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http://blog.mariuszwozniak.com/post/40090655756/top-10-mobile-ui-design-and-interaction-patterns

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PC 웹에서 사용자의 사용성을 분석하는데 사용자의 시선 방향을 고려했다면(Eye Tracking) 

모바일에서는 사용자의 동작에 따라 화면이 어떻게 반응하는지가 사용자 경험(UX)를 좌우한다.

1. 모바일 환경과 PC 환경의 차이

. 하드웨어 구성과의 연관성

. 기기가 지닌 센서를 적용

. 사용자와 상호작용

. 휴대성 극대화

. 사용자와 24시간을 함께하는 밀접성

. 모바일 전용 운영체제(안드로이드, IOS) 탑재

. 터치와 제스처, 오디오를 이용한 입력

2. 모바일 UX 프로세스

. 사업 기획 아이디어 발상

. 시장과 사용자 분석

. 정보구조(IA) 설계

. 모바일 UI 디자인: 스토리보드 작성과 UI 설계

. 비주얼 디자인

. 사용성 테스트

3. 노키아의 모바일 앱 디자인 프로세스

. 아이디어 단계

. 디자인 리서치

. 콘셉트 디자인

. 인터랙션 디자인

. 비주얼 디자인

. 모션 디자인

. 디자인 최적화

. 사용성 테스트

4. 사용자 분석

. 사용자 요구 파악: 모든 경우의 수 고려

. 사용 환경과 맥락의 이해: 사용자 접근성이 좋은 UI 설계 -> 좋은 UX

. 문제점 발견: 가이드라인, 칼라

. 트렌드와 현황 파악

5. 사용자 분석 프로세스

. 조사 대상 선정: 대표적인 표본 서정/ 이해 당사자 / 핵심 타겟층 세분화

. 조사 정보 수집: 인터뷰, 다이어리 분석, 인터넷, 통계자료, SNS

. 조사 결과 분석: 통계에 근거 객관적으로

6. 사용자 분석 방법

. 콘셉트 테스트: FGI, 전문가 인터뷰, 다이어리 분석

- 디자인 및 서비스의 콘셉트를 파악하기 위한 테스트, 사용자들이 얼마나 제작자의 아이디어나 디자인에 대해 만족하고 있는지에 대한 평가

. 기능 테스트: QA,FGI, 전문가 인터뷰

- 접근의 편리성과 사용자 반응 등을 점검, 일반적으로 제품 개발 이후에 진행, 간단히 기능 위주로 제작된 프로토타입으로 테스트

. 사용성 테스트: FGI, 길거리 인터뷰, 페르소나

- UX개념과 가장 일치하는 테스트, 일반 사용자들을 대상으로 해당 서비스나 앱, 소프트웨어의 편리성, 효용성을 테스트

. 고객 세분화: Survey, 페르소나, 다이어리 분석 등 관찰법

- 모바일에서의 고객은 특정 취향이나 업무, 관심사 등을 기준으로 세분화

(1) 인터뷰: 사용자의 요구 사항에 대해 직접적으로 알 수있는 가장 넓은 범위의 테스트 방식

. 제품 선호도가 아닌 행동과 사고 방식 중심의 대화

. 육하원칙에 의한 자유 응답 질문만 사용

. 인터뷰 대상자를 고려한 단어나 어구 선택

. 대화의 흐름을 따를 것

. 인터뷰 도구에 대해 언급하지 말 것

. 직접적인 경험에 중점을 둘 것

- 전문가 인터뷰: 개발하고자 하는 모바일 서비스의 타당서오가 적합성 테스트

- 표적집단 면접(FGI, focusing Group interview): 평가단, 가장 많이 사용, 사전질문, 사후질문, 전문적인 UX 연구실, 인터뷰 진행자 필요

(2) 다이어리 분석

. 구경, 탐문

. 노트법, 활영법

(3) 페르소나: 가상의 표본적 사용자를 만들고 가정

. 다양한 페르소나를 통해 모바일 서비스 개발에 적용

(4) 멘탈 모델

. 인간 행위에 기반을 둔 디자인 전략

. 사람들의 행동 동기, 사고 과정, 감성적이고 철학적인 배경을 연구하고 그 패턴을 찾아 하나의 모델로 정리

. 타겟층을 완전히 이해

(4-1) 멘탈 모델의 목적: 수집된 정보를 통해 사용자의 요구사항의 핵심을 찾고 서비스 개선한다.

