https://kangeunjin.kr Eunjin Kang — Product Designer Mon, 20 Apr 2026 08:58:41 +0000 https://kangeunjin.kr en https://kangeunjin.kr/967447 Sat, 07 Oct 2017 11:50:29 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/967447 https://kangeunjin.kr/Product-Designer-focused-on-shipping-not-just-designing Fri, 06 Oct 2017 17:27:10 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/Product-Designer-focused-on-shipping-not-just-designing <img width="1306" height="774" width_o="1306" height_o="774" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/8cb778f80bf2f7dd2f5d65bf1b7c19c90fa3167b8c8297c10093124158e7e22e/-2026-03-10--11.16.35.png" data-mid="245812564" border="0" data-scale="100" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/8cb778f80bf2f7dd2f5d65bf1b7c19c90fa3167b8c8297c10093124158e7e22e/-2026-03-10--11.16.35.png" /> I’m a product designer with ~6 years of experience, previously working as a project manager in a product team. I care deeply about building products that actually get used — not just polished screens. My work focuses on improving discoverability, simplifying complex flows, and helping users understand value quickly. I’ve worked in experimentation-driven environments, designing and iterating on features through A/B testing and data-informed decisions. Recently, I’ve been taking time to refine my portfolio and explore how AI tools like Cursor can become part of the design process — not just for speed, but for closer collaboration with engineering and faster iteration. <img width="960" height="960" width_o="960" height_o="960" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/3a500b95b5e3616988f10f3358511ae3b46fdbe86c9675b66ea6c3c00e971fa1/LinkedIn_logo_initials.png" data-mid="245870102" border="0" data-scale="2" src="https://freight.cargo.site/w/960/i/3a500b95b5e3616988f10f3358511ae3b46fdbe86c9675b66ea6c3c00e971fa1/LinkedIn_logo_initials.png" /> https://kangeunjin.kr/Homepage Fri, 06 Oct 2017 17:27:11 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/Homepage Product designer focused on turning complex problems into intuitive experiences. I design product experiences that help users understand value quickly and help teams make better decisions through data. Interest—UX/UIPrototyping Contact— e-mail me Say Hello! https://kangeunjin.kr/2026-TypeFlow-Building-a-typography-system-engine-for-Figma Wed, 11 Mar 2026 02:45:26 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/2026-TypeFlow-Building-a-typography-system-engine-for-Figma (2026) TypeFlow -&nbsp;A typography system engine for FigmaFigma용 타이포그래피 시스템 엔진 <img width="1705" height="633" width_o="1705" height_o="633" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/3c01a4a76be03b5310a96d6ed55a81c2465848c78c4633a201698cfdb29dd8c4/-2026-05-09--7.27.25.png" data-mid="248074967" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/3c01a4a76be03b5310a96d6ed55a81c2465848c78c4633a201698cfdb29dd8c4/-2026-05-09--7.27.25.png" /> 🏠 Overview TypeFlow is a Figma plugin I designed to automate typography system creation. Instead of manually creating text styles, variables, naming structures, and exports one by one, the plugin lets designers define rules once and generate a connected system across design and handoff outputs. TypeFlow ensures that tokens, styles, and outputs are generated and kept in sync from a single source of truth. KR TypeFlow는 타이포그래피 시스템 구축을 자동화하기 위해 만든 Figma 플러그인이다. 텍스트 스타일, 변수, 네이밍, export를 각각 수동으로 만드는 대신, 규칙을 한 번 정의하면 연결된 시스템으로 생성되도록 설계했다.