notion: https://www.notion.so/DAY-41-UX-1e74bb609e3a805ab7b4d522c4f644c5?pvs=4

✅ 데이터 시각화 방법 정리

1️⃣ 다중축 그래프 (Dual Axis Chart)

2️⃣ 히트맵 (Heatmap)

3️⃣ 트리맵 (Treemap)

4️⃣ 네트워크 그래프 (Network Graph)

정의	노드(Node)와 링크(Link)로 구성된 연결 구조 시각화
특징	- 유저 클릭 흐름 및 전환 구조 분석에 효과적 - 요소 간 관계 시각화에 적합
주요 사용 예	- 페이지 전환 경로 분석 - 유저 간 상호작용 네트워크 분석
적합한 데이터	출발 → 도착 구조의 행동/경로 데이터
Re:brew 활용 예	유저들의 실제 클릭 흐름 전환 경로 파악 → 다음 행동 예측 및 UI 흐름 최적화에 도움

5️⃣ 워드 클라우드 (Word Cloud)

정의	단어의 출현 빈도를 크기로 시각화하는 기법
특징	- 정성 데이터 요약에 유용 - 주된 이슈 키워드 한눈에 파악 가능
주요 사용 예	- 리뷰 분석 - 설문 키워드 요약
적합한 데이터	사용자 피드백, 인터뷰, 커뮤니티 코멘트 등 자연어 데이터
Re:brew 활용 예	정성 설문 및 유저 피드백을 시각화해 불편 요소, 요구사항 등을 도출

Figma: PD_03_강소연 – Figma

notion: https://www.notion.so/DAY-40-Re-brew-ver-04-PPT-1e54bb609e3a8043b916ddd8e9545b62?pvs=4

📑 Re:brew 프로젝트 (ver.03)

* 해당 가상 서비스는 임의의 데이터를 기반으로 작성된 과제용 프로젝트 입니다.

1. 프로젝트 개요

🎯 프로젝트 시작 배경

• '아이러브커피' 초기 사용자 대부분이 3일 이내 이탈
• GA4 코호트 분석: D1 리텐션 30% → D7 리텐션 9% 급락
• “서비스의 핵심 가치 전달 부족 + 초기 경험 설계 미흡”

💡 이번 개선 방향 요약

• GA 데이터 + 현장 인터뷰 기반 문제 재정의
• AARRR → OKR → ICE → MVP → KPI 전략으로
• ‘적은 비용 + 빠른 실험 + 높은 반응’을 목표로 개선 시도
  
  

📢 발표자 스크립트 :
안녕하세요. 이번 Re:brew 프로젝트 개선안 발표를 시작하겠습니다.
먼저 이번 프로젝트의 배경은 '아이러브커피' 신규 가입자의 이탈 문제를 해결하고,
장기적으로 서비스의 성장을 촉진하는 데 있습니다.
이번 개선 접근 방식은 GA 데이터 분석 + 현장 인사이트를 결합하여
데이터 기반으로 구체적인 개선안을 제안하는 것입니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q: 왜 지금 이 개선을 해야 하나?
A: 지금처럼 신규 유저 이탈이 지속되면 중장기적으로 고객 생애가치(LTV)가 낮아지고, 마케팅 투자 효율(CAC)이 급격히 나빠집니다.
'빠른 대응' 없이는 다음 분기 유저 기반 확대에도 큰 제약이 걸릴 수 있어, 선제적 개선이 필요합니다.

Q: 이 실험이 실패할 경우 대비책은?
A: 온보딩 개선은 전체 시스템 변경이 아닌 '별도 그룹' 대상으로 시행되는 A/B 테스트 방식입니다.
실패해도 기존 플로우는 그대로 유지되기 때문에 전체 리스크는 최소화되어 있습니다.

2. 문제 정의

📉 정량 지표로 본 문제

• 신규 유입 대비 실사용 전환율 낮음
• 첫 방문 후 1~3일 내 재방문율 급감 (D3 리텐션 15% 이하)
• 핵심 기능 진입률 < 20%
  
  

📢 발표자 스크립트 :
GA4 코호트 분석을 통해 확인한 결과,
가입 후 1일차 리텐션은 30%로 괜찮았지만,
7일차에는 9%까지 급락하는 패턴을 발견했습니다.
또한 첫 3일 이내 재방문 비율이 현저히 낮아,
초기 단계에서 유저를 정착시키지 못하고 있다는 문제를 확인했습니다.

