최근 1년 기준 상위 검색어 300개를 뽑아서 검색결과 확인. 실패하는 것과 부정확한 결과는 전체 비중의 3%로 낮은 수치로 확인함
3. 현재 상황으로 해결 가능한 방향을 고민
혼란스러운 유저들의 비중이 높았다면 기능 구현을 고민했을텐데, 그정도까진 아닌 것으로 판단되어 현 상황에서 타개할 방법 고민
-> 실패하거나 혼란스러운 검색어 뽑아서 본문이나 제목에 넣어 검색 결과에 걸리게끔 운영팀 도움을 받아 해결
4. 기능 구현 가능한 방향 추가 고민
해당 글에 검색어 추가 기능을 도입할까 싶었지만, 위 3번 방향으로도 충분히 갈음되는 상황으로 확인하여 기능 개선은 불필요
아쉬운 것)
처음에 자동완성이라는 판타지를 들고갔었고 이 기능을 어떻게 구현할지 리소스는 얼마나 필요할지 파악을 못했던 것 나도 잘 모르는 기능을 무작정 들이밀기 보단 어느정도 이해를 하고 있어야 한다. 그래야 개발자들과도 신뢰를 쌓을 수 있게 된다.
근본적으로 어떤 상황으로 인해 불편함이 발생하는지 확인이 덜 되었다. 유저들이 어떻게 검색을 하는지, 어디서 실패하고 있는지 충분히 확인이 되고 난 후 고민해도 되는데 단순히 띄어쓰기를 구분하지 않고 검색하게 하면 되지 않을까?라고 처음 생각한 내 자신을 반성한다.
검색 실패 수치를 확인해볼때, 처음은 300개중 실패한 검색어들의 수치를 봤었고 300개중 16개로 총 5%정도의 수치로 확인했다. 다만 실패한 검색어들의 검색 비중이 어느정도 되는지 확인하는 부분을 놓쳤다. 접근하는 방식과 중요도가 바뀐 것이다. 대부분 낮은 순위의 검색어들이라 비중 비슷할꺼라고 생각하여 정확한 수치까지는 확인을 해보지 못했다. 아무리 실패되는 검색어가 별로 없어도 검색 비중이 높다면 고려가 필요한 부분이었는데, 데이터에 의해 판단하지 않고 뇌피셜로만 정의내려 결국은 데이터에 의한 논리적인 설득이 되지 못했던 것이다.
서비스 기획자로써 단순 수치로만 판단하지 않고 전체적인 상황을 고려하여 시나리오를 짠 다음 추론하는 과정을 거쳐보는 훈련이 필요한 것을 느꼈다.
