15.
사용자 중심 디자인을 통한 <좋은 UX> 만들기 UX(User Experience)란?사용자가 제품이나 서비스를 사용하며 느끼는 모든 경험UX 디자인은 사용자의 만족도, 목표 달성의 용이성, 감정적 반응 등을 고려하여 제품이나 서비스의 전체적인 경험을 설계하는 데 중점을 둡니다. 하지만 UX는 단순히 현대의 디자인 트렌드에 불과한 것이 아닙니다.HCI(Human-Computer Interaction)라는 학문적 배경에서 발전하여 UX라는 개념이 탄생했습니다. HCI는 인간과 컴퓨터 시스템 간의 상호작용을 연구하는 분야로, 초기에는 컴퓨터 사용성에 중점을 두었지만, UX는 이를 확장하여 디지털 경험 전체를 포함하게 되었습니다. 이처럼, UX는 단순히 디자인 트렌드를 따르는 것이 아니라, 사용자 경험의 특성을 반영한 디자인이어야 좋은 UX라고 할 수 있습.. 2024. 11. 13.
고객 중심 경험을 위한 <서비스 디자인>, UXD, SXD 디자인 씽킹이 사용자 문제를 해결하기 위한 창의적 접근법이라면, 서비스 디자인, 사용자 경험 디자인, 서비스 경험 디자인은 이러한 접근을 구체적인 서비스와 사용자 경험에 반영하는 방식입니다. 이 글에서는 서비스 디자인을 중심으로 UX와 SXD가 어떻게 적용되는지 살펴보겠습니다. 서비스 디자인이란? 서비스 디자인(Service Design)은 고객이 서비스와 상호작용하는 모든 순간에서 일관된 경험을 제공하기 위해 서비스의 구조와 세부 사항을 설계하는 과정입니다. 고객이 접하는 모든 요소가 조화롭게 작동하도록 설계하는 것이 핵심이며, 고객이 기대감을 충족하고 긍정적인 기억을 남기는 것을 목표로 합니다. 서비스 디자인의 3가지 접근법 스킬로서의 접근: 서비스 디자인을 기술적인 스킬로 활용하여 사용자 조사, 공.. 2024. 11. 12.
<디자인 씽킹> 창의적 문제 해결을 위한 접근법 영상 제작을 배우던 시절 디자인 씽킹을 통해 창의적인 아이디어를 도출하고 효과적인 컨셉을 찾아가는 과정을 배웠던 기억이 납니다. 그 경험은 사용자 중심의 혁신적인 문제 해결을 위한 중요한 기초가 되었는데요. 그 경험을 바탕으로 서비스 기획자로 일을 하면서 디자인 씽킹을 적극적으로 활용하며 제품을 구상하고, 문제를 해결해 나갈 수 있었습니다. 이때 기획자가 하는 디자인 씽킹은 무엇일까 생각해 보았을 때 다른 점은 바로 문제 접근 방식의 차이인 것 같습니다. 디자인 씽킹은 '정답이 없기' 때문에 어떤 식으로 디자인 씽킹을 하느냐, 어떤 식으로 디자인 씽킹의 과정을 보여주느냐에는 답이 없지만 서비스 기획자라면 사용자 중심의 사고방식을 통해 끊임없이 개선해 나가는 과정이 필요할 것 같습니다. 오늘은  서비스 기.. 2024. 11. 11.
AI 모델 구현의 기초 <머신러닝과 딥러닝> 쉽게 이해하기 AI 기술이 다양한 산업에서 활용되면서, 머신러닝과 딥러닝은 데이터 분석과 모델 구축의 기본 개념으로 자리 잡았습니다. 아래 그림은 인공지능(Artificial Intelligence), 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)이라는 세 가지 용어를 보여주고 있는데, 이 중 인공지능은 가장 넓은 개념으로, 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술을 뜻합니다.그 안에 속하는 머신러닝과 딥러닝은 학습과 성능 개선을 가능하게 하는 핵심 기술로, 실제 AI 모델을 구현하고 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 담당합니다.이번 포스팅에서는 머신러닝과 딥러닝이 무엇인지, 각각의 특징과 실무 활용 방법을 알아보겠습니다.1. 머신러닝(Machine Learning)의 개념과 특징머신러.. 2024. 11. 8.