3. 데이터 분석

📊 코호트 분석

• D1 리텐션: 30%
• D3 리텐션: 15%
• D7 리텐션: 9%
• → 3일 이내 유저 절반 이상 이탈
  → 서비스 정착까지 연결되지 못하고 끊김

🪞 세그먼트 분석

• 재방문 유저 그룹: 첫 날 2개 이상 행동 → 3일 이상 유지
• 이탈 유저 그룹: 첫 날 1회만 클릭, 이후 미방문
• → 첫 행동 수(Engagement depth)가 리텐션에 강한 상관성

📢 발표자 스크립트 :
코호트 분석 결과, 가입 후 3일 동안 이탈률이 70%에 달했고,
세그먼트 분석에서는 첫날에 여러 기능을 사용한 유저일수록,
3일 이상 서비스에 머무르는 경향이 뚜렷했습니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q: 7일 리텐션 9%가 어느 수준과 비교해 낮은 건가?
A:  비슷한 장르의 앱이나 소셜 플랫폼 평균이 약 15~20% 수준입니다.
현재 수치는 업계 평균 대비 약 40~50% 낮은 상태입니다.

Q: 코호트 분석에서 가장 중요한 발견은?
A: 가입 다음날(D1)까지는 비교적 유지율이 좋지만,
3일차(D3)부터 급격히 이탈 곡선이 꺾인다는 점이 가장 중요한 발견이었습니다.
이 시점이 개선 타이밍의 핵심 구간입니다.

4. 인사이트 도출 

1. 서비스 가치를 전달받기 전에 이탈
   핵심 기능 노출이 늦고, 진입도 어렵다.
   
   
2. 초기 행동 동기가 없다
   보상이나 피드백 설계가 부족하다.
   
   
3. 정서적 연결을 유도하는 구조가 없다
   사용자에게 ‘내가 왜 이걸 해야 하지?’에 대한 설명이 없다.
   
   
4. 행동-보상 루프가 없다
   반복 사용을 유도하는 재미·성취감 설계 필요
   
   

📢 발표자 스크립트 :
이러한 데이터와 현장 인터뷰를 종합했을 때,
문제의 핵심은 크게 세 가지입니다.
1. 유저가 서비스 가치를 느끼기도 전에 이탈하고 있다.
2. 첫 행동을 유도하는 동기 부여가 부족하다.
3. 사용자의 정서적 몰입을 이끌어내는 흐름이 부족하다.

5. 개선 솔루션 제안

1️⃣ 온보딩 튜토리얼 간소화

• 3단계 튜토리얼 → 핵심 기능만 강조
  예시: “이 기능을 알면 원하는 걸 2배 빠르게 찾을 수 있어요!”

2️⃣ 첫 기능 사용 미션 부여

• 가입 24시간 내 ‘첫 사용 미션’
• 미션 완료 시 포인트/배지 지급 → 자연스러운 행동 학습 유도

3️⃣ 3일 리마인더 메시지

• 1~3일차 리텐션 유저 대상
• 자동 메시지로 관심 끌기
  “첫 미션 완료하면 혜택 있어요!”
  “아직 놓친 기능이 있어요!”

4️⃣ NPS (추천 의향 조사) 추가

• “이 서비스를 친구에게 추천하시겠습니까?” (0~10점 척도)
• → 정성 데이터 + 개선 우선순위 도출에 도움
• → 리브루에 처음 도입하는 전략, GA 데이터 보완 목적
  
  
  

📢 발표자 스크립트 :
이에 대한 해결책으로 네 가지 개선안을 제안드립니다.
첫째, 온보딩 튜토리얼을 간소화하여 유저가 빠르게 핵심 기능을 체험할 수 있도록 합니다.
둘째, 첫 사용 미션을 부여해 초기 행동을 유도합니다.
셋째, 3일간 리마인더 메시지를 발송해 이탈을 방지합니다.
넷째, NPS 조사를 추가해 추천 의향과 개선 우선순위를 데이터로 확보합니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q: 온보딩 튜토리얼 추가가 이탈을 늘릴 위험은 없나?
A: 기존 대비 30초 이내에 완료 가능한 '초간단 튜토리얼' 형태로 설계해 부담을 최소화했습니다.
또한 '튜토리얼 스킵 옵션'을 제공하여 유저 자율성을 존중합니다.

Q: 첫 미션 제공이 실제로 효과 있을까?
A: 퍼스트 디센던트, 젠레스존제로 등 사례에서도 첫 미션 제공이 리텐션을 5~8%포인트 향상시킨 데이터가 있습니다.
즉각 행동을 유도해 서비스 가치 체험을 빠르게 연결시키는 효과를 기대하고 있습니다.

Q: 리마인더 메시지가 스팸처럼 느껴지진 않을까?
A: 브로드캐스팅이 아니라, 특정 행동을 완료하지 않은 유저에게만 보내는 개인화된 리마인더입니다.
또한 ‘혜택 안내’ 형태로 부드럽게 제시해 거부감을 줄일 계획입니다.

Q: 리소스 소요는?
A: 기획 1명, 개발 1~2명, 마케팅/운영 1명 정도면 2주 이내에 A/B 실험 가능하도록 경량화 설계했습니다.

Q: 리마인더/리워드 시스템 구축 기간은?
A: 기존 시스템과 연동되는 간단한 룰 기반 설정이므로 약 1~2주 소요 예상하고 있습니다.

