<DDDT 파헤치기>가 궁금하다면, 여기 클릭⭐
여러분, 재미있는 스무고개를 해보도록 하겠습니다. 제가 문제로 내는 물건을 맞춰주시면 되는데요! 첫 번째 힌트는 영국의 전자제품 기업인 다이슨의 제품이라는 것입니다. (벌써 아시겠다고요? 힌트 하나만 더 드리도록 할게요!) 두 번째 힌트는 이 물건을 사용하면 탄력이 생겨 부스스한 머리를 풍성한 웨이브로 스타일링 할 수 있다는 것입니다. 네, 정답을 아시겠다고요? 바로 다이슨의 에어랩입니다! 이러한 다이슨의 ‘에어랩’은 데이터를 기반으로 공감한 DDDT 방법으로 제작되었다고 해요. 그런데 DDDT가 뭐냐고요?😮 재미있는 사례로 DDDT의 모든 것을 파헤쳐 보아요!
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-에이블런 리사 드림💌 |
💬 DDDT 프로세스, 조금 더 자세히!🔎
지난 DDDT 파헤치기 1탄에서 살펴본 DDDT의 개념, 기억 하시나요? DDDT란 Data Driven Design Thinking으로 데이터 기반의 디자인 씽킹을 의미했는데요. 데이터를 통한 이해인 데이터 애널리틱스(Data analytics)와 디자인 씽킹(Design Thinking)이 합쳐진 개념이었죠.
그런데, DDDT는 어떤 프로세스로 진행되는걸까요? 위의 사진을 통해 DDDT 프로세스를 한 눈에 살펴볼 수 있는데요. 바로 기존 디자인씽킹 과정 중 시간과 리소스가 가장 많이 들었던 핵심 단계인 ‘공감-정의-아이디어 도출’ 과정에 정성적 조사 기법만 활용하는 것이 아니라 정량적 통계 자료 위주의 ‘데이터’를 활용해요.
이러한 ‘데이터’를 활용하면 문제를 가장 빠르고 객관적으로 분석해 준다는 장점이 있어요. 또한, 데이터를 통한 계속되는 정의로 기존 디자인씽킹 과정 대비 시간과 리소스 절감의 효과를 얻을 수 있죠 즉, 데이터 기반 디자인씽킹은 공감과 정의, 아이디어 도출 단계에서 그 효과가 극대화되는 것이랍니다!
💬 다이슨의 인기 비결, DDDT라고요? 👥💭
그렇다면 DDDT를 활용한 사례를 파헤쳐 보도록 할게요. 여러분은 다이슨의 에어랩을 사용한 경험이 있으신가요? 👩🏻🦱 높은 가격에도 불구하고 품귀 현상을 보이는 다이슨 에어랩의 인기 비결은 바로 DDDT에 있는데요! 다이슨은 신제품 출시를 앞두고 전 세계 80개의 미용실에서 420명 이상의 전문 미용사가 1만 시간에 걸쳐 진행한 11억 건이 넘는 데이터를 분석했다고 해요. 11억 건의 데이터 분석 결과, 미용사들은 둥근 브러시를 사용해 모발의 모양을 잡는 동시에 드라이어의 공기 흐름을 이용해 잔머리를 안쪽으로 밀어내는 패턴을 확인한 것이죠. 즉, 헤어드라이어의 각도가 매우 중요하다는 것을 발견했어요.
dyson / 다이슨 홈페이지
다이슨 데이터 분석팀은 이를 기반으로 페르소나인 고객을 ‘가정에서 직접 머리 손질을 할 때 드라이어 각도 조절이 어려워 머리카락 표면이 부스스해진 경험이 있으며, 부스스함을 정리하기 위해 고온의 기기를 사용해 모발 손상을 경험한 여성’으로 설정했어요. 이러한 페르소나를 기반으로 반원 모양의 플라이어웨이 노즐을 개발했고, 압력 차이로 물체 표면에 모발이 달라붙는 현상인 ‘코안다 효과’를 활용했죠. 이같이 소비자들의 특성을 명확히 파악한 다이슨은 에어랩 출시 후 사상 최대 영업 이익인 11억 파운드(약 1조 6600억 원)라는 기록을 달성할 수 있었어요.
만약 다이슨이 고객들의 데이터를 분석하지 않았다면, 에어랩을 개발할 수 있었을까요? 아마 아닐 것입니다. 다이슨은 시장에 적합한 제품을 만드는 과정에서 소비자의 니즈를 파악하기 위해 데이터를 활용하였고, 그 결과 소비자들의 높은 관심과 만족도를 이끌어낼 상품을 개발할 수 있었습니다!
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그런데, DDDT는 어떤 프로세스로 진행되는걸까요? 위의 사진을 통해 DDDT 프로세스를 한 눈에 살펴볼 수 있는데요. 바로 기존 디자인씽킹 과정 중 시간과 리소스가 가장 많이 들었던 핵심 단계인 ‘공감-정의-아이디어 도출’ 과정에 정성적 조사 기법만 활용하는 것이 아니라 정량적 통계 자료 위주의 ‘데이터’를 활용해요.
이러한 ‘데이터’를 활용하면 문제를 가장 빠르고 객관적으로 분석해 준다는 장점이 있어요. 또한, 데이터를 통한 계속되는 정의로 기존 디자인씽킹 과정 대비 시간과 리소스 절감의 효과를 얻을 수 있죠 즉, 데이터 기반 디자인씽킹은 공감과 정의, 아이디어 도출 단계에서 그 효과가 극대화되는 것이랍니다!
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다이슨 데이터 분석팀은 이를 기반으로 페르소나인 고객을 ‘가정에서 직접 머리 손질을 할 때 드라이어 각도 조절이 어려워 머리카락 표면이 부스스해진 경험이 있으며, 부스스함을 정리하기 위해 고온의 기기를 사용해 모발 손상을 경험한 여성’으로 설정했어요. 이러한 페르소나를 기반으로 반원 모양의 플라이어웨이 노즐을 개발했고, 압력 차이로 물체 표면에 모발이 달라붙는 현상인 ‘코안다 효과’를 활용했죠. 이같이 소비자들의 특성을 명확히 파악한 다이슨은 에어랩 출시 후 사상 최대 영업 이익인 11억 파운드(약 1조 6600억 원)라는 기록을 달성할 수 있었어요.
만약 다이슨이 고객들의 데이터를 분석하지 않았다면, 에어랩을 개발할 수 있었을까요? 아마 아닐 것입니다. 다이슨은 시장에 적합한 제품을 만드는 과정에서 소비자의 니즈를 파악하기 위해 데이터를 활용하였고, 그 결과 소비자들의 높은 관심과 만족도를 이끌어낼 상품을 개발할 수 있었습니다!
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