분류 전체보기22 고객경험(CX)과 CX의 구성요소 고객 경험(CX)이란 무엇일까요? 1. 개요 고객 경험(CX)은 고객이 제품, 서비스, 브랜드와 상호 작용하는 모든 과정에서 느끼는 총체적인 경험을 의미합니다. 이는 단순히 구매 과정만을 넘어, 고객이 브랜드를 처음 인지하는 순간부터 구매 후에도 지속적으로 이어지는 모든 경험을 포함합니다. 2. CX의 중요성 긍정적 영향 고객 만족도 및 충성도 향상 브랜드 가치 상승 장기적인 고객 관계 구축 재구매율 및 추천율 증가 부정적 영향 고객 불만족 및 이탈 증가 브랜드 이미지 악화 매출 감소 3. CX의 구성 요소 감성적 요소 -고객이 브랜드와 상호 작용하면서 느끼는 감정, 느낌, 인식 등을 포함합니다. 브랜드 이미지 직원의 친절성 제품/서비스의 사용 편의성 감성적 가치 제공 기능적 요소 -제품/서비스의 핵심 .. 2024. 3. 7. 사회적 문제 해결을 위한 서비스 디자인 사회적 문제 해결을 위한 서비스 디자인은 현대 사회에서 중요한 과제 중 하나입니다. 이는 기존의 상업적 목적을 넘어서 사회적 문제를 해결하고 공공의 이익을 증진시키는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 기업들은 사회적 책임을 강조하고, 사용자 중심의 디자인과 혁신적인 기술을 활용하여 사회적 문제를 해결하는 서비스를 개발하고자 합니다. 서비스 디자인은 사람들의 삶을 개선하고 사회적 문제를 해결하기 위한 목적으로 서비스를 구상하고 개발하는 과정입니다. 단순히 제품이나 서비스의 외형을 만드는 것이 아니라, 사용자의 경험과 사회적 맥락을 중심으로 생각하여 사회적 가치 창출에 기여하는 것을 목표로 합니다. 사회적 문제 해결을 위한 서비스 디자인은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다: 사용자 중심의 접근 서비스 디자인.. 2024. 3. 7. Thick Data 분석을 위한 서비스디자인방법론 서비스 디자인에서 Thick Data 분석을 위한 방법론은 사용자의 경험과 감정에 초점을 맞추어 설계하는 접근 방식입니다. 이 방법론은 Big Data만으로는 파악하기 어려운 고객의 심리적, 문화적, 사회적 측면을 이해하려고 할 때 유용합니다. 이를 통해 서비스나 제품을 개선하거나 새로운 아이디어를 발전시킬 수 있습니다. 컨텍스트 기반 디자인(Contextual Design) 고객이 서비스를 이용하는 환경과 상황을 면밀히 관찰하고 분석하여 그들의 실제 사용 경험을 이해하는 방법론입니다. 이 방법론은 사용자의 실제 경험과 요구사항을 파악하기 위해 사용자의 일상적인 환경을 고려합니다. 주로 사용자 인터뷰, 관찰, 현장 조사 등의 방법을 사용하여 Base Data를 수집하고 이를 바탕으로 디자인 결정을 내리게.. 2024. 3. 6. 경험데이터 Big Data와 Thick Data 경험데이터 분석 Big Data와 Thick Data의 차이를 알아봅시다. 현대 비즈니스 사회에서 데이터는 중요한 자산입니다. 그러나 단순히 데이터를 모아서 분석하는 이상의 의미가 있습니다. 그러기 위해서는 데이터의 유형과 특성을 이해해야 합니다. 특히 Big Data와 Thick Data는 각각 고유한 가치를 제공합니다. Big Data Big Data는 크고 복잡한 데이터 세트를 의미합니다. 여기에는 기존 데이터베이스 솔루션에서 다루기 어려운 정형 데이터와 비정형 데이터의 대량이 포함됩니다. 빅데이터는 기업이나 기관이 소유하거나 수집하는 데이터의 부피, 속도 및 다양성 측면에서 큰 규모를 가집니다. 이러한 데이터는 전통적인 방법으로 분석하기가 어렵고, 전통적인 통계 도구와 데이터베이스 시스템에서는 다.. 2024. 3. 6. 이전 1 2 3 다음