Q: NPS 조사는 어떻게?
A: 가입 3일 이후, 1회만 노출되는 짧은 2문항 설문조사를 삽입할 예정입니다.

6. 기대 효과 및 목표 수치 

📢 발표자 스크립트 :
이 개선안을 실행하면,
7일차 리텐션율을 기존 9%에서 15% 이상으로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대합니다.
또한 핵심 기능 사용률을 20% 이상 개선하고,
장기적으로 LTV 상승 기반을 마련할 수 있을 것으로 예상합니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q: 리텐션 개선만으로 LTV 상승할 수 있나?
A: 유저가 오래 남을수록 구매 전환율이 높아지는 것이 검증된 패턴입니다.
특히 리텐션 5% 향상 시, LTV가 25% 이상 상승할 수 있다는 업계 분석도 존재합니다."

Q: 실험이 성공하면 다음 계획은?
A: 2단계로 복귀 유저 활성화 플로우 개선,
3단계로 추천 기반 개인화 기능까지 확장하는 로드맵을 준비하고 있습니다.

7. UX 리서치 플랜 

📍 1단계: GA 데이터 분석

• 코호트/퍼널/세그먼트 기준
• 이탈 흐름, 기능별 도달률, 행동 심도 파악

📍 2단계: NPS 조사 도입

• 신규 유저 대상, 3일 이후 자동 노출
• 점수 + “이유” 주관식 응답으로 개선 우선순위 도출

📍 3단계: 현장 인터뷰(15분 내외)

• 주요 타깃 유저 5명 이상
• 첫 사용 경험에 대한 감정/이해/행동 이유 파악
• 질문 예:
  “첫 화면에서 무엇을 기대하셨나요?”
  “이 서비스가 당신에게 어떤 가치를 줄 수 있다고 느끼셨나요?”

📢 발표자 스크립트 :
리서치는 GA 데이터 분석, NPS 조사, 그리고 소규모 현장 인터뷰로 구성됩니다.
이러한 조합을 통해 수치 데이터와 정성 데이터를 함께 확보하고,
보다 정밀한 개선 방향을 도출할 수 있도록 설계했습니다.

8. 마무리 및 요청사항

✅ 데이터 기반으로 '아이러브커피'의 구조적인 개선 실험을 시작하겠습니다.

📌 즉시 실행 제안

• 튜토리얼 구조 리디자인 → 1주 이내 적용
• GA 퍼널 이벤트 추가 세팅
• NPS 조사 Flow 도입 (GA or 설문 연결)

🧩 요청사항

• 리마인더 메시지 발송 시스템 연동 논의
• 배지/포인트 설계 위한 리워드 정책 검토
• 현장 유저 인터뷰
  협조 요청 (타깃군 섭외 포함)

📢 발표자 스크립트 :
이번 제안은
지금 당장 작은 실행부터 시작할 수 있는 플랜입니다.
리마인더 메시지 셋팅, 첫 기능 미션 설계, 초기 인터뷰 준비
이 세 가지를 바로 가볍게 착수해,
'바뀌는 결과'를 직접 확인할 수 있도록 만들겠습니다.
저희의 작은 실험이,
장기 서비스를 다시 숨 쉬게 하는 첫걸음이 되길 바랍니다.
지금까지 Re:brew 프로젝트의 방향성과 가능성을 함께 들어주셔서 감사합니다.

notion:
https://www.notion.so/DAY-39-PPT-Re-brew-ver-03-1e44bb609e3a805c9b18f02d62ea93d5?pvs=4

https://youtu.be/WlxfWI87nUE?si=lb4_ajqD23YmMIoc

📚 현장에서 얻은 데이터의 힘

1️⃣ 책상 위 데이터 vs 현장 데이터

• 책상 데이터 (Desk Research)
  : 기존 리서치, 통계자료, 보고서, 인터넷 정보 등 2차 데이터를 분석하는 것.
  → 빠르게 전반적 경향성을 파악할 수 있지만,
  → 구체적인 타겟 사용자 행동과 맥락을 완전히 이해하기에는 한계가 있다.
• 현장 데이터 (Field Research)
  : 실제 타겟 사용자와 만나 직접 관찰하고 질문하며 얻는 1차 데이터.
  → 직접 듣고, 보고, 느끼면서 숨겨진 니즈, 진짜 문제점을 발견할 수 있다.
  → 사용자도 몰랐던 "진짜 불편"을 찾을 수 있다.

2️⃣ 책상 위 고민만으로는 한계가 있는 이유

• 아무리 머릿속으로 시뮬레이션해도, 사용자 환경·감정·상황의 복합성을 모두 예측할 수 없다.
• 본인이 상상하는 문제와 사용자가 실제 느끼는 문제는 다를 수 있다.
• 긴 시간 고민한다고 반드시 답이 나오지 않는다.
  → 시간도 비용이다. 틀린 방향으로 오래 고민하는 것은 위험하다.

