좋은 UX 글이 어딨을까 찾아보다 UX의 관점을 잘 적은, 좋은 글을 읽게 되었다. 블로그에서 다른 사람과 같이 공유하면 좋을 것 같아 번역을 해보았다.
글은 Joel Marsh의 ‘UX is a Science. Not an Art’라는 글이다. 원문은 링크를 클릭하시면 확인하실 수 있다.
(매끄러운 전개를 위해 의역된 부분이 있을 수 있습니다. 잘못된 부분을 알려주시면 바로 수정 조치 하겠습니다.)
회사나 디자이너들이 간과하는 것이 있다. UX디자이너는 매번 무언가를 디자인 할 때마다 어떤 종류든 결과를 얻어야만 한다는 것이다. 그런 결과들은 무엇이 되고 무엇이 안되었는지 너에게 말해준다.
웹을 샅샅이 뒤지다보면 되는 것과 안 되는 것의 수백개에 달하는 예시를 찾을 수 있을 것이다. A/B테스트, Eye 트래킹, 전환율, 분석 등. 그것들을 너의 멘탈 도구 세트(mental toolkit)에 담아라.
그러나 우리는 이것들을 최고의, 최종적인 답변이라고 생각해선 안 된다. 한 케이스에서 A/B 테스트 결과 빨간색 링크가 이겼다고 한 사실이 모든 케이스에서 그것이 이기는 것을 의미하진 않는다. 너가 또 다른 A/B 테스트 결과 파란색 링크 혹은 하얀색 링크가 이겼을 때, 너는 그것을 설명하기 위해 당신의 원래 모델을 업데이트해야만 한다.
그 결과들은 사람들이 무언가(things)와 상호 작용하는 방식에 대한 더 큰 모형에 관련 된 단서들이다. 너가 이해하는 모형이 많아질수록, 너는 사람들이 미래에 새로운 것들과 상호작용을 하는 방법들에 대해 더 많이 예측할 수 있다. 너가 한번도 보지 못했던 것들에 대해 말이다. 그것이 UX 전문가들의 핵심이다. 더 스마트한 것들을 디자인하는 것이다.
이 시점에서 이 모형이 너의 직관 안에 있지 않다고 말하고싶다. 너는 그 모형이 아니다. 너의 직관은 그 모형이 대체해야만 하는 것이다.
상식도 모형이 아니다. 그것은 모형의 부재이다.
만약 너가 동료들과 만남을 가지고나서 UX에 대한 결정을 내렸다면 너는 과학을 행한 것이 아니다. 단지 의견을 낸 것이다. 과학을 행하기 위해선 너는 반드시 과학적 방법을 수행해야 한다.
가설을 만들어라. 리서치하고 실험을 설계해라.(Your solution)
실험을 시작해라(launch) 그리고 측정해라.(measure)
무엇이 안되고 무엇이 되는지 보기 위해 데이터를 해석해라.
그 다음, 반복해라.
이런 아이디어가 ‘창의적인 프로세스’와는 매우 다르다는 것을 알아차렸을거다. 인터넷 상에서 영감을 주는 것을 찾아다니는 단계 같은 건 없다. 레퍼런스 이미지를 모으거나 Mood board(디자인 하기 위해 컬러를 모으거나 이미지들을 모으는 보드)를 만들거나 창의적인 컨셉을 만드는 단계는 없다. 이것은 UX가 예술(art)이 아니기 때문이다.
UX는 과학이다. 변수들을 통제하기 위해 노력하고 결과들을 예측하기 위해 노력해라. 랜덤한(efeects of randomness) 결과나 우연한 결과를 제거하려고 노력해라. 너는 지금 진단을 내리고 있는 것이다. 너가 실패할 때는 다음 도전에 사용하기 위한 정보들을 더 얻는 것이다. 결국 모형, 가설, 리서치가 더 정교해질것이기 때문에 그 결과물들은 더 예측 가능해질 것이다. 실험은 대체로 예측했던 대로 결과값이 나올 텐데, 예측했던 대로 나오지 않는다면 왜 그런지 알게 될 것이다.
이것이 실험을 하고 결과를 얻는 것을 멈추란 말이 아니다. 이건 너가 기대했던 결과들을 더 자주 얻을 것이라는 것을 뜻한다. 그러나 예측 할 때 중요한 것은 테스트 전에 예측에 대해 이야기해야된다는 것이다. 만약 답을 알고나서 그냥 ‘나 이거 알고 있었어’라고 이야기 한다면, 타로카드를 보는게 나을지도 모른다.