<aside> 💡 트리니들은 Consumer Science 기반의 product develop 을 추구합니다. Consumer Science는 현재의 상태를 관찰하여 문제를 정의하고 그 문제를 해결하기 위한 가설을 세워 이를 증명해 나가는 프로세스로 아래와 같은 과정을 통해 진행됩니다.

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목차

  1. Observation : 현재 상황을 관찰하여 문제 요소를 찾아냅니다.
  2. Define Customer Problem : 관찰 요소를 기반으로 해결해야 할 다양한 문제를 정의합니다.
  3. Form Hypothesis : 문제를 해결하기 위한 여러 가지 가설을 설계합니다.
  4. Validate : 가설들을 실제로 테스트 해보며 어떤 방법이 최선인지 검증합니다.
  5. Iterate : 위 과정을 반복합니다.

문제의 발견 | Observation

<aside> 💡 문제를 정의하기 위해서는 먼저 현재 상태를 정확하게 파악해야 합니다. Observation은 관찰을 통해 필요한 정보를 얻는 과정이며, 고객 리뷰, 외부 분석 자료 등 다양한 데이터를 활용할 수 있습니다. 원하는 데이터가 없다면 User Test나 Survey를 통해 직접 데이터를 수집하기도 합니다.

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구분 설명 예시
사용자 행동 데이터 Product 내에서 사용자의 행동에 의해 발생하는 데이터 Funnel data
내부 데이터 회사 내부에서 관리되는 데이터 VOC, Log data
외부 데이터 외부 컨설팅/평가 기관 또는 공공기관 자료
사용자 테스트 product 기획, 디자인에 대한 아이디어를 얻거나, 새로운 문제를 발견,수집하기 위한 조사 방법 Interview, Focus group usability test
서베이 설문등을 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 방법
Intuition 경험에서 우러나오는 느낌적인 느낌
Benchmark 출시된 경쟁사의 Product를 관찰, 분석

문제 정의 | Define Customer Problem

<aside> 💡 Product 관찰(observation)을 통해 상태를 파악했다면, 이제 문제를 명시적으로 정의해야 합니다. 좋은 문제 정의에서 좋은 솔루션이 나옵니다. 좋은 문제를 정의하려면 문제의 ‘본질’에 접근해야 합니다.

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⚠️ 사람들은 생각보다 많은 편견이 있습니다. 학습과 경험은 선택의 순간에 판단의 기순이 될 수 있지만 때로 그로인한 지나친 편견은 중요한 요소를 인지하는데 방해가 됩니다. 객관적으로 문제를 정의하기 위해서는 편견을 지우고 오로지 현상에만 집중해야 합니다. 대표적인 편견에는 아래와 같은 것들이 있습니다.

<aside> 😇 후광 효과 : 어떤 대상이 가지고 있는 대표적인 특성이 그 대상을 평가하는데 과도하게 영향을 미치는 효과

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<aside> 🤔 인과의 오류 : 두 현상 사이의 상관관계를 인과 관계로 오인하는 현상. 이 둘이 헷갈리는 이유는 인과 관계 속에 상관관계가 존재하기 때문

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<aside> ⚓ 기준점 편향 : 현상에 대해 접하는 첫번째 정보(기준점)에 치우친 판단을 하게 되는 경향. 다른 요소들을 과대 혹은 과소 평가하게 되는 편향

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<aside> 🧐 확증 편향 : 자신의 가설에 부합하는 정보만을 수용하고 그렇지 않은 정보는 무시하여 자신의 가설에 대한 믿음이 점점 커지는 편향

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