3️⃣ 진짜 인사이트는 현장에서 나온다

• 관찰을 통해 말로 표현되지 않는 행동을 포착할 수 있다.
  (예: 버튼은 찾지 못했지만 그냥 나가버리는 행동)
• 직접 인터뷰를 통해 표면에 드러나지 않은 감정을 끌어낼 수 있다.
  (예: "몰랐어요" 대신, "귀찮아서 포기했어요" 같은 진짜 이유)
• 현장 맥락을 파악해야 제품이 '언제, 어디서, 왜' 사용되는지를 정확히 이해할 수 있다.

4️⃣ 효율적인 리서치 전략

5️⃣ 이번 인사이트를 통해 얻은 교훈 ✍️

• 오래 고민하는 것보다 현장에 나가 한 번 부딪히는 것이 훨씬 큰 가치를 만든다.
• 완벽한 리서치를 목표로 하지 않고,
  빠르고 작게 실험하며 점진적으로 발전시켜야 한다.
• 생각으로만 문제를 규정짓지 않고,
  사용자의 실제 행동과 말로 문제를 정의해야 한다.

🎯 효율적인 UX 리서치를 위한 3단계 전략

1단계: 타겟 정의 – 누구에게 물어볼 것인가? (Who)

🔍 Tip: 타겟이 애매하면 질문도 애매해짐.
리서치 전에 꼭 페르소나 1~2명만 간단히 만들어보고 시작하자.
예: “3일만 쓰고 떠난 20대 여성”, “자주 사용하는 40대 직장인”

2단계: 데이터 정의 – 어떤 걸 알아내야 할까? (What)

🔍 Tip: "사용자 만족도"라는 말은 너무 두루뭉술해.
“어느 기능에서 만족했는가?”처럼 정확한 측정 항목을 설정하자.

3단계: 질문 구조 설계 – 어떻게 질문할까? (How)

✍ 질문 설계 팁:

• 닫힌 질문보다 열린 질문: Yes/No보다는 경험을 묻자.
• 순차적 흐름: 사용 전 → 사용 중 → 사용 후 순서로 묻자.
• 컨텍스트 중심: “언제, 어디서, 누구랑, 어떤 기분으로?”를 항상 염두에 두자.

✅  정리: 좋은 질문을 위한 체크리스트

• 타겟은 명확히 설정했는가?
• 측정하고 싶은 지표가 구체적으로 정해졌는가?
• 질문이 너무 넓거나 모호하지 않은가?
• 감정과 행동을 동시에 포착할 수 있는가?
• 인터뷰 대상자의 실제 경험을 중심으로 구성했는가?

🌱 적용 예시 (리브루 프로젝트 기준)

목표: 복귀 유저의 첫 3일 이탈 원인 파악
타겟: 최근 2주 내 다시 접속했지만, 3일 이내 이탈한 사용자
질문 예시:
“다시 접속하신 날, 어떤 화면에서 가장 오래 머무르셨나요?”
“그때 기대했던 것과 실제 경험한 것은 어떻게 달랐나요?”
“보상을 받았을 때 어떤 기분이 드셨나요?”

https://youtu.be/MstP7noVX78?si=zxtLZtb9Vgmb2xPu

📖 소셜 딜레마(Social Dilemma)란 무엇인가

1. 소셜 딜레마 정의

소셜 딜레마란,
"사람들을 연결하고 이롭게 만들려고 했던 소셜 미디어 기술이 오히려 인간 사회를 파괴하고 있는 모순"

• 기술이 사람을 연결하는 듯 보이지만, 실제로는 분열, 조작, 중독을 초래한다.
• 좋은 의도로 시작된 서비스가 '광고 수익 극대화'를 목표로 하면서
  점점 인간 심리 해킹에 초점을 맞추게 된 결과다.

2. 소셜 딜레마의 핵심 문제

3. 데이터 해킹이 인간 삶에 미치는 영향

• 자기결정권 약화
  (내가 선택하는 게 아니라, 추천받고 길들여진 걸 선택하는 삶)
• 생각의 편향 강화
  (다른 의견을 볼 기회조차 차단되어, 극단적 세계관에 빠짐)
• 시간 착취
  (원래 계획했던 것보다 몇 배 더 오래, 무의식적으로 플랫폼에 갇힘)
• 정체성 혼란
  (좋아요 수, 댓글 반응에 의해 자존감이 좌우되는 구조)
• 사회 신뢰 붕괴
  (모두 다른 사실을 '진실'로 믿게 되어 사회적 대화가 불가능해짐)

✋ 그래서, 우리는 어떤 디자인을 해야 하는가

📖 UX 디자이너가 가져야 할 현실적 중심

1. 우리는 비즈니스 세계에 존재한다

• UX디자이너는 '사익'을 추구하는 조직 안에서 일한다.
• 우리에게 요구되는 것은 좋은 의도가 아니라, 구체적인 성과다.
• 따라서 수익성과 성장 지표를 무시하고는 설계할 수 없다.
• "선의만으로는 월급을 받을 수 없다."
  
