Data-Driven UX - 교보문고

Data-Driven UX 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서

포그리트 지음 | 옮김 | 포그리트 | 2019년 03월 08일 출간

Klover

총 4 중

4 9.6 (리뷰 12개)

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추가혜택 : 포인트 안내 도서소득공제 안내

도서 소득공제 안내

도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

도서 소득공제 가능 결제수단

카드결제 : 신용카드(개인카드에 한함), 제휴신용카드
현금결제 : 예치금, 교보e캐시(충전에 한함), 해피머니상품권, 컬쳐캐쉬, 교보문고 기프트카드, 실시간계좌이체, 온라인입금
간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
* 페이나우, 11PAY와 휴대폰결제, 교보캐시는 도서 소득공제 불가

부분 취소 안내

대상상품+제외상품을 주문하여 신용카드 "2회 결제하기"를 선택한 경우, 부분취소/반품 시 예치금으로 환원됩니다.
(신용카드 결제 후 예치금으로 환원된 경우 승인취소 되지 않습니다.)

도서 소득공제 불가 안내

법인카드로 결제 한 경우
현금영수증을 사업자증빙용으로 신청 한 경우

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출고예정
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출고예정일은 주문상품의 결제(입금)가 확인되는 날 기준으로 상품을 준비하여 상품 포장 후 교보문고 물류센터에서 택배사로 전달하게 되는 예상 일자 입니다.
도착예정일은 출고예정일에서 택배사의 배송일(약 1~2일)이 더해진 날이며 연휴 및 토,일,공휴일을 제외한 근무일 기준입니다.

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선물포장 주문 시 합배송 처리되며, 일부상품 품절 시 도착예정일이 늦어질 수 있습니다.

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[내가 직접 도서를 찾아, 바로드림존에 가져가기] 바로드림 주문은 모바일에서만 가능합니다.

주문 시 유의사항

정확한 수령 예상 시간은 선택하신 수령점의 영업시간 및 재고 보유 현황에 따라 달라지므로, 주문 전에 꼭 수령 예상 시간을 확인해 주시기 바랍니다.
주문하신 도서가 수령점에 준비되면, SMS 및 카카오 알림톡으로 안내해 드립니다.
상품이 준비 되면 고객님께 SMS를 발송해 드립니다. SMS 발송 전에 수령점에 방문하시면 도서 준비까지 시간이 걸릴 수 있으니 참고하시기 바랍니다.
여러 종의 상품을 함께 주문시, 준비가 가장 오래 걸리는 상품의 수령 가능 시간에 맞춰 모든 도서를 수령하실 수 있습니다. 급히 필요하신 상품은 별도로 주문해 주시기 바랍니다.
바로드림으로 주문한 도서 상태가 좋지 않을 경우 해당 매장에서 연락 드립니다.

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상품상세정보
ISBN	9791196342807(1196342806)
쪽수	296쪽
크기	150 * 211 * 28 mm /442g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

Data-Driven UX : 데이터가 두려운 실무자를 위한 입문서

경험과 추측이 아닌 데이터에 근거하여 의사결정을 하고
성과를 창출해 나가는 UX를 ‘데이터 드리븐 UX’라 부릅니다.
이 책은 데이터 분석이 필요한 이들의 첫걸음을 도와주는 입문서입니다.

데이터 분석을 하고 싶지만 어떻게 시작해야 할지 모르는 분들을 위해,
UX 데이터를 올바르게 이해하고 해석할 수 있는 실질적인 방법론을 알려드립니다.

단순히 숫자로 표현되는 지표뿐만 아니라 웹 페이지 내 구체적인 사용자 행동 데이터
분석을 위한 전반적인 가이드를 제공합니다. 또한 데이터에 기반하여 UX 성과를
추적하고 조직에 공유하는 방법에 관해서도 소개합니다.

■ 1장 - 데이터 분석을 시작하기 위한 기초 지식
데이터 드리븐 UX의 배경 이해하기
데이터를 다루는 디자이너의 이점
데이터 분석을 시작하기 전 마음가짐
데이터에 관한 오해

■ 2장 - 데이터 분석 프로세스 이해하기
데이터에 기반을 둔 UX 디자인 프로세스 이해하기
데이터 분석 프로세스 이해하기
데이터 분석 목표 설정하기
목표의 정량 수치가 지니는 또 다른 이름, KPI
우선순위를 부여하여 개선 방안 실행하기

■ 3장 - 기본적인 UX 데이터 분석 관련 용어 이해하기
데이터를 통해 알 수 있는 UX 정보 이해하기
숫자와 관련된 지표 분석에서 고려할 다섯 가지 사항
UX 디자이너를 위한 데이터 분석 도구
주요 지표 및 용어 이해하기

