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Posts Data vs. Design #
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(2009년에 썼던 글을 옮겨왔다. 해묵은 논쟁이지만 여전히 유효한 것 같아서)

구글 시대에는 디자인이 아니라 데이터가 왕이다(Data, Not Design, Is King in the Age of Google)라는 기사를 읽고 쓴다. 제목도 그렇고, 중간에 인용된 전문가의 인터뷰도 그렇고 좀 논의의 틀이 잘못된 것이 아닌가 하는 느낌이 든다.

우선 제목에 대해.

구글의 디자이너인 바우만이 트위터로 이직한 사건의 핵심은 Data vs. Design이 아니라 Data vs. Gut Feelings라고 봐야 한다. 구글의 디자인 프로세스(이하 ‘구글 방식’으로 표기)에 내제된 논리는 "데이터가 짱이니 디자인은 필요 없어"가 아니라 "디자인이 중요하니 직감에 의존하지 말고 사용자 행동 데이터를 통해 검증해야해"이다. 따라서 저 제목은 좀 병맛이다.

다음으로 전문가의 인터뷰. John Seely Brown이:

고객은 스스로 뭘 원하는지 모를 때가 있습니다(Customers sometimes do not know what they want) … 사용자가 말해주는 니즈만을 듣는 것은 위험할 수 있습니다(It can be dangerous to just listen to what users say they need).

라고 말했다는 부분이 인용되고 있는데, 사용자가 자신이 뭘 원하는지 잘 모른다는 얘기는 정말 맞는 말이지만, 이 논의에서는 좀 핀트가 안맞는다. 구글이 비주얼 디자인에 관련된 의사결정을 할 때 활용한다는 데이터는 대부분 A-B testing 혹은 MVT에 기반한 것으로 “사용자가 말해주는 니즈”와는 거리가 멀다.

이를테면 구글 광고 박스의 모서리를 3px로 라운드 처리한 시안과 4px로 라운드 처리한 시안을 사용자한테 보여주고서 “어느 쪽 광고를 더 클릭하고 싶으세요?”라고 물어보는 것은 거의 확실하게 뻘짓이다. 하지만 A-B testing을 통해 두 가지 안을 서로 다른 사용자 집단에게 일정 기간 노출하고 여기에서 광고 클릭이라는 지표에 통계적으로 유의미한 차이가 나는 안을 찾아낸다는 전략은 매우 유용하다.

구글 방식에 불만이 있어서 뭔가 지적할 거리를 찾고 있다면 좀 더 논리적인 지적을 하는 것이 좋을 것이다. 이를테면 구글 방식의 큰 단점 중 하나는 지역 최적화에 수렴될 수 있다는 점이라거나.

local optima

예를 들어 위 그림에서 y축이 광고클릭률, x축이 광고 박스의 라운드 픽셀 수라고 치고(ㅎㅎ), 현재의 디자인이 D지점인 상황에서 픽셀수를 살짝살짝 바꿔가며 디자인 개선을 한다면 A 지점(광고클릭률이 최고인 지점 – global optimum)에 도달할 수 있을 것이다. 하지만 현재의 디자인이 C 지점인 상황이라면? B 지점(광고클릭률이 그럭저럭 괜찮은 지점 – local optimum)에 도달하게 된다. 따라서 A/B Test를 통한 점진적 개선 만으로는 부족하다는 논리적인 결론을 내릴 수 있다.

물론 여기에서 “그러니까 이제부터 A-B testing을 하지 않아야 한다”라는 결론이 나오면 이것은 뻘소리.

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