. 디자인 지침 설정

. 사업 방향의 명확성

. 전략의 연속성

(4-2) 멘탈 모델 방법론

. 사용자와 인터뷰 시행, 행동 패턴에 대한 질문과 서비스 사용 중 긍정적 또는 부정적 견해를 탐구

. 사용자의 인터뷰 내용을 행동 기반으로 그룹화

. 행동 유형을 분석하고 핵심 키워드로 정리

. 멘탈 모델 다이어그램으로 결과를 도출

7. 시장 분석 방법

. 모바일 서비스의 트렌드 분석

. 경쟁사의 성공 및 실패 요인을 분석

. 조사 대상 선정 (ex. Top 50 앱)

. 통계 자료 활용

. 분석 템플릿 작성 (엑셀 활용)

: 차별화 포인트와 핵심 역량 집중 분석

: 안정성, 기능성, 사업성 등에 따라 점수 부여

1장. 데이터의 정의 - 본질에 충실하라

  . 데이터는 그 서비스의 아이덴티티다. 어떤 데이터를 다루는가가 어떤 서비스인지를 정의한다.

2장. 데이터 2.0 - 데이터의 개념을 확장하라

  01. 새로운 데이터가 새로운 서비스를 만든다 : 좋은 데이터란 사용자가 필요로 하는 핵심을 찌르는 데이터라고 할 수 있다.

  02. 데이터 1.0: 종류를 늘리면 서비스는 팽창한다

  03. 데이터 2.0: 개념을 확장하면 서비스는 진화한다 : 웹 2.0으로의 변화 역시 데이터의 확장과 함께 이루어진다. 이 확장에서 가장 주목할 만한 변화는 사용자의 역할이다. 웹 2.0에서는 사용자가 직접 데이터를 만든다. 사용자를 중심에 두고, 기존에는 데이터로 생각하지 않았던 데이터 - 메타데이터와 관계데이터를 중요한 데이터로 바라보고 적극적으로 서비스화하는 관점의 변화다.

  04. 좋은 데이터가 좋은 서비스를 만든다

  . 전통적인 좋은 데이터 요건

    - 커버리지 : 분야의 내용을 빠짐없이 포함하는 데이터인가?

    - 중복 없음 : 같은 데이터가 중복해서 존재하지 않는가?

    - 정확성/신뢰성 : 정확한 데이터인가? 신뢰할 수 있는가?, 비정형의 데이터를 어떻게 정제할 것인가?, 부정확한 데이터를 어떻게 판별하고 걸러낼 것인가?

    - 최신성 : 최신의 데이터인가?

    - 데이터 운영 : 데이터 업데이트를 통해 최근의 살아있는 데이터를 유지, 보수할 수 있는 프로세스가 갖추어져 있는가?

    - 저작권 : 저작권이 분명한 데이터인가?

  . 새롭게 추간된 좋은 데이터 요건

    - 메타데이터 : 데이터와 관련된 멘타이터가 잘 구축되어, 사람들이 다양한 방법으로 데이터를 찾을 수 있는가?

    - 활용성 : 많은 사람에게 데이터가 여러 컨텍스트에서 사용될 수 있는가?, 데이터에서 필요한 부분만 떼어내어 활용할 수 있는가?

    - 인기도 : 얼마나 많은 사람들이 필요로 하는 데이터인가?

    -     - 포맷 : 표준 포맷으로 제공되어 외부 서비스에서 자유롭게 활용할 수 있는가?

관련성 : 지금 이 사람, 이 상황에 얼마나 연관된 데이터인가? 필요할 때 제공할 수 있는가?