&nbsp; TypeFlow는 토큰, 스타일, 출력 결과를 하나의 source에서 생성하고 동기화되도록 만든다. Why I built it In practice, typography systems are foundational but still surprisingly manual. Even with clear design rules, designers often have to separately create styles, variables, naming, and exports, then reconnect everything again when changes happen. I wanted to reduce that fragmented workflow and turn system setup into a repeatable, reusable process. KR실무에서 타이포그래피 시스템은 기본이지만, 구축 과정은 여전히 많이 수동적이다. 규칙이 명확해도 스타일, 변수, 네이밍, export를 각각 만들고, 수정이 생기면 다시 연결해야 한다. 이 분절된 워크플로우를 줄이고, 시스템 세팅을 반복 가능하고 재사용 가능한 과정으로 바꾸고 싶었다. Research &amp; Gaps in Existing Tools 토큰스튜디어 스크린샷 Tokens Studio Tokens Studio is one of the most widely used plugins for managing design tokens. It allows designers to define tokens (color, spacing, typography) and sync them across files or even with code via JSON and GitHub. However, while powerful, it revealed several gaps in real workflows: It focuses on managing tokens, not generating systems Typography still needs to be defined manually (scale, hierarchy) Style creation and token binding are often separate steps&nbsp; KRTokens Studio는 가장 널리 사용되는 디자인 토큰 관리 플러그인 중 하나로, 색상, 스페이싱, 타이포그래피 등의 토큰을 정의하고 JSON이나 GitHub와 연동할 수 있다. 하지만 실제 사용하면서 다음과 같은 한계를 발견했다: 토큰을 관리하는 데 집중되어 있고, 시스템을 생성하지는 않음 타이포그래피는 여전히 스케일과 위계를 수동으로 설계해야 함 스타일 생성과 토큰 바인딩이 분리된 과정Tokens Studio = “관리 중심” TypeFlow = “생성 + 적용 중심” Typescale pluginsTypography-focused plugins like Typescale help designers generate balanced typographic scales based on ratios. They are useful for calculating sizes, but: No connection to tokens or styles No support for multi-device logic Output is not reusable as a system KR Typescale 같은 플러그인은 ratio 기반으로 타이포그래피 스케일을 계산해주는 도구다. 하지만 다음과 같은 한계가 있었다: 토큰이나 스타일과 연결되지 않음 멀티 디바이스 대응이 없음 결과물이 재사용 가능한 시스템으로 남지 않음Typescale = “값 계산”TypeFlow = “시스템 생성 + 구조화” Core idea Existing tools either manage tokens, calculate scales, or generate initial systems — but none connect generation, binding, and reuse into a single workflow. TypeFlow was designed to unify these fragmented workflows into a single system:define once → generate → bind → export → reuse KR기존 툴들은 토큰 관리, 스케일 계산, 초기 생성 중 하나만 해결할 뿐,생성 → 바인딩 → 재사용까지 하나의 흐름으로 연결하지는 못한다. TypeFlow는 이 분절된 과정을 하나의 흐름으로 통합하기 위해 설계되었다:한 번 정의 → 생성 → 바인딩 → export → 재사용 What it does Generates type scales from base size + ratio Supports mobile / tablet / desktop modes Creates typography tokens Creates text styles Binds styles to variables Exports JSON and CSS Supports JSON import and presets for reuse KR base size + ratio 기반 타입 스케일 생성 mobile / tablet / desktop 모드 지원 타이포그래피 토큰 생성 텍스트 스타일 생성 스타일과 변수 바인딩 JSON / CSS export 지원 JSON import 및 preset 저장/불러오기 지원 Product decisions Why typography first I chose typography as the first scope because it is structured, measurable, and highly reusable. It was the clearest domain to test the idea of “design system generation” before expanding to color or spacing. KR 왜 타이포그래피부터 시작했는가 타이포그래피는 구조적이고 수치화가 가능하며 재사용성이 높아서, “디자인 시스템 생성”이라는 아이디어를 검증하기에 가장 적절한 첫 범위라고 판단했다. 컬러나 스페이싱보다 먼저 다루기에 적합했다. Why multi-device modes were necessaryTypography is rarely one-size-fits-all. A scale that works on desktop can feel oversized on mobile. Supporting mobile, tablet, and desktop made the plugin more realistic and better aligned with responsive product workflows. KR 왜 멀티 디바이스 모드가 필요했는가타이포그래피는 하나의 값으로 끝나지 않는다. 데스크탑에서 적절한 스케일이 모바일에서는 과하게 느껴질 수 있다. 