최근 세일즈맵 design.md를 공개했습니다.고객분들이나 세일즈·CX팀이 MCP나 바이브 코딩으로 페이지를 만들 때, 에이전트에게 링크 하나만 전달해도 세일즈맵다운 화면을 만들 수 있도록 하는 게 목표였어요.그런데 만드는 과정에서 예상과 다른 결과를 마주했습니다.첫 번째 버전은 무려 998줄이었습니다.컬러 토큰, 간격, 컴포넌트, 안티패턴까지 AI가 알아야 할 내용을 최대한 상세하게 담았죠.이 문서를 바탕으로 사내 대시보드를 개선하도록 했습니다. 결과는 실망스러웠습니다. 색상과 간격은 정확하게 바뀌었지만, 정작 사용자가 어떤 정보를 중요하게 봐야 하는지는 전혀 고려하지 않았습니다. 디자인의 일관성은 확보했지만, 화면의 목적에 맞는 개선까지 이어지지는 못한 거죠.사실 정보의 우선순위를 정하는 규칙도 있었..

문제 해결 능력은 디자이너만의 것이 아니다. 어떤 일을 하든 필요하다. 그래서 이 책을 펴기 전 내 머릿속으로 던진 질문은 이거였다. 그렇다면 디자이너만이 할 수 있는 문제 해결은 무엇인가? 책은 이 질문에 직접 답을 주기보다, 답을 찾아가는 사람의 사고 과정을 보여준다. 저자가 말하는 디자이너의 일은 결국 한 곳으로 모인다. 수요가 있는 제품을 만들어 돈을 움직이는 것. 심미성을 갖춘 UI를 그리는 일은 그중 일부일 뿐이고, 진짜 무게는 다른 데 있다. 해결할 문제를 찾아내고, 기술적 한계를 UX로 풀어내고, 그것을 비즈니스와 연결하고, 그 과정을 팀이 함께 밀고 가도록 만드는 것. 이 책을 읽고 그런 디자이너로 거듭나려면 어떤 질문을 던지고 어떤 경험을 쌓아야 하는지에 대한 힌트를 얻을 수 ..

너무나도 얼어붙은 시장 덕에 새로 구직하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 하지만 돌아보니 온전한 저를 알아볼 수 있는 시간이었습니다. 왜 디자이너를 해야 하는지, 어떤 도메인을 원하는지, 도약하기 위해 채워야 하는 지식과 스킬·자세는 무엇인지 많은 질문을 스스로에게 던졌고, 그 과정에서 얻은 것이 너무나 많았습니다.가장 큰 변화는 독서입니다. 과거의 저는 책 한 권을 다 읽을 자신이 없어 항상 피하기만 했던 것 같습니다. 이제는 피해서는 안 된다는 생각에 독서 모임도 나가고, 매일 도서관에 출석하며 책과의 거리를 좁혔고, 올해 14권의 책을 읽었습니다. 누군가에게는 적은 권수로 보일 수 있습니다. 하지만 쳐다보지도 않던 제게는 큰 변화입니다. 2026년에도 꾸준히 읽기 위해 노력하려고 합니다.생각이 정리되..

데이터를 어떻게 의사결정에 활용하고, 데이터를 기반으로 소통과 설득하는 방법에 대한 EO스쿨 강의 요약입니다! 데이터를 안보게 되는 이유실행가능성 부재 : 데이터 많지만 어떻게 하라고?인사이트 부재 : 알고 있는 정보인데?비즈니스 연결성 부재 : 우리 비즈니스랑 어떤 연관이 있어?정보의 과부하 : 데이터를 복합적으로 이해하기 어려워! 💡 데이터 분석은 의사결정자 설득 뿐만 아니라 실무자 간 소통의 기반이 된다! 관련성 : 비즈니스 맥락과 데이터를 연결짓기이게 지금 우리 핵심 문제와 어떤 관련이 있지?를 설명해야 의사결정자를 설득할 수 있습니다. 비즈니스 문제의 주요 유형성과 문제기회 문제 (미개발된 시장 영역)비효율성 문제 (자원 활용 낭비)고객 문제 (낮은 만족도 등) 문제 식별 기준아래 질문을 통..

25.05.31(토) Figma Config Recap 행사에 다녀왔습니다! 뒤늦게 올려보는 후기! 오전 11시부터 4시까지 진행되었고, 처음엔 길다고 생각했지만 마치고 나니 터무니없이 짧은 시간이었던 것 같습니다. 너무 즐겼던 만큼 각 세션에 대한 리뷰를 기록해보려고 합니다.아이스브레이킹 + 4MAT 진단Paul&Mark의 CEO이신 Paul님이 진행해주셨습니다. 정말 강렬했던 세션이었는데, 내용도 내용이지만 진행 능력과 전달력이 아주 정말 매우 대단하다고 느꼈습니다. 진행하시는 톤을 듣고 바로 이 영상이 떠올랐습니다.https://youtu.be/e_wCJkIlcm8?si=WjqZgZD6JkJrGahr이력을 간단하게 소개하실 때에 겸손하시면서도 웃긴 에피소드를 정말 재미있게 말씀하셨는데, 이력 자체..

제 1유형 (30점)1번 문제(10점) : 소주제 중 정답률이 높은 3번째 정답률 구하기데이터 : 대주제 | 소주제 | 정답여부(0, 1) ( + 학생 ID, 문제 ID, 등등.. 데이터는 불필요)df_corr = df.groupby(‘소주제’)[‘정답여부’].sum()df_total = df.groupby(‘소주제’)[‘정답여부’].count()df_ratio = df_corr / df_totalprint(df_ratio.round(3).sort_values(ascending=False)) # 정답률이 1, 2등의 값이 같아서 결국 4번째 높은 값(중복 제거 시 3번째 높은 값)을 제출답 : 0.568 2-1번 문제(5점) : 연도 / 월 별 매출 중 두번째로 큰 가격데이터 : date | catego..

Google Analytics Project 세팅Google Analytics : https://analytics.google.com/analytics/1. 만들기 > 계정을 선택해 주세요.2. 계정 이름을 적어주시고, 아래 계정 데이터 공유 설정은 그대로 유지합니다.3. 속성 만들기 > 이름을 적어줍니다. 시간대와 통화도 대한민국 기준으로 설정해 주세요.4. 비즈니스 세부정보를 설정해 주세요. 아무거나 설정해도 괜찮습니다. 5. 비즈니스 목표를 선택해 주세요. 저는 웹 또는 앱 트래픽 파악, 사용자 참여 발생 시간 및 유지율 보기를 선택했습니다. 6. 약관에 동의해 주세요.7. 데이터 수집 시작하기 > 웹을 선택해 주세요.8. URL, 스트림 이름을 적어줍니다.9. 빨간 박스 부분을 복사해 줍니다. 1..

Github에 Public Repository 만들기Github(https://github.com/)에 로그인하시고 Repository 탭에서 New를 눌러주세요.1) Repository name : 이 이름은 배포 시 링크에도 포함되니 참고해서 지어주세요. (ex. ProductDesignPortfolio)2) Public으로 설정해 주세요. (Private는 배포가 안됩니다.)3) README.md, .gitignore은 굳이 필요하지 않은 파일들입니다. 체크하지 말아 주세요.4) 아래로 스크롤해서 Create Repository 버튼을 눌러주세요.그러면 이런 화면이 나옵니다. 이 화면에서 빨간색으로 표시한 링크를 가지고 로컬에 있는 폴더(이전 블로그)와 이번 블로그에서 만든 Repository를 연..