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[STARTERS 4기 TIL] Design Thinking #2 (230224) 본문
📖 오늘 내가 배운 것
1. Design Thinking?
디자인 씽킹은 명확하게 정리되지 않은 사용자의 니즈를 이해하고, 이를 해결할 수 있는 기회를 찾아내기 위해 공감적 태도를 활용하는 일종의 복잡한 문제 해결에 대한 논리추론적 접근법
제품, 서비스부터 비즈니스 모델과 프로세스에 이르는 다양한 형태의 문제 해결에 적용할 수 있는 사용자 중심의 혁신 프로세스
2. Design Thinking Process
1. 깊이 공감하기!
철저하게 대상의 관점에서 상황을 관찰하고 문제점을 발견하는 과정!
대상 도메인에 대한 이해가 바탕이 되어야 함
2. 문제 정의하기
공감 단계에서 수집한 정보를 정리, 더욱 자세히 들여다보고 핵심 문제를 정의하는 과정!
인간 중심적인 방식으로 이루어져야 함
3. 다양한 아이디어
정의된 문제를 해결하기 위한 아이디어들을 쏟아내는 과정!
공감을 바탕으로 다양한 시각에서 문제를 바라보며 문제 해결에 키가 될 수 있는, 또 대상의 니즈를 충족시킬만한 다양한 아이디어를 도출
4. 프로토타입
도출된 아이디어를 실험하는 과정!
아이디어를 구체화시켜 실험하고 피드백을 통해 유의미한 아이디어인지, 정의된 문제를 해결하기 위한 최상의 솔루션 인지를 식별하는 단계, 식별된 결과를 통해 발생할 수 있는 한계를 어느 정도 파악 가능
5. 현장 테스트
프로토타입을 실제로 적용하고, 적용할만한 가치 있는지 확인하는 단계!
이 단계에서도 프로토타입 단계와 마찬가지로 피드백을 받음
3. 문제와 문제점
상황 : 음주 후 늦잠 -> 다음 날, 일정에 늦을까 봐 빗길에 과속 -> 가드레일 들이받고 추락 사고
- 문제?
이상과 현실 사이의 갭
이상 : 차 타고 잘 도착
현실 : 도착 못 하고 사고를 냄
- 문제점?
문제의 다양한 요인 : 음주, 늦잠, 날씨, 과속
- 솔루션
문제를 명확히 인지하고, 문제점을 파악 후 해결책 : 금주, 과속 방지, 가드레일 강화, 과속 카메라
4. 공감
공감을 통한 문제점 발견 방안
1. 관찰 : what? - how? - why?
의사소통은 비언어가 더 많음 -> 비언어도 자세히 관찰
2. 인터뷰 : 왜? 구체적으로? 또? 만약에?
솔직하게 인터뷰에 응하는 경우가 많이 없다. 끌어내기 위한 노력 필요
3. 체험
직접 해당 상황을 체험!
이러한 공감을 위한 방안은 비용 등 어느 정도의 소모값이 존재한다는 단점이 있다.
수행하기 힘든 상황이라면 데이터를 통해 보완할 수 있다.
공감을 위한 persona
주제 설정 -> 대상 구체화
선택한 주제에 대한 문제점을 찾아내기 위해 가상의 인물을 만들어 구체화하는 활동을 진행했다!
1. 가장 먼저, 해당 주제를 통해 겪을 수 있는 문제를 현실적으로 겪고 있을 만한 연령대의 인물을 설정하고 (최악의) 시나리오를 작성하였다. 추가적으로 시나리오 안에서 대상 인물이 겪고 있는 고충과 핵심 키워드를 뽑는 과정까지 진행하며 상황에 더욱 몰입/공감할 수 있었다.
2. 더 나아가 시나리오를 고객여정지도로 세분화하는 과정을 통해 어떤 시점과 상황을 보완하고 강화하면 좋을지 살펴볼 수 있었다.
3. 마지막으로 대상 인물에 대한 공감과 이해를 바탕으로, POV를 통해 가장 먼저 해결해야 할 핵심적인 문제를 선정했다.
