'효율적인 B2B 데이터 시각화'를 위한 디자인
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UX
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가이드
요약
2020년에 세일즈포스 분석 UX팀에서 작성한 B2B 데이터 시각화 디자인에 대한 이야기 입니다.
원글(링크)에 예시 디자인과 자세한 사례가 있으니 꼭 확인해보세요!
접근 방법
- 세일즈 매니저가 주간 팀미팅 때 20초 정도 쓰는 상황 상상해보기
- 팀의 세일즈 퍼포먼스를 읽는 가장 좋은 방법은 뭘까?
핵심 목표
- 데이터 시각화 디자인은 사용자가 리스크는 피하고, 좋은 비즈니스 결정을 할 수 있게 돕는 것
- 20초를 보든, 2시간 동안 숫자를 검토하든 마찬가지
- 아무리 복잡한 데이터여도, 넓은 산업분야 사용자들의 문제해결을 돕고자 했음
- 실행가능(인사이트 만들기)하고 효율적(즉각적인 행동 가능)이면서, 확장 가능하고 유연한 패턴이 필요했음
목표 지원을 위한 '3가지 단계' 요약
1. 사용자의 정보 수요 이해하기
- 페르소나 개발
- 질문 브레인스토밍해서 정보 수요 모으기
- 아이데이션 작업과 사용자 테스팅 진행
2. 근본적인 사용 케이스와 함께 설계하기
(모범 사례에 적용되는 것, 우리 분석 앱에서 주로 쓰이는 것들을)
5가지 기능적 패턴으로 분류함
- 벤치마킹
- 퍼포먼스 트렌딩
- 세그먼팅
- 포커스
- 상태 분포
3. 설계 모범 사례 확장하기
- 디자인 패턴을 만든 다음, 일치(align)시킬 시간
- 디자인 팀이 효율적으로 활용할 수 있게 라이브러리 제공
디자인 시 조언/팁 (recommendations)
- 목적을 염두해두기
- 이해관계자와 소통하기
- 라이브러리 만들기
원글(링크)에 예시 디자인과 자세한 사례가 있으니 꼭 확인해보세요!
접근 방법
- 세일즈 매니저가 주간 팀미팅 때 20초 정도 쓰는 상황 상상해보기
- 팀의 세일즈 퍼포먼스를 읽는 가장 좋은 방법은 뭘까?
핵심 목표
- 데이터 시각화 디자인은 사용자가 리스크는 피하고, 좋은 비즈니스 결정을 할 수 있게 돕는 것
- 20초를 보든, 2시간 동안 숫자를 검토하든 마찬가지
- 아무리 복잡한 데이터여도, 넓은 산업분야 사용자들의 문제해결을 돕고자 했음
- 실행가능(인사이트 만들기)하고 효율적(즉각적인 행동 가능)이면서, 확장 가능하고 유연한 패턴이 필요했음
목표 지원을 위한 '3가지 단계' 요약
1. 사용자의 정보 수요 이해하기
- 페르소나 개발
- 질문 브레인스토밍해서 정보 수요 모으기
- 아이데이션 작업과 사용자 테스팅 진행
2. 근본적인 사용 케이스와 함께 설계하기
(모범 사례에 적용되는 것, 우리 분석 앱에서 주로 쓰이는 것들을)
5가지 기능적 패턴으로 분류함
- 벤치마킹
- 퍼포먼스 트렌딩
- 세그먼팅
- 포커스
- 상태 분포
3. 설계 모범 사례 확장하기
- 디자인 패턴을 만든 다음, 일치(align)시킬 시간
- 디자인 팀이 효율적으로 활용할 수 있게 라이브러리 제공
디자인 시 조언/팁 (recommendations)
- 목적을 염두해두기
- 이해관계자와 소통하기
- 라이브러리 만들기🧑🏻⚕️ 요약자
관심 분야
타겟 오디언스
공유 날짜
2022/02/21
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