그래서 mobile, tablet, desktop 모드를 넣어 실제 반응형 제품 환경에 더 가깝게 만들었다. Why token generation, style creation, and binding were coreMany workflows still require designers to create styles and variables separately, then connect them manually. That means the system may exist conceptually, but not operationally. TypeFlow was designed to generate styles, generate variables, and bind them together so the result becomes a real editable system. KR 왜 토큰 생성, 스타일 생성, 바인딩이 핵심이었는가기존 워크플로우에서는 스타일과 변수를 따로 만든 뒤 수동으로 연결해야 하는 경우가 많다. 즉, 시스템이 개념적으로는 있어도 실제로 작동하는 시스템이 되지는 않는다. TypeFlow는 스타일 생성, 변수 생성, 바인딩을 한 흐름으로 묶어 실제 수정 가능한 시스템이 되도록 만들었다. Why export / import / presets were included I wanted the plugin to support persistence, not just one-time generation. Figma Dev Mode is useful for inspecting values of individual UI elements, but it does not define a system.Export JSON provides a structured system that developers can reuse and scale. CSS export improved handoff and inspectability Import JSON completed the loop by allowing saved systems to be restored and reused Presets reduced repeated setup and supported experimentation Together, these features turned the plugin from a one-time generator into a reusable workflow tool. KR 이 플러그인을 일회성 생성기로 만들고 싶지 않았다. Figma Dev Mode는 개별 UI 요소의 값을 확인하는 데 유용하지만 시스템을 정의하지는 않는다. Export JSON은 시스템 자체를 구조화하여 재사용과 확장이 가능하도록 만든다. CSS export는 핸드오프와 inspect를 더 쉽게 만든다. Import JSON은 저장한 시스템을 다시 불러와 재사용할 수 있게 했다. Preset은 반복 세팅 비용을 줄이고 실험을 쉽게 만들었다 이 기능들은 플러그인을 단발성 툴이 아니라 반복 사용 가능한 워크플로우 툴로 바꿔주었다. Type scale logicWhy base size + ratio I wanted the system to be rule-based rather than a collection of arbitrary font sizes. Using a base size plus ratio makes the hierarchy proportional and easier to maintain. KR 타입 스케일을 임의의 폰트 크기 집합이 아니라, 규칙 기반 시스템으로 만들고 싶었다. base size와 ratio를 기준으로 하면 위계가 비례적으로 유지된다. UI direction I initially explored polished design-system references, but many of them felt more like consumer apps than working tools. Since TypeFlow is a system-building interface, I shifted the UI toward a darker, denser, more tool-like direction inspired by Figma and developer tools: panel-based layout, subtle borders, compact spacing, and minimal decoration. KR 초기에는 polished한 디자인 시스템 레퍼런스도 참고했지만, 대부분 소비자 앱처럼 느껴졌다. TypeFlow는 시스템을 구축하는 작업 도구이기 때문에, Figma와 개발자 툴에 가까운 다크하고 dense한 방향으로 전환했다. 패널 기반 레이아웃, subtle border, compact spacing, 최소한의 장식이 핵심이었다. AI-assisted workflow This project was also an experiment in AI-assisted product making. I used: Claude Code for UI generation, refactoring, and implementation iteration Cursor for editing, debugging, and rapid code iteration Figma MCP to explore the potential and limitations of design-to-code workflows DESIGN.md as a text-based design rule system to improve consistency in generated UI One key learning was that AI is much stronger when following explicit rules than when inventing polished product UI on its own. KR 이 프로젝트는 AI를 실무형 제품 제작 흐름에 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 실험이기도 했다. Claude Code: UI 생성, 리팩토링, 구현 iteration Cursor: 편집, 디버깅, 빠른 코드 수정 Figma MCP: design-to-code 워크플로우의 가능성과 한계 탐색 DESIGN.md: 텍스트 기반 디자인 규칙 문서로 UI 생성 일관성 강화 중요한 인사이트는, AI는 혼자 polished한 UI를 발명할 때보다 명확한 규칙을 따를 때 훨씬 더 강력하다는 점이었다. Key challenges Making a powerful system tool feel approachable Balancing flexibility with clarity Making AI output feel less generic and more tool-like Designing for repeated workflows, not just one-time generation KR 강력한 시스템 툴을 너무 복잡하지 않게 만드는 것 유연성과 명확성 사이의 균형 AI 결과물을 generic한 앱 UI가 아니라 tool-like한 방향으로 다듬는 것 일회성 생성이 아니라 반복 사용 워크플로우를 설계하는 것 Outcome TypeFlow resulted in a working Figma plugin that generates type scales across multiple modes, creates tokens and styles, binds them together, and supports export, import, and presets. More importantly, it helped me explore how product thinking, system design, and AI-assisted iteration can come together in one workflow. KR TypeFlow는 다중 모드 타입 스케일 생성, 토큰/스타일 생성, 바인딩, export/import, preset을 지원하는 작동 가능한 Figma 플러그인으로 완성되었다. 