■ 4장 - 히트맵 데이터로 사용자 행동 분석하기
히트맵 이해하기
마우스 클릭 분석하기
마우스 클릭 심화 분석하기
마우스 스크롤 이동 분석하기
마우스 스크롤 데이터 교차 분석하기
Average Fold 분석하여 서비스 개선하기
Fold 정보를 UX 디자인 개선에 활용하기
스트림으로 사용자 탐색 순차 분석하기

■ 5장 - 심화 분석 시작하기
유입 경로 이해하기
CTA(Call To Action) 분석하기
퍼널 분석하기
개별 사용자 행동 분석하기

■ 6장 - 실전! 데이터 분석 응용하기
특정 콘텐츠가 소비되지 않는 이유 파악하기
전환율 상승을 위한 개선 포인트 파악하기
페이지 제공 의도가 효과적으로 전달되는지 측정하기
정보구조(IA) 사용자 체감 효율성 분석하기
전환율 증대를 위한 GUI 개선점 찾기
사용자 콘텐츠 탐색 과정 분석하고 원인 파악하기
사이트 사용 실패 요소와 원인 분석하기
사용자가 체감하는 불편 요소와 원인 분석하기
디바이스별 사용자 탐색 과정과 니즈 파악하기
데이터를 기반으로 퍼소나 설정하기
데이터 기반 사용자 여정 지도 설정하기
UX 데이터 분석과 시너지를 발휘하는 휴리스틱 평가

■ 7장 - 개선 결과 검증하기
A/B Testing 이해하기
A/B Testing 진행하기
뷰저블 메인 페이지 A/B Testing 사례
A/B Testing 외 방법으로 개선 결과 검증하기

■ 8장 - 조직에 공유하기
UX 분석 리포트 작성하기
사이트 개선을 위한 실전 UX 분석 보고서 작성법

출판사 서평

[이 책의 단점]

1.자사 서비스를 홍보하는 모양새입니다.
책의 예제들은 자사에서 개발, 운영 중인 ‘뷰저블’로 진행되었기 때문입니다.

2.한정된 데이터 분석을 이야기하고 있습니다.
CX라고 불리는 고객 경험에 한정된 데이터 분석을 다루고 있습니다. 사용자 경험을 바탕으로 작성되다 보니 기존 사용층 사례 중심으로 이루어질 수밖에 없었습니다.

3.초보 출판사입니다.
저희가 출판업을 등록하고 출판 관련 제반 사항들을 직접 진행했습니다. 부족한 부분이 많지만, UX 데이터 분석을 다루는 실무자들을 위한 가이드로서 부족함이 없도록 최선을 다했습니다.

[그럼에도 출판하는 이유]

UX는 여전히 어렵고, 빅데이터는 아직도 뜬구름 같습니다. 심지어 이 책에서는 그 둘을 연계해 설명하는 무모함을 더하고 있습니다. 그런데 재미있게도 실상은 이와 반대입니다. 사용자 개성이라는 모호함과 주관성을 토대로 하는 UX는 빅데이터와 만남으로써 구체할 수 있고, 그렇게 구체화한 UX는 쉽게 다룰 수 있기 때문에 더욱더 실질적이며 실현 가능한 영역으로 나아갈 수 있게 되었기 때문입니다.

데이터를 분석한다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 데이터를 수집하고 계산하여 의미를 찾는 일련의 작업들은 데이터에 관한 많은 사전 학습을 필요로 하기 때문입니다. 그래서 이 책에서는 데이터 분석의 시작을 돕기 위해 직관적으로 이해할 수 있는 시각화 기법인 히트맵을 사용하고 있습니다. 그리고 이러한 고객 행태 히트맵 방식은 ‘뷰저블’뿐 아니라 유사 도구 모두 같은 형식을 취하고 있어 한 번 익히면 다른 학습 없이도 지속적인 활용이 가능합니다.

포그리트는 빅데이터 솔루션을 개발하는 동시에 UX 빅데이터 컨설팅 활동도 병행하고 있습니다. 히트맵을 통해 ‘데이터 분석’이라는 실제 영리 활동을 하면서 데이터 분석에 대한 방법론을 성과로 이어가고 있습니다. 그래서 데이터 분석이라는 저변 확대를 위해 저희의 시행착오와 기술 자산을 공유하고자 했습니다. 이론으로 그치지 않고 상업적으로 활용되는 방법론을 공유함으로써 구체적인 성과와 효과를 통해 UX가 일반 상식이 되도록 하는 것이 포그리트의 역할이자 최대 목표입니다. 닫기

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