데이터 분석,

해야 하는 건 아는데…

마케터, 기획자, 서비스 운영자, UX/UI 디자이너...

직군에 관계없이, 이제는 정말 데이터 분석 역량이 필수적입니다.

하지만 막상 데이터를 열면 숫자와 그래프 앞에서 손이 굳어버리진 않나요?

“이 수치가 좋은 건지 나쁜 건지 모르겠고”
“어디부터 봐야 할지 감이 안 오고”
“그래서… 그래서 뭘 바꿔야 하지?”

데이터가 두려운 실무자 여러분,
겁먹지 마세요!

이 연재는 바로 여러분을 위한 시리즈입니다.

저희 뷰저블이 출간한 책,
《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》를 바탕으로,
데이터 분석에 어려움을 겪는 실무자에게 필요한 내용만 쏙쏙 골라 글로 풀어보려 합니다.

책 보러가기 ► https://www.beusable.net/ko/book

이 글은 이런 분들께 특히 도움이 됩니다.

리포트에 “데이터 기반으로 이렇게 바꿨습니다”라는 문장이 꼭 필요하신 분
숫자는 딱 질색이지만, 서비스 개선 제안은 해야 하는 기획자, 디자이너
GA 등 회사에서 사용하는 분석 도구는 있는데, 막상 뭘 봐야 할지 모르겠는 실무자
뷰저블을 써보고 싶지만 “이게 나한테 맞는 툴일까?” 감이 안 오는 분

이 글을 보면 무엇이 달라질까요?

이번 연재 내용을 끝까지 잘 따라오시면,

👉 내 서비스에서 어디를 먼저 개선해야 하는지 스스로 찾을 수 있고

👉 히트맵과 사용자 여정을 보면서 객관적인 근거를 갖고 이야기할 수 있고

👉 뷰저블 같은 도구를 사용할 때 어디를 눌러야 어떤 인사이트가 나오는지 감이 잡힐 거예요.

이 책이 세상에 나온 이유,

그리고 왜 연재까지 할까요?

이유는 단순합니다.

“UX와 데이터 분석은 여전히 어렵지만, 더 이상 뜬구름처럼 두려운 주제여서는 안되기 때문”입니다.

'UX', ‘사용자 경험’이라는 말은 추상적이게 느껴질 수 있고,
빅데이터는 마치 거대한 인프라와 수학 지식이 있어야만 다룰 수 있을 것 같죠.

하지만 실제 현장에서는,

🎯 한 장의 히트맵,

🎯 간단한 전환율 변화,

🎯 몇 개의 고객 여정 패턴만 볼 줄 알아도

서비스 개선의 방향이 훨씬 선명해집니다.

저희 뷰저블은 다양한 기업의 UX 빅데이터 컨설팅을 진행해 오면서
“실무자도 이 정도만 알면 충분히 데이터 기반으로 일할 수 있다”는 기준점을 잡을 수 있었습니다.

그 경험을 정리한 것이 바로 《Data-Driven UX – 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서》이고,
이번 연재에서는 그중 핵심을 더 읽기 쉽게, 실무 예시와 함께 풀어갈 예정입니다.

앞으로 다뤄질 내용 미리 보기

앞으로 연재될 내용의 주요 주제를 미리 보여드릴게요.

포럼에서는 책의 모든 내용을 그대로 옮기기보다는,
실무에서 바로 써먹을 포인트 중심으로,
그리고 뷰저블 화면과 함께 설명해 볼 예정입니다.

1. 데이터 분석을 시작하기 위한 기초지식
2. 데이터 분석 프로세스 이해하기
3. 기본 용어와 지표 이해하기
4. 히트맵 데이터로 사용자 행동 분석하기
5. 심화 분석 – 유입 경로, CTA, 퍼널 분석
6. 실전 응용 – 진짜 서비스에 적용해보기
7. A/B 테스트로 개선 결과 검증하기
8. 조직에 공유하고 설득하는 UX 분석 리포트 쓰기

다음 글에서는 Data Driven UX의 배경을 다루면서,
왜 지금 ‘감’이 아니라 '데이터' 기반의 UX가 필요한지부터 차근차근 이야기해볼게요.

저희 뷰저블은 여러분의 데이터 분석이 쉬워질 때까지 달리겠습니다!

숫자 이상의 설득력을 가지는 뷰저블! 여러분도 체험해보세요!

[데이터 분석 입문서] #0. 데이터가 두려운 실무자들이여, 겁먹지 마시라!

[데이터 분석 입문서] #0. 데이터가 두려운 실무자들이여, 겁먹지 마시라!