#23. 토스에서 업무용 툴 개선하기

안녕하세요!👋🏻 기획자 팥씨입니다.🥮

오늘은 토스에서 디자이너 팀이 데이터 직군의 업무용 툴을 개선한 사례를 다룹니다.

 

https://toss.tech/article/tablecenter

업무용 툴, 내 동료가 정말 만족했나요?

 

앞으로는 해당 글을 요약정리하기보다, 아래의 질문들을 던지며 재구성해보려고 합니다.

+ 인사이트는 추가로 정리하겠습니다 :)

 

글을 읽으며 던질 질문

1. 이 문제해결의 고객은 누구인가?
2. 문제/목적
3. 이 일의 의미는 무엇인가? (어떻게 기여할 수 있는가?)
4. 어떤 방식을 시도했는가?
5. 문제해결 방식

 

1. 이 문제해결의 고객은?

[토스 테이블센터를 사용하는 데이터 직군]

• 토스의 테이블센터는 데이터를 찾는 데 필수적인 서비스
• 하지만 여전히 초기 버전에 머물러 있었음.

 

2. 이 프로젝트의 문제/목적은?

[지연되는 검색시간, 복잡한 위계구조, 떨어지는 일관성이 문제]

• 데이터 직군 커지며 해당 서비스에 부하가 발생함

 

3. 이 일의 의미와 효과는? 

[1차 - 내부고객인 데이터직군의 작업 효율성 향상]

[2차 - 작업 효율성 향상으로 최종 고객에게 빠른 서비스 제공]

 

 

4. 어떤 방식을 시도했나? 

"어떤 문을 열어야 하는지도 모르는 상태에서 열쇠를 찾아야 하는 상황인 만큼,
우리는 측정할 수 있는 성과 지표를 세운 뒤 꾸준히 트래킹하기로 했어요."

 

@토스 기술블로그

 ['업무용 툴'의 성과지표 두 가지] 

(1) 작업시간, 작업 플로우, 비용, 오류, 사용자 요청을 줄이거나 ⬇️
(2) 만족도, 업무 처리량, 사용률, 적용 범위를 올리거나 ⬆️

 

4-1. 측정할 수 있는 목표 정하기

 

가설 : 테이블 검색 시간을 줄이면 가장 크게 검색 만족도를 높일 수 있을 것

=> 검색 '입력' 행위와 '찾는' 행위 두 가지로 나눔

 

(해결 1) 검색어 '입력하는' 시간 줄이기

설문 : '테이블명에 들어갈 것 같은 키워드를 검색한다' (68.9%)

=> 검색어와 태그 조합해 검색하는 신규 기능

 

(해결 2) 검색 결과 찾는 시간 줄이기

1. 새로운 태그 추가 => 검색결과에 가장 먼저 보이도록 정렬
   • '이 테이블이 회사가 중요하게 판단하는 테이블인가?'
2. 우선순위 부여
   • 키워드 -> 테이블명 매칭 -> 테이블명 부분매칭 -> 테이블 설명 매칭
3. 모든 열에 '필터 및 검색' 옵션 제공
   • 검색 이후, 사용자가 직접 결과를 좁혀나갈 수 있도록 필터링 개선

➡️ 테이블 검색 경험 만족도, 검색 속도, UI 정성적 만족도 개선

 

 

4-2. 목표가 복잡할수록 저비용으로 검증하기

• 서비스의 구조 전반을 개선하는 복잡한 과제
• 영향도(lineage) | 어떤 데이터가 어떤 테이블이나 대시보드에 영향을 주는지 파악하는 과정 효율화 필요

목표 : '영향도를 파악하기까지 걸리는 시간을 줄이고 기능 만족도는 높이겠다'

 

복잡도가 높은 과제인 만큼, 실패했을 때 매몰 비용도 눈덩이처럼 커질 수 있었어요.
해상도 낮은 서비스를 최대한 빨리 만든 뒤 사용자의 피드백을 잦게 반영하는 접근법을 선택했죠.

 

 

• 데이터 엔지니어링 팀으로부터 제안받은 설계를 빠르게 프로토타이핑
• 2명 UT -> 사용자 의견 다름을 파악
  • 사용자 의견 바탕으로 레이아웃, 주요 동작 다시 디자인
• 1차 개선 후 4명 게릴라 테스트 -> 30분만에 디자인 시안의 문제 파악

 

개선 결과

• 로딩속도 10초 ~ 35초 => 0초
• 반복작업 삭제
• 설문 응답자의 60%가 가장 만족스러운 기능이라고 답함

 

"정말 유의미할까?" 확인 위해 개선 전 / 후 서비스 기능 만족도 비교

=> 5점척도 중 약 1점 가량 만족도 개선

 

🥮 운영 효율 높이기 위한 문제해결방식

해당 프로젝트의 고객은 토스의 데이터 직군이었는데요,

업무용 툴 개선인만큼 B2B 도메인에도 유사하게 적용되는 부분이 있을 것 같습니다. 

 

1. 측정할 수 있는 성과 지표를 정하기

• 작업 시간, 작업 플로우, 비용, 오류, 사용자 요청을 줄이거나 ↓
• 만족도, 업무 처리량, 사용률, 적용 범위를 올리거나 ↑

2. 문제를 구성하는 요인들을 분리하기

 

-> 검색 '입력' 행위와 '찾는' 행위 두 가지로 나눔

 

3. 목표가 복잡할수록 낮은 해상도, 빠른 피드백으로 개선하기

• 러프한 상태에서 UT (사용성테스트) 진행
• 메이커들이 B라는 기능을 만들고 싶어도, 사용자들이 가장 불편한 기능은 A일 수 있음

특히 업무효율을 높이기 위한 서비스인 경우에, 직접 유저의 손을 보며

어떤 상황에서 해당 기능이 필요하고 정말 쓸만한지 확인해보는 과정이

중요함을 확인했습니다.