SYNOPSYS
Data-Driven Decision Support System
ROLE
UX Research
UX Design
DURATION
Jun - Oct 2023
TEAM
1 Product Owner
2 Application Engineer
1 UX researcher
MY IMPACTS
UX research
End-to-end design
Future vision development
Cross-team collaboration
THINK FAST, VALIDATE FAST
프로젝트의 특성에 맞게 빠르게 아이디어를 테스트하고 검증하며 디자인을 점진적으로 완성시킬 수 있는 프로세스를 계획하여 진행했습니다.
STEP 1
시나리오 작성
사용자가 필요로 하는 점과 직면하는 문제를 명확히 이해하기 위해 사용자 시나리오 작성
STEP 2
프로토타입 제작
사용자가 원하는 데이터를 '검색'해서 찾을 수 있으면 쉽고 간편하게 원인을 찾을 수 있을것이라는 가설을 토대로 Ideation을 진행, 테스트에 사용할 프로토타입을 제작
STEP 3
사용자 테스트
고객사 엔지니어 3명, AE 3명을 대상으로 진행
제작한 프로토타입으로 Think Aloud 기법을 활용해 태스크를 수행하며 느끼는 어려움과 태스크를 어떤 접근 방식으로 해결하는지를 관찰
STEP 4
가설 검증
테스트 결과, 대부분의 사용자가 컨셉과 사용성에 대해 긍정적인 반응을 보였지만 테스트 환경이 제한적이어서 추가 검증이 필요하다는 점을 확인
PROBLEM 1
어떻게 하면 필요한 데이터를 정확하게 검색할 수 있도록 지원할 수 있을까?
SOLUTION 1
개인화된 검색 경험 제공하기
사용자 맞춤형 검색어 추천
Engineering 팀과 협력하여 텍스트 마이닝을 활용한 반도체 데이터 검색 엔진을 개발하여, 사용자가 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 찾을 수 있도록 지원했습니다.
사용자가 검색어를 입력하면, 매칭되는 추천 키워드나 모델이 식별됩니다. 이 항목들은 사용자의 최근 검색 기록과 활동 데이터를 바탕으로 평가되어 가장 높은 점수 순으로 제공됩니다.
사용자 맞춤형 필터
검색과 함께 제공되는 사용자 맞춤형 필터는 사용자가 입력한 검색어와 일치하는 키워드나 관련성이 높은 점수를 가진 모델 ID를 자동으로 추가하여 사용자가 원하는 데이터를 더욱 정확히 찾을 수 있도록 지원합니다.
사용자의 검색어와 일치하는 데이터 타입은 자동으로 필터에 추가됩니다. 기본적으로 가장 높은 유사도 점수를 가진 항목들이 선택되어 사용자에게 제공됩니다.
PROBLEM 2
어떻게 하면 다양한 소스의 복잡한 공정 데이터를 직관적으로 시각화할 수 있을까?
SOLUTION
함께 확인해야 할 연관성이 높은 데이터는 하나로 묶어서 제공하기
데이터 분류 체계 수립
PO팀과 협업하여 데이터 분류 기준을 정립하고, 연관성이 높은 데이터들을 탭으로 구분하여 보기 쉽게 화면을 구성했습니다.
공정 데이터 연관성 기반 시각화
공정 데이터를 모두 시각화 하여 데이터 간의 연관성에 따라 흐름이 보이게 재구성했습니다.
PROBLEM 3
어떻게 하면 반복되는 알람을 줄일 수 있을까?
SOLUTION
알람 해결 히스토리 보여주기
반복 이슈 원인 분석을 위한 알람 내역 제공
알람 발생 시 유사 케이스의 히스토리(해결 과정, 우선순위, 코멘트)를 함께 제공해 신속한 문제 해결과 근본 원인 분석이 가능하도록 구성했습니다.
ITERATE, ITERATE, ITERATE
테스트 결과를 디자인에 반영하며 완성도를 높이고,
내부 AE 테스트와 디자인을 반복하여 빠르게 최종 결과물을 도출했습니다.