3장. 데이터 생산 - 만들어야 할 이유를 제공하라

  01. 사용자의 1차 컨텐츠 생산: 개인 미디어 혁명과 UCC

  02. 사용자의 메타데이터 생산: 태깅

  03. 사용자의 관계데이터 생산: 공유에서 네트워크의 집합적 가치까지

  04. 사용자의 참여 동기: 커뮤니케이션과 교류, 리워드

  05. 크라우드소싱: 사람의 남는 힘을 모아 경제적 가치로 전환한다

4장. 접점 확장 - 언제 어디서나 쉽게 만들고 쓸 수 있게 하라

  01. 브라우저에서 외부 서비스까지: 생산의 접점을 확장한다

  02. 대량 생산, 대량 관리: 한꺼번에 많이 만들고 관리하게 한다

  03. 배포와 구독: 가능한 한 많은 방법으로 공유하게 한다

  04. 컨텐츠 스니펫: 데이터 조각으로 유입의 접점을 확장한다

  * 롱테일 : 불가능한 요구를 만족시켜라

5장. 구조화된 데이터 - UCC에 의미와 구조를 부여하라

  01. 똑똑한 데이터가 서비스의 IQ를 높인다

  02. XML: 데이터의 구조를 정의하는 방법

  03. 처음부터 구조화된 형태로 생산한다

  04. HTML에 구조와 의미를 더한다

  05. 컴퓨터가 이해할 수 있도록 의미를 추가한다

6장. 마이크로컨텐츠 - 작게 쪼개어 조립할 수 있게 하라

  01. 숨겨져 있는 새로운 데이터를 발굴한다

  02. 원소스 멀티유즈: 브라우징에서 컨텐츠 믹스까지

  03. 조립과 가공: 재료를 가지고 부가가치를 창출하게 한다

  04. 기능의 마이크로화: 사용자가 조립하는 DIY 애플리케이션

7장. 소셜화 - 관계를 맺고 공유하게 하라

  01. 하이어라키에서 네트워크로: 데이터를 다루는 새로운 방법

  02. 애플리케이션의 진화 과정: 퍼스널에서 소셜로

  03. 소셜화의 재료 확장: UCC에서 기성 데이터까지

  04. 소셜 애플리케이션의 기본 프로세스: 관계, 공유, 발견

  05. 레퓨테이션 시스템: 신뢰도를 표현하는 데이터를 도출한다 : 레퓨테이션 시스템이란 커뮤니티 내에서 사용자들이 서로에 대해 피드백을 하게하고, 사용자의 활동 히스토리를 축적해, 이 결과를 종합해 사용자에 대한 신뢰도를 표현하는 레퓨테이션(명예) 지수를 산출해 내는 것이다.

8장. 어텐션 - 가장 중요한 데이터를 필터링하라

  01. 생산에서 필터링으로: 사용자들로 하여금 선별하게 하라

  02. 어텐션: 흩어진 관심을 모아 이로운 지혜로 만든다

  03. 어텐션 활용의 두 가지 방향: 집단지성과 개인화 : 사용자들의 개별적인 참여를 집합했을 때 드러나는 집단의 가치 판단을 말한다. 많은 평범한 사람들의 판단이 모이면 한두 사람의 전문가보다 더 나은 가치 판단을 할 수 있다는 전제에서 출발한다.

  . 집단 지성은 어떻게 만들어질까?

    (1) 개인은 집단의 이익이 아니라, 자신의 관심과 이익에 따라 서비스를 이용한다.

    (2) 이런 개개인의 선택을 모아보니 가치 있는 결과가 만들어졌다.

    (3) 물론, 일부의 선택은 집단을 위한 최선의 선택이 아닐 수 있다.

    (4) 하지만 일정 규모 이상의 선택이 중첩되면, 그 선택된 결과는 합리적이 된다.

9장. 태깅- 사용자가 직접 분류하게 하라

  01. 태깅이란 무엇인가?

  02. 태깅의 서비스화: 어떤 경우에 어떻게 쓰이나?

  03. 태깅의 확장: 기존의 시스템과 결합하고 응용한다

10장. RSS - 규격에 맞추어 서비스 밖으로 유통시켜라

  01. 구독의 가치: 푸시에서 풀로

  02. RSS란 무엇인가? 데이터에 날개를 다는 신디케이션 표준

  03. 웹으로 온 RSS: 구독에서 리사이클링까지 컨텐츠 유통의 중심에 서다

  04. 멀티미디어를 위한 RSS, 파드캐스팅

11장. API - 기능을 오픈하여 애플리케이션의 롱테일을 확보하라

  01. 애플리케이션 2.0: 사용자가 직접 팔게 한다

  02. 서비스 기능을 오픈하는 API

  03. 롱테일 킬러 애플리케이션 등장: 생산과 소비의 분산

  04. 새로운 가치의 모색: 왜 API를 제공하는가?

12장. 매쉬업 - 서비스의 울타리를 넘어 가치를 믹스하라

  01. 각각의 단순함 이상의 가치를 만드는 매쉬업

  02. 메타의 발견: 매트릭스 구조로 서비스를 진화시킨다

  03. 버티컬 서비스에서 외부 기능을 매쉬업 한다

13장. UI - 가장 중요한 것을 시각화 하라

  01. 메인페이지와 메뉴: 무엇을 줄 수 있는지 커뮤니케이션 한다

  02. 내비게이션: 참여의 결과를 시각화 한다

  03. 아작스: 다이내믹한 UI 설계로 웹의 한계에 도전한다