인공지능 학습 유형의 이해<지도학습, 비지도학습, 강화학습> 인공지능(AI)의 핵심은 데이터를 기반으로 한 학습입니다. AI가 스스로 문제를 해결하고 더 나은 결정을 내리기 위해서는 학습 과정이 필수적인데요, 이 학습 방법은 크게 지도학습, 비지도학습, 그리고 강화학습으로 나눌 수 있습니다.지도학습(Supervised Learning)지도학습은 이미 정답이 있는 데이터를 통해 모델을 학습시키는 방식입니다. 주로 분류와 회귀 문제에 많이 사용됩니다. 예를 들어, 이메일을 '스팸'과 '정상'으로 분류하거나, 주식 가격을 예측할 때 지도학습을 활용할 수 있습니다. 지도학습의 장점은 학습 데이터에 정답이 포함되어 있어 정확도가 높은 예측 모델을 만들 수 있다는 점입니다.비지도학습(Unsupervised Learning)비지도학습은 정답이 없는 데이터를 가지고 패턴을 발견.. 2024. 11. 7.
흐름과 자원의 시각적 표현 <생키차트> 사실 생키차트라는 용어를 꼭 알 필요는 없는 것 같습니다. 생키 차트(Sankey Diagram)는 자원의 흐름이나 이동을 시각적으로 표현하는 도구로 주로 에너지, 물질, 비용 등의 흐름을 나타내며, 화살표의 두께로 흐름의 양을 표시하는 것을 말합니다. 바로 아래 이미지처럼 말입니다.익숙한 그림이지만 해당 용어는 처음 들어보는 분들도 많으실 것 같은데요. 생키차트는 현업에서 많이 사용되는 용어는 아니지만 고객 흐름을 파악하다 보면 차연스럽게 보게되는 경우가 많습니다. 생키차트는 복잡한 데이터의 흐름을 직관적으로 표현할 수 있는 강력한 도구로, 특히 자원의 분배와 흐름을 시각적으로 나타내는 데 사용합니다. 따라서 아마 '흐름도'나 '자원 분배 차트'와 같은 말이 더 익숙할 수 있습니다.만약 오늘 이 글을 .. 2024. 10. 7.
AI 모델 학습 과정을 이해하기 위한 기초 용어 AI 시장이 커지면서 인공지능 기술에 대한 관심이 점점 높아지고 있습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 모델을 활용하는 과정에서 자주 등장하는 용어들이 있는데요. 오늘은 프리 트레이닝(Pre-training), 파인 튜닝(Fine-tuning) 외에도 AI 관련 용어 몇 가지를 함께 소개하겠습니다. 이를 통해 AI 모델이 어떻게 학습하고 발전하는지 더 명확히 이해할 수 있을 것입니다.1. 프리 트레이닝(Pre-training)프리 트레이닝은 AI 모델이 본격적인 학습에 들어가기 전에, 대량의 데이터를 이용해 기본적인 패턴이나 규칙을 학습하는 과정입니다. 이 과정에서 모델은 아주 광범위한 데이터를 통해 기초적인 언어 구조, 이미지 패턴 등을 인식하게 됩니다.프리 트레이닝은 두 가지 이유로 매우 중요합니다. 첫째.. 2024. 9. 28.