  ✅ 핵심: UX는 '성과'를 낼 수 있어야 한다.

2. 그러나 인간을 도구로만 보면 안 된다

• "사람을 클릭 수, 체류 시간, 전환율로만 본다면", 우리는 소셜딜레마가 경고하는 문제를 반복하게 된다.
• 사용자가 '조작당했다'고 느끼는 순간, 브랜드 신뢰는 무너진다.
• 우리가 지켜야 할 것은 인간의 자유 의지와 선택권이다.
  
  ✅ 핵심: 사용자는 '통제 대상'이 아니라 '존중해야 할 존재'다.

 3. 좋은 UX는 유혹하지만, 강제하지 않는다

• 우리는 사용자의 선택을 부드럽게 유도할 수 있다. (ex. 추천, 강조)
• 그러나 절대적으로 "몰래", "은폐", "강요"하는 설계는 지양해야 한다.
• 유혹과 강제 사이에는 선명한 선이 있다. 이 선을 넘어서는 안 된다.
  
  ✅ 핵심: "유혹은 가능, 기만은 금지"

4. 나의 기준은 "납득 가능한 설계"다

• 사용자가 경험을 되돌아봤을 때,
• "아, 그땐 내가 필요해서 선택했지"라고 스스로 느끼게 해야 한다.
• "속았네", "당했네"라고 느끼는 순간, 신뢰는 회복 불가능해진다.
  
  ✅ 핵심: "설계는 사용자의 자기결정감을 지켜야 한다."

5. 윤리와 비즈니스는 '긴장 관계'다

• 윤리만 주장하면 성장이 막히고,
• 비즈니스만 추구하면 브랜드가 망가진다.
• 진짜 프로페셔널은 이 둘 사이에서 균형(Balance)을 잡는 사람이다.
  
  ✅ 핵심: "우리는 '성장하는 서비스'와 '존중받는 사용자'를 동시에 만든다."

📌 소셜딜레마형 다크패턴 피하기 위한 UX 디자인 체크리스트

1. 사용자의 자유를 존중하고 있는가?

• 사용자가 명확하게 선택할 수 있게 하고 있는가?
• 사용자가 쉬운 방법으로 거절할 수 있도록 설계했는가?
• 사용자의 의사 결정을 교묘하게 조작하거나 유도하고 있지 않은가?
  
  🎯 예시: “취소하기” 버튼을 일부러 흐릿하게 만들지 않는다.

2. 사용자의 시간을 존중하고 있는가?

• 사용자가 빠르게 원하는 목표를 달성할 수 있게 돕고 있는가?
• 무한 스크롤, 자동재생 등 중독성 강제 소비 구조를 무비판적으로 넣지는 않았는가?
  
  🎯 예시: '다음 동영상 자동재생'은 기본 OFF, 사용자가 ON할 수 있게 설정.

3. 정보는 투명하게 제공하고 있는가?

• 사용자가 내 데이터가 어떻게 사용되는지 쉽게 알 수 있도록 되어 있는가?
• 알림, 추천 등의 목적을 솔직하게 설명하고 있는가?
  
  🎯 예시: "당신의 관심사에 맞춰 보여드리는 추천입니다" 문구 명시.

4. 감정 자극에 의존하고 있지 않은가?

• 공포, 불안, 조급함을 고의로 자극하는 알림/메시지를 쓰고 있지 않은가?
• 긍정적인 동기 부여로 행동을 유도하고 있는가?
  
  🎯 예시: “놓치면 후회할지도 몰라요!” 대신 “필요할 때 언제든 다시 찾아오세요.”

5. 다양한 관점을 허용하고 있는가?

• 사용자가 다양한 정보와 의견을 탐색할 수 있도록 설계했는가?
• 알고리즘이 사용자를 극단적 편향으로 몰고 가는 걸 방지하고 있는가?
  
  🎯 예시: 추천 영역에 “다른 관점 보기” 옵션 추가.

✨ 요약
✅ "사용자가 스스로 생각하고 결정할 수 있도록 돕는다."
✅ "시간을 빼앗는 것이 아니라, 시간을 아껴주는 UX를 만든다."
✅ "진짜 가치 경험을 중심으로 디자인한다."

notion: https://www.notion.so/DAY-38-GA4-GA-Re-brew-1e34bb609e3a80e4bcbddfede211a084?pvs=4

Figma: https://www.figma.com/design/p5gz3PylSi1OuUe2zbSQUx/PD_03_%EA%B0%95%EC%86%8C%EC%97%B0?node-id=1598-2&p=f&t=RtgeK52eG0rdfzHX-0

1. 키파인딩 (Key Findings)

키파인딩(Key Findings)이란?

• 리서치 결과 중 디자인 방향성에 의미 있는 핵심 발견만 간추린 것
• 단순 사용성 오류나 반응이 아니라, 디자인 변화로 이어질 수 있는 본질적인 발견을 말함

왜 중요한가?

