Requirements

1. Source Data needs Functional needs Product qualities Constraints
유민아
Scenario #1
프로그램 추천
 사용자의 프로그램 시청 히스
토리 정보
 타 사용자의 리뷰 데이터
 타 사용자의 평점 데이터
 프로그램 데이터
: 제목, 장르 구분, 간략한 소
개
 프로그램 관련 클립 영상
 사용자 입력 정보를 분류하여 추
천
 이미 시청한 프로그램 배제
 시청한 프로그램 중 긍정적이었
던 프로그램과 유사성을 보이는
프로그램 추천
 검색 기능
 프로그램 책갈피 기능 (추천 프
로그램을 바로 시청할 수 없는
경우 이용)
 추천을 위해서는 최소한의
이용자 시청 히스토리 데
이터가 필요함 (=데이터가
부족한 경우 문제 발생)
Scenario #2
프로그램 리뷰
(프로그램 히스토리 정보)
 프로그램 데이터
: 제목, 장르 구분, 간략한 소
개
 사용자의 프로그램 시청 히스
토리 정보
 글자수 제한有, 단문 위주의 데
이터 수집
 5점 만점, 0.5점 단위의 별점의
형태
 사용자가 시청한 회차를 보여줄
것
 축적 데이터로 활용은 하
고 싶으나, 리뷰는 개인의
기록으로만 열람을 제한하
고 싶은 경우 (비공개)
Mental model  짧은 여가 시간에 이용하기에 적
합하길 희망
(정보를 찾으려 하지 애쓰지 않
아도 간단히 추천 정보를 받아볼
수 있어야 함)
 다양한 시대, 컨셉의 프로그램들
을 추천 받기를 희망
 리뷰를 쓰는 것에 보람을 느낄
수 있는 보상을 바람
 직관적
(사용자가 자세한 정보를 얻고
싶을 때 심화 정보를 제공해주
어야 한다. 가령 처음에 추천할
때는 제목, 평균 평점 등의 간
략한 데이터만 보여줄 것)
 가벼운 느낌이 드는 아이콘을
활용할 것
 가독성
(고딕 계통의 읽기 쉬운 폰트)
 다양한 프로그램에 대한 데이
터베이스
Goals  별점, 리뷰 데이터 축적을 유도
 리뷰 시스템을 토대로 하고 있으
나, 너무 지루하거나 어려운 느
낌이 들지 않아 입문이 쉬워야
함
 리뷰 축적을 유도하는 것은 맞으
나, 이용자가 이를 강요 받지 않
아야 함
 리뷰를 쓴 것에 대한 보상이
있어야 함
 단계별 정보 제공
(전체 별점, 단문 -> 장문)
 사용자마다 중요시하는 보
상이 다를 수 있음 (이모
티콘 선물 / 리워드 / 유
저들 사이에서의 Like 등)
 제공되는 정보의 질이 가
벼워져 사용자를 놓치는
경우가 발생할 수 있음

2. Environment  모바일 사용자를 기본으로 생각
하나, PC로 방송을 시청하는 경
우가 많기 때문에 PC로 이용하
는데 불편함이 없어야 함
 하나의 아이디로 모바일과 PC
로그인 모두 지원
 모바일과 PC가 유사한 인터페
이스를 공유 (ex 반응형 웹 디
자인)
Skills and abilities  정보가 직관적으로 사용자에게
전달됨
 프로그램에 약간의 관심이 있는
사용자라면 누구나 쉽게 사용
 축약된 정보에서 사용자가 필
요할 시 심화된 정보 제공
 별점(or 리뷰)를 꼭 작성하지
않더라도 프로그램을 추천 받
을 수 있음
 페이스북 아이디를 이용한 회
원가입 지원
 단, 데이터 축적에 의한
추천이 아니기에, 이 경우
추천 받을 수 있는 프로그
램은 유저의 선호도에 세
밀하게 부합할 수는 없음