<KPT 회의>로 문제를 해결하고 성과를 극대화하기 프로젝트를 진행하면서 성과를 점검하고, 개선해야 할 부분을 찾는 과정은 필수적입니다. 그중에서도 KPT 회의가 특히 주목받는 이유는 단순하면서도 실질적인 문제 해결을 돕기 때문에 복잡한 절차 없이 팀의 성과를 점검하고 개선점을 찾아낼 수 있으며, 실행 가능한 구체적인 방안을 도출하는 데 매우 효과적이기 때문입니다. 특히, 애자일 방식에서 주로 사용되는 회고 미팅 중 하나로, 팀의 협업 효율성을 높이고 지속적인 성장을 이끌어내는 역할을 합니다. 이번 글에서는 KPT 회의의 정의와 장점, 그리고 실제 사용 예시를 통해 이 방법론이 어떻게 유용한지 알아보겠습니다.KPT 회의란 무엇인가요?KPT는 Keep, Problem, Try의 약자로, 팀이 회고를 진행할 때 구조적으로 피드백을 정리하는 방법입니다. 각 요.. 2024. 9. 26.
유연한 업무 관리의 비결 <애자일(Agile)> 📝 애자일(Agile)이란?변화에 빠르게 대응하며, 작은 단위의 여러 프로젝트를 반복적으로 수행해 지속적으로 개선하는 유연한 업무 관리 방식 소프트웨어 개발 분야에서 애자일은 2001년 여러 개발자들이 애자일 선언(Agile Manifesto)를 발표하면서 본격적으로 주목받기 시작했습니다. 이후 디지털 혁신이 가속화되면서, 고객의 요구와 시장 변화에 빠르게 대응하는 것이 필수 요소로 자리 잡았고, 이에 따라 유연하고 적응력이 뛰어난 애자일 방식이 널리 채택되었습니다.당시 전통적인 워터폴(Waterfall) 방식은 개발 주기가 길고, 초기 계획에 맞추어 모든 단계를 순차적으로 진행해야 했기에, 빠르게 변하는 환경에 대처하기 어려웠습니다. 반면, 애자일은 작은 단위로 작업을 나누고 반복적인 개발을 통해 피.. 2024. 9. 24.
비즈니스의 건강을 측정하는 도구 <재무제표> 이해하기 재무제표는 기업의 재무 상태를 한눈에 보여주는 문서입니다. 기업이 일정 기간동안 벌어들인 수익, 지출한 비용, 현재 가지고 있는 자산과 부채를 종합적으로 보여주어 기업의 재무 상태와 성과를 투명하게 드러내어 투자자, 채권자, 주주, 정부 등 여러 이해관계자들이 기업의 상황을 파악할 수 있게 해줍니다. 그렇기 때문에 재무제표를 읽고 해석하는 능력은 투자자나 기업의 경영진 뿐만 아니라 개인이 알고 있으면 사업 성과 목표를 설정하는데 도움이 될 수 있습니다.재무제표의 기본 이해하기재무제표는 단일한 문서가 아닌 여러개의 보고서로 구성된 재무의 보고서의 집합을 말합니다. 따라서 각 문서가 서로 다른 목적을 가지고 각각의 경영 성과를 담고있어 다양한 목적에 따라 재무제표를 이용할 수 있습니다. 주요 재무제표는 크게.. 2024. 9. 8.
사용자 행동을 깊이 이해하게 해주는 <코호트 분석> 데이터 관련 자격증 공부를 하다보면 코호트(Cohort)라는 용어를 많이 보게 됩니다. 그래서 데이터를 잘 다루기 위해 코호트 분석이 중요하구나 라는 생각이 들기도 합니다. 그런데 실질적으로 어떻게 그 경험을 쌓아야 할지는 오리무중인데요. 만약 자신이 현업자라면 이미 코호트 분석을 많이 해봤을지도 모릅니다.  코호트란 특정 시점이나 공통된 특성을 가진 사용자 그룹을 의미합니다. 예를 들어, "2024년 1월 가입자"나 "특정 마케팅 캠페인을 통해 유입된 사용자"가 각각 하나의 코호트가 될 수 있습니다. 즉, 코호트 분석은 사용자 그룹에 따른 행동을 깊이 이해하고 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 추적하여 서비스의 성과를 최적화 하는 기법입니다. 그런데 제 생각에 코호트 분석 기법은 리텐션 분석, 사용자 행.. 2024. 8. 30.
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