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ChatGPT
Perplexity
사용자는 "대시보드를 확인해 볼까"라고 생각하며 일어나지 않습니다.
그들은 워크플로에서 무언가가 필요할 때 행동합니다. 분석이 해당 워크플로의 일부가 아니면 사용되지 않습니다.
모든 제품 팀에서 일관된 패턴이 나타납니다.
강력한 초기 호기심
몇 번의 초기 세션
하지만 일주일 후 사용량이 줄어들고 대시보드는 조용히 쓸모없는 것으로 변합니다.
그런 다음... 침묵
And they assume users know when and why to check them.
But that’s not how people work.
Users don’t wake up thinking:
“Let me go check a dashboard.”
They act when something in their workflow requires it. If analytics aren’t part of that workflow, they don’t get used.
이것은 도구 문제가 아닙니다. 사용량 문제입니다. 대시보드 채택 문제입니다.
Across product teams, the pattern is consistent:
- Strong initial curiosity
- A few early sessions
- Then… silence
왜일까요?
대시보드가 불편함을 야기하기 때문입니다.
- 대시보드는 상황 전환을 필요로 합니다.
- 대시보드는 즉각적인 작업과 연결되어 있지 않습니다.
- 대시보드는 의사 결정이 이루어지는 순간에 통찰력을 제공하지 않습니다.
잘 만들어진 대시보드조차도 사용자가 실제로 작업하는 방식과 연결되지 않으면 실패합니다.
대부분의 대시보드는 보고용으로 설계되었으며, 의사 결정을 위한 것이 아닙니다. 별도의 탭에 있으며, 사용자가 현재 수행 중인 작업을 중단해야 합니다.
실질적인 분석 사용을 보이는 제품은 대시보드를 최종 목적지로 취급하지 않습니다.
대신 분석을 제품 경험의 일부로 취급합니다.
즉, 다음과 같습니다.
- 분석은 내장되어 있으며, 분리되어 있지 않습니다.사용자는 데이터를 찾기 위해 워크플로를 벗어나지 않습니다. 이미 거기에 있습니다.
- 통찰력은 적절한 시점에 나타납니다.사용자가 대시보드를 확인하기를 기다리는 대신, 의사 결정이 필요할 때 통찰력이 나타납니다.
- 데이터는 작업과 연결됩니다.사용자는 단순히 관찰하는 것이 아니라, 보고 있는 내용에 즉시 조치를 취할 수 있습니다.
이는 다음과 같은 변화입니다. “여기 데이터가 있습니다.”
에서 “다음으로 무엇을 해야 할지 알려드리겠습니다.”
그리고 사용자가 언제, 왜 대시보드를 확인해야 하는지 알고 있다고 가정합니다.
목표가 사용률 증가라면, 질문은 다음과 같습니다.
“대시보드가 있습니까?”
대신
“사용자가 실제로 데이터를 사용하여 의사 결정을 하고 있습니까?”
이는 분석이 제공되는 방식을 재고해야 함을 의미합니다.
- 정적 → 상황적
- 분리 → 내장
- 수동적 → 실행 가능
하지만 사람들은 그렇게 작동하지 않습니다.
이러한 변화는 팀이 분석에 AI를 통합함에 따라 더욱 중요해지고 있습니다.
AI가 사용하지 않는 대시보드를 수정하는 것이 아니라, 사용률이 처음부터 없다면 문제를 증폭시키기 때문입니다.
사용자가 현재 데이터에 참여하지 않는다면, AI를 추가해도 상황이 바뀌지 않습니다.
하지만 워크플로에 통찰력을 내장하면 상황이 바뀝니다.
실제로 사용자가 사용하는 분석을 디자인하십시오.
워크플로에 분석을 내장하고 실제 사용률을 높이는 방법을 알아보려면 웨비나에 참여하십시오.