• 키파인딩이 있어야 비로소 "문제를 해결하는 과정" (Problem-solving)이 시작될 수 있음

주의할 점:

• 사용자 불만을 피상적으로 해석하지 않고,
  사용자 감정 흐름(User Emotional Journey)까지 이해해야 진짜 문제를 짚을 수 있음

→ Re:brew 프로젝트에서도, 단순 이탈률이 아니라
'언제', '왜' 이탈했는지 감정선(Emotional Curve)까지 살펴야 했다는 걸 깨달았다.

2. UX 모델링 (UX Modeling)

UX 모델링이란?

• 특정 서비스의*사용자 경험(User Experience)을
  페르소나(Persona), 유저저니(User Journey Map), 친화도법(Affinity Diagram),
  공감모델(Empathy Map), 가치제안캔버스(Value Proposition Canvas) 등으로
  구조화/도식화하여 한눈에 이해할 수 있도록 정리하는 것

최근 트렌드:
스타트업/애자일(Agile) 환경에서는 빠른 실행을 위해 모델링을 생략하고
리서치 → 키파인딩 → 인사이트만으로 빠르게 넘어가는 경우가 많음

3. 인사이트 (Insight)

인사이트란?

• 리서치/키파인딩을 바탕으로,
  "서비스가 취해야 할 변화 방향(Change Direction)"을 자각하는 것

정리 구조:

• 키파인딩 → "이런 문제가 있구나."
• 인사이트 → "이 문제를 이렇게 바꿔야겠구나."

주의할 점:

• 인사이트(Insight) ≠ 아이디어(Idea)
  • 인사이트: 방향성 제안 (Direction)
  • 아이디어: 구체적 실행 방법 (How-to)

4. 구체화 단계 (Develop 단계)

Develop(구체화 단계) 순서:

1. 인사이트 기반으로 가치(Value)를 도출
2. 비즈니스 목표(Business Goals), 기술적 타당성(Technical Feasibility) 검토
3. 가치 우선순위(Value Prioritization) 설정
4. 차별화 전략(Positioning) 수립
5. 컨셉트(Concept) 정리
6. 서비스 모델(Service Model) 정의 및 실행방안(Action Plans) 수립

Re:brew 프로젝트에 적용할 시사점:
대대적인 전략 변경이 필요 없을 때는 기존 서비스 감성 유지 + 몰입성 강화 중심으로 디벨롭해야 한다.

5. 인터랙션 설계 (Interaction Design)

핵심 요소:

• 터치/탭(Tap), 스와이프(Swipe), 스크롤(Scroll), 드래그 앤 드롭(Drag & Drop), 핀치 인/아웃(Pinch In/Out)
• 상태 변환(State Change): 빠른 애니메이션, 확장/축소, 뒤집기(Flip), 수평 이동(Horizontal Scroll) 등

깨달은 점:
사용자의 손동작 흐름(User Gesture Flow)까지 설계해야 진짜 UX 개선이 된다.

🛠️ 독서를 통해 얻은 Re:brew 프로젝트 보완 포인트

🛠️ 독서를 통해 얻은 Re:brew 프로젝트 개선 아이디어

➊ 초기 이탈 감정선을 더 섬세하게 추적하려면 어떤 방법을 추가할까?

1. 클릭스트림 분석 (Clickstream Analysis)

• 사용자가 앱에 접속한 후 어떤 버튼 → 어떤 화면 → 어떤 액션을 순서대로 기록해서
  이탈 직전까지의 흐름을 시퀀스(Sequence)로 시각화하는 방법.
• 특정 액션 후 바로 이탈하는 패턴이 반복된다면, 그 시점에 감정선이 급락했을 가능성이 큼.

2. 이벤트 기반 세분화 (Event Segmentation)

• '시작했지만 완료하지 않은 행동'을 추적.
  예: 튜토리얼 중 "꾸미기" 기능 시도 없이 종료한 유저만 따로 묶기.
• 이렇게 묶은 그룹에 대해 체류 시간, 클릭 수 등 비교 분석하면 어디서 흥미가 꺾였는지 더 정확히 알 수 있음

3. 감정 키워드 수집 (Emotional Keyword Mining)

• 짧은 설문, 앱 내 피드백 창 등을 통해
  '지금 기분'을 선택하게 해서 데이터 수집. (예: "재밌어요 / 헷갈려요 / 지루해요" 중 선택)
• 이 데이터를 이탈 시점과 매칭하면 객관적인 감정선 그래프(Emotional Curve Graph)를 그릴 수 있음.

4. 이탈 직전 행동 리플레이 (Session Replay)

• 실제로 유저가 이탈하기 직전 어떤 조작을 했는지 녹화해서 보는 방법.
  (ex: Hotjar, Contentsquare 같은 툴에서 지원)
• 클릭 오작동, UI 혼란 등 감정선 급락 원인을 직접 눈으로 확인 가능.