확실히 머릿속으로 ~할 것이다, ~가 문제일 것이다 라고 생각만 했을 때보다 대상이 겪는 고충에 대해 깊게 접근하여 몰입/공감할 수 있었고, 가장 먼저 해결해야 할 문제의 도출까지 자연스럽게 이어볼 수 있었다.
공감을 통해 창의적으로 문제를 해결한 다양한 사례를 배웠을 때, 어떻게 저런 생각을 하지? 너무 대단하다는 생각을 많이 했는데 오늘 배운 다양한 방법론을 더욱 체화시켜 접근한다면 충분히 목표에 도달할 수 있을 거 같다는 생각이 들었다🙂
소셜 분석 사이트
google trends, naver datalab, kakaodatatrend - 각 사이트 별 검색어 비교, 통계 확인 가능
소셜 분석의 중요성!
- 최신 정보, 트렌디한 정보
- 개인 공간이기 때문에 솔직한 정보! (인터뷰의 경우 솔직해지기 힘듦)
5. 데이터로 Design Thinking 보완하는 방법
관찰,인터뷰, 체험 등의 과정에서 비용/시간적 문제 발생할 수 있음
-> 가설 세우고 데이터로 검증
CASE 1. 강남의 교통사고 발생률이 특히 높다!?
- 가설
1. 인구수 많아서 - 지역별 인구수 비교
2. 인구 밀도가 높아서 - 지역별 인구 밀도 비교
3. 유동인구가 많아서 - 지역별 유동인구 비교
4. 횡단보도가 많아서 - 횡단보도 수 비교
-> 횡단보도가 특히 더 많구나?
-> 그럼 신호등 있는 횡단보도가 더 많나? 없는 횡단보도가 더 많네!
-> 문제 발견!
솔루션 : 운전자의 경각심, 보행자 주의 -> 캠페인 훈련 실시
방지턱, 육교
CASE 2. 제주도 대중교통체계 개편 실시 이후에 도민들의 민원이 잦아졌다
- 가설
1. 정류장이 불편하다 (기각)
2. 버스비 비쌈 (기각) ㅣ 버스비가 제일 비싸지 않음
3. 버스 기사가 불친절하다 (기각) 운전자 한 명당 담당하는 버스가 많지는 않아서
4. 버스시간표가 알기 어렵다 (기각) - 정보 제공하는 시스템이 갖춰져 있었다.
5. 교통사고가 잦다 (채택) 인구 밀도 대비 발생률이 가장 높음
-> 이에 맞는 솔루션, 심층 분석 수행
문제를 정의하고 해결하기 위해 접근 단계에서 적용할 수 있는 방법론을 학습했다!
데이터 분석가의 역할로 소속된 조직의 현 상황을 설명할 수 있는 아웃풋을 내는 것도 중요하지만, 결국에는 조직이 겪고 있는 문제를 해결하거나 혹은 개선할 수 있는 어떠한 액션으로 이어지는 아이템을 아웃풋으로 내는 게 핵심이라 생각한다.
이러한 아웃풋을 내는 데이터 분석가가 되기 위해선 기업 비지니스에 대한 이해를 바탕으로 수많은 가지로 뻗어나가는 해결해야 할 문제와 개선 여지가 있는 부분들 중 가장 중요하고 핵심이 되는 것이 무엇인지 정확히 파악하는 역량이 기본이 되어야 한다고 생각한다.
이러한 관점에서 현재까지의 DDDT 수업은 대상에 공감하여 현황을 파악하고 문제를 정의하는 능력을 증진시킴으로써, 최종적으로 기업 성장에 핵심이 되는 현황 개선, 문제 해결에 관한 인사이트/솔루션 액션 아이템을 창출하는데 바탕이 되는 초기 접근 단계의 기반을 다질 수 있어 매우 유익하다고 생각된다.
💪🏻 앞으로 개선해야 할 점 (추가로 배워야 할 점)
📌 아직 완성하지 못한 TIL들이 있다!
복습하며 금주 내로 전부 작성할 수 있도록 하자
#유데미, #유데미코리아, #유데미부트캠프, #취업부트캠프, #부트캠프후기, #스타터스부트캠프, #데이터시각화 #데이터분석 #태블로
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