더 중요하게는, 이 프로젝트를 통해 제품 사고, 시스템 설계, AI 기반 iteration을 하나의 워크플로우로 묶는 경험을 할 수 있었다. One-line takeaway TypeFlow started as a typography plugin, but became a way to design a better workflow for generating, applying, and evolving design systems. KR TypeFlow는 타이포그래피 플러그인으로 시작했지만, 결국 디자인 시스템을 생성하고 적용하고 발전시키는 더 나은 워크플로우를 설계하는 프로젝트가 되었다. https://kangeunjin.kr/Project-1-FTUE-Conversion-Improvement-Growth-Experiment-copy Mon, 20 Apr 2026 08:58:41 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/Project-1-FTUE-Conversion-Improvement-Growth-Experiment-copy (2024) Project 1 Improving Offer Conversion Through FTUE Redesign(Growth / Experiment) - LeadFTUE 개선을 통한 오퍼 전환율 향상 Overview Improving Offer Conversion Through FTUE(First Time User Experience) Redesign The Offerwall experience was confusing for first-time users, leading to a high drop-off before conversion.I redesigned the FTUE experience to help users quickly understand the reward system and discover valuable offers. Impact Install Intent Conversion +19.57% Revenue per User +5.46% Average Conversion Value +24.07% KR FTUE(First Time User Experience) 개선을 통한 오퍼 전환율 향상 기존 오퍼월은 처음 방문한 사용자에게 복잡하게 느껴졌고많은 사용자가 전환 전에 이탈했습니다. 사용자가 리워드 시스템과 오퍼 구조를 빠르게 이해할 수 있도록FTUE 경험을 재설계했습니다. 성과 설치 의도 전환율 +19.57% 사용자당 매출 +5.46% 평균 전환 가치 +24.07% Situation / Background Offerwall is embedded inside publisher apps.When users open the Offerwall, they encounter a completely different interface from the host app. This sudden context switch creates confusion, especially for new users. Over the last 8 months: 93% of Android Offerwall visitors never converted. Because the platform receives a large volume of new traffic every day, improving the first-time experience became critical for growth. KR오퍼월은 퍼블리셔 앱 내부에 삽입되는 구조입니다.사용자가 오퍼월을 열면 기존 앱과 완전히 다른 인터페이스를 접하게 됩니다. 이러한 **환경 전환(context switch)**은 특히 신규 사용자에게 혼란을 유발합니다. 지난 8개월 동안 Android 오퍼월 방문자의 93%가 전환하지 않았습니다. 플랫폼에는 매일 많은 신규 사용자가 유입되기 때문에첫 사용자 경험 개선은 성장에 매우 중요한 요소였습니다. <img width="1999" height="1061" width_o="1999" height_o="1061" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/90eeb0d811d5a1e446eae20a5586a786af2bbd793075b2dbec3455e0b34788ea/image3.png" data-mid="247418205" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/90eeb0d811d5a1e446eae20a5586a786af2bbd793075b2dbec3455e0b34788ea/image3.png" /> Problem Since the Offerwall tutorial was originally introduced, the product has evolved significantly with many new features and discovery mechanisms. However, the tutorial content remained outdated and no longer reflected the current product experience. This created an information mismatch between: the tutorial users see the actual product features available in the Offerwall. Meanwhile, the Offerwall interface presents users with a large amount of important information, including: visual cues about offers offer badges and offer types the HSM module highlighting high-value offers offer tabs filtered by the origin app “Continue Playing” functionality attribution and reward status information detailed offer instructions and app details Although these elements are essential for successful conversions, they can easily overwhelm first-time users. As a result, users often struggle to understand how to navigate the Offerwall effectively. KR오퍼월 튜토리얼이 처음 도입된 이후제품은 다양한 기능과 탐색 방식이 추가되며 크게 발전했습니다. 