AI 언어 모델로서 저는 일반적인 디자인 유효성 검사 함정을 식별할 수 있는 개인적인 경험이 없습니다. 하지만 설계 유효성 검사 프로세스에서 디자이너가 자주 저지르는 몇 가지 가능한 함정/실수는 다음과 같습니다. 1. 사용자가 디자이너처럼 생각하고 행동한다고 가정합니다.
디자이너 제품에 대해 깊이 이해하는 경향이 있으며 종종 사용자가 동일한 수준의 지식과 이해를 가질 것이라고 가정합니다. 선입견 없이 열린 마음으로 유효성 검사 프로세스에 접근하는 것이 중요합니다.
2. 단일 인구 통계에 집중: 설계자는 단일 인구가 아닌 다양한 사용자 그룹으로부터 피드백을 받는 것이 중요합니다. 이를 통해 더 넓은 사용자 기반의 요구를 충족하도록 제품을 설계할 수 있습니다.
3. 성공 메트릭을 정의하지 않음: 성공 메트릭을 정의하지 않으면 유효성 검사 프로세스에서 모호성과 혼란이 발생할 수 있습니다. 성공 메트릭을 명확하게 정의하면 제품이 설정된 목표를 충족하는지 확인하는 데 도움이 됩니다.
4. 실제 시나리오에서 제품을 테스트하지 않음: 통제된 환경에서 제품을 테스트하면 실제 사용과 다른 결과가 나올 수 있습니다. 제품이 실제 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 설계자는 실제 시나리오에서 제품을 테스트해야 합니다.
5. 정량적 데이터에만 의존: 정량적 데이터는 사용자 행동에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만 정성적 데이터로 보완하여 사용자 요구와 피드백을 더 깊이 이해하는 것이 중요합니다.
6. 주요 이해관계자 참여 안 함: 유효성 검사는 팀의 노력이며 제품이 조직의 전반적인 목표 및 비전과 일치하는지 확인하기 위해 프로세스에 주요 이해관계자를 참여시키는 것이 필수적입니다.
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