➋ 복귀 유저 첫 30초 안에 감성 보상을 자연스럽게 녹이려면 어떤 연출이 효과적일까?

1. 리턴 환영 애니메이션 (Return Welcome Animation)

• 복귀 즉시, 화면 전체를 부드럽게 덮는
  "돌아와줘서 고마워요!" 애니메이션을 띄우고
  따뜻한 음악과 함께 보상을 슬라이드 방식으로 자연스럽게 보여주는 것.
  (지루한 팝업 알림이 아니라, 감정선을 터치하는 부드러운 흐름)

2. 스토리텔링 기반 미션 제공 (Narrative Return Quest)

• "그동안 당신의 카페가 조용했어요. 다시 활기를 불어넣어 주세요!" 같은 작은 스토리로
  보상과 미션을 감정적으로 연결해준다.
• 그냥 "보상 지급"이 아니라, 유저가 세계관에 다시 몰입하게 유도.

3. '보상 타임라인' 연출 (Reward Timeline Animation)

• 과거 활동 이력을 타임라인처럼 짧게 보여준 뒤,
  "당신의 여정은 계속됩니다" 식의 메시지와 함께 보상 지급.
• 과거-현재를 이어주는 감정 흐름 덕분에 '끊김 없이 이어진 느낌'을 주기 좋음.

4. UI 레이어 최소화 (Minimal UI Layering)

• 복귀하자마자 무거운 팝업 3개 띄우는 식은 최악.
  애니메이션 1개 → 짧은 설명 1줄 → 바로 클릭 가능한 보상 수령 버튼만 보여주는 걸 추천.
• 30초 안에 자연스럽게 리워드를 받고 탐색 시작할 수 있어야 함.

3월 말부터 준비해 온 로스트아크 아바타 공모전.
드디어 4월 23일에 출품을 완료했다.
지금은 '좋아요' 취합 기간이라 본선 진출작이 어떻게 될지 결과를 기다리는 중이다.

출품 아바타:
🔗 로스트아크 아바타 공모전 - 도한

내 아바타의 이름은 '도한'.
남성 무도가 클래스를 위한 아바타로,
현대 스트릿 패션과 무도가 도복의 절제된 실루엣을 결합한 컨셉을 잡았다.
주제 문장은 명확했다.
"현대와 아크라시아 경계에 선 무도가."

도한 아바타 디자인 과정에서 가장 어려웠던 수정 포인트 3가지

이번 아바타 공모전 작업을 하면서 가장 고심했던 부분을 정리해보려 한다.
수정을 거듭할수록, 내가 몰랐던 한계와 부족함이 명확히 드러났고,
동시에 앞으로 무엇을 더 보완해야 하는지도 알게 되었다.

1. 포인트 컬러를 넣지 못한 아쉬움

처음부터 '그레이 스케일(블랙, 그레이, 화이트)'만을 생각하고 디자인을 시작했다.
톤온톤으로 절제된 무드를 유지하고 싶었기 때문인데, 출품을 준비하며
"썸네일 단계에서도 눈에 띄게 포인트 컬러를 넣어보는 게 어떨까?"
하는 피드백을 받았다.

하지만 막상 시도해보니, 아무 색을 넣어도 전체 흐름이 깨지는 느낌이었다.
붉은색, 파란색, 네온컬러까지 정말 여러 가지를 테스트했지만
결국 처음의 모노톤으로 돌아왔다.

이 과정에서 느낀 건, 단순히 "색을 더하는" 문제가 아니라
초기 기획 단계부터 '포인트가 될 수 있는 컬러존'을 설계했어야 했다는 것이다.
나의 기량 문제였을까, 아니면 경험이 부족했던 탓일까.
아마 둘 다였을 것이다.

레퍼런스를 더 폭넓게 보고, 색 조합과 배색에 대한 경험치를 쌓아야겠다는 걸
뼈저리게 느꼈다.

2. 스트릿 패션 특유의 비율을 구현하는 어려움

이번 '도한' 아바타는 스트릿 패션을 베이스로 잡았기 때문에
'힙하고 여유로운 실루엣'을 유지해야 했다.

문제는, 무도가 클래스 특유의 날렵함과 민첩함까지 동시에 살려야 했다는 점이다.
오버핏인데 무겁지 않고, 여유롭지만 둔하지 않은 실루엣.
이걸 찾는 데 정말 고생했다.

초반엔 너무 부해 보였고, 중반엔 또 너무 날렵해져서 스트릿 느낌이 사라졌다.
결국 최소 2주 동안 끊임없이 수정했다.
상의, 하의, 소매 길이, 팬츠 통, 신발 크기까지 정말 수십 번 수정하면서
균형점을 찾으려 애썼다.

참고로 이 수정 작업을 하면서 애플펜슬이 망가졌다.
(정말... 물리적으로도 정신적으로도 치열한 시간이었음을 증명한다.)

3. 갓끈과 노리개 디테일 표현의 한계

'도한' 아바타의 핵심 디테일 중 하나는
현대 스트릿과 전통 요소를 잇는 갓끈과 노리개 장식이었다.

처음엔 이 부분을 단순 장식처럼 그렸지만,
좀 더 자연스럽고 살아있는 듯한 표현을 해보고 싶었다.

하지만 막상 그리려니, 드로잉 실력의 한계를 뼈저리게 느꼈다.
옷감 특유의 흐름, 매듭의 섬세함, 소재감 표현이 생각처럼 풀리지 않았다.

왜 요즘 일러스트레이터들이 3D 툴을 병행하는지,
이 작업을 하면서 온몸으로 이해했다.
복잡한 디테일을 정확히 구현하는 데에는 툴이 필요하다.

앞으로는 더 많은 드로잉 연습을 하거나,
3D 프로그램 활용법도 병행해서 익혀야겠다고 마음먹었다.
내가 머릿속으로 그린 아이디어를 100% 반영하지 못했다는 아쉬움은
정말 오래 남을 것 같다.

출품 이후 느낀 '좋은 디자인'이란

출품을 마치고 시간이 지나면서 가장 크게 마음에 새긴 건,
좋은 디자인은 '설명 없이도' 전달되는 힘을 가진다는 것이다.

긴 설명을 듣지 않아도,
한 번 보는 것만으로도
"아, 이 캐릭터는 이런 컨셉이구나."
"이 디자인은 이런 스토리를 담고 있구나."
하는 것이 직관적으로 느껴지는 것.

그게 진짜 좋은 디자인이라는 걸 이번 경험을 통해 절실히 깨달았다.

나는 이번 아바타를 만들면서 가능하면 그런 디자인을 하고 싶었다.
하지만, 결과적으로 아직은 많이 부족하다는 것도 스스로 느낀다.
컨셉을 더 명확히, 더 뾰족하게 설정하고,
자료조사를 더 깊이 하고,
수정 과정을 더 치밀하게 거쳐야 한다는 걸 뼈저리게 깨달았다.

특히, 피드백을 받고 그것을 소화해 더 나은 디자인을 만들어내는 경험은
이번 공모전에서 얻은 가장 귀하고 소중한 경험이었다.

혼자 고민하는 것만으로는 결코 보이지 않는 것들이 있었다.
내가 미처 생각하지 못한 부분을 짚어주고,
새로운 시각을 열어준 피드백 덕분에
내 작업이 한 단계 성장할 수 있었다.

누군가의 소중한 시간과 정성을 들여 내 작업에 피드백을 주셨다는 것,
그 자체가 정말 감사한 일이었고,
그 시간과 마음에 보답하기 위해 더 진지하게 수정하고 다듬을 수 있었다.

그리고 또 하나, 이번 공모전을 준비하면서
"저작권"이라는 주제를 뼈저리게 의식하게 된 것도 매우 큰 경험이었다.

처음에는 도한 아바타에 사용된 엠블럼(가슴 등에 들어간 문양) 디자인을 하면서
혹시 기존 디자인과 겹치지는 않을까, 문제가 되지는 않을까 하는 걱정이 들었고,
이를 확인하고 검증하는 데 꽤 긴 시간을 들였다.

문양 하나, 패턴 하나를 만들 때에도,
내가 생각해낸 것이라 하더라도 세상에 이미 비슷한 것이 존재할 수 있다는 가능성을
항상 염두에 두어야 했다.

아바타 전체 컨셉에 있어서도,
다른 브랜드나 기존 게임 디자인과 겹치지 않는지를
계속 확인하고 수정하는 과정을 거쳤다.

이 경험을 통해 확실히 알게 됐다.
좋은 디자인은 단순히 멋있고 창의적인 것만으로는 충분하지 않다.
"법적, 윤리적 책임"을 함께 생각하며 완성해야 한다는 것.

앞으로 어떤 작업을 하더라도,
단순히 '내가 만들었으니까' 괜찮다고 넘기지 않고,
디자인의 출처, 오리지널리티, 그리고 저작권 문제를 명확히 검토하는 습관을
반드시 가져야겠다고 다짐했다.

figma: https://www.figma.com/design/p5gz3PylSi1OuUe2zbSQUx/PD_03_%EA%B0%95%EC%86%8C%EC%97%B0?node-id=1527-2&p=f&t=RYC1G0kk29P8d08W-0

notion: https://www.notion.so/DAY-37-GA4-3-1e04bb609e3a80d59d1ecdb2230d1952?pvs=4

notion: https://www.notion.so/DAY-36-Re-brew-ver-2-1df4bb609e3a80d39d5bcc285e4478e4?pvs=4

figma: https://www.figma.com/design/p5gz3PylSi1OuUe2zbSQUx/PD_03_%EA%B0%95%EC%86%8C%EC%97%B0?node-id=1496-2&p=f&t=g0wk5gmC4wvDDh0Z-0