하지만 기존 튜토리얼은 업데이트되지 않아현재 제품 경험과 정보 불일치(information mismatch) 문제가 발생했습니다. 즉, 튜토리얼이 설명하는 내용 실제 오퍼월 기능 사이에 차이가 생긴 것입니다. 또한 오퍼월 인터페이스에는 다음과 같은 정보가 동시에 제공됩니다. 오퍼의 시각적 정보 오퍼 배지 및 오퍼 타입 고가치 오퍼를 강조하는 HSM 모듈 퍼블리셔 앱 기준으로 필터링된 오퍼 탭 Continue Playing 기능 Attribution 및 리워드 상태 정보 오퍼 상세 설명 및 앱 정보 이 정보들은 모두 전환에 필수적인 요소이지만처음 방문한 사용자에게는 과도한 정보량으로 느껴질 수 있습니다. 그 결과 사용자들은 오퍼월을 효과적으로 탐색하는 방법을 이해하지 못하는 경우가 많았습니다. Conversion Funnel Diagram <img width="3608" height="968" width_o="3608" height_o="968" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/3f58f6aee0c74aee6c45b107ae4180e3eaca0d9fc793007b40156494a1948fba/1.png" data-mid="247418226" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/3f58f6aee0c74aee6c45b107ae4180e3eaca0d9fc793007b40156494a1948fba/1.png" /> A large percentage of users drop off early in the conversion funnel.&nbsp;Most users never reach the final conversion stage. KR 많은 사용자가 전환 퍼널 초반 단계에서 이탈합니다. 대부분의 사용자가 전환 단계까지 도달하지 못했습니다. User Journey (Before) <img width="3608" height="968" width_o="3608" height_o="968" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c0b5050c74e8968eaba0890236a53fd3a66449c6f8cd1e22fe5db44d6d84726f/TO-BE.png" data-mid="247418227" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c0b5050c74e8968eaba0890236a53fd3a66449c6f8cd1e22fe5db44d6d84726f/TO-BE.png" /> Before the FTUE redesign, new users often struggled to understand how the Offerwall worked. Pain Points Users do not understand how rewards work Offer types and badges are confusing Too many unfamiliar elements at once Users are unsure which offers are valuable KR FTUE 개선 이전에는 신규 사용자가 오퍼월 사용 방식을 이해하기 어려운 문제가 있었습니다.문제점리워드 시스템 이해 부족오퍼 타입 및 배지 의미 불명확 처음 보는 정보가 너무 많음 어떤 오퍼가 좋은지 판단 어려움 Goal The goal of this project was to design an FTUE experience that helps users quickly understand how to use the Offerwall and start converting. Specifically, the onboarding experience aimed to: reduce first-time user churn increase first-time conversion rates encourage continued conversions help users transition into long-term loyal users. KR이 프로젝트의 목표는사용자가 오퍼월 사용 방식을 빠르게 이해하고 첫 전환을 경험하도록 돕는 FTUE 경험을 설계하는 것이었습니다. 구체적인 목표는 다음과 같습니다. 신규 사용자 초기 이탈 감소 첫 전환율 증가 지속적인 전환 행동 유도 장기적인 충성 사용자로 전환 Design Principle We defined four principles for the FTUE redesign. Simple &amp; InformativeProvide only the essential information users need to start earning. FriendlyUse conversational copy to create a welcoming experience. Non-blockingAvoid interrupting users before they start exploring the product. PlayfulUse emojis and subtle animations to make the experience engaging. KR FTUE 디자인을 위해 네 가지 원칙을 정의했습니다. 단순하고 명확하게사용자가 리워드를 시작하는 데 필요한 정보만 제공합니다. 친근하게대화체 톤을 사용해 부담 없는 경험을 만듭니다. 사용 흐름을 방해하지 않기사용자가 탐색하기 전에 과도한 안내를 하지 않습니다. 재미 요소 추가이모지나 가벼운 애니메이션으로 지루함을 줄입니다. Key Design Decision Original Approach (Existing FTUE) <img width="1999" height="1061" width_o="1999" height_o="1061" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/90eeb0d811d5a1e446eae20a5586a786af2bbd793075b2dbec3455e0b34788ea/image3.png" data-mid="247418205" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/90eeb0d811d5a1e446eae20a5586a786af2bbd793075b2dbec3455e0b34788ea/image3.png" /> The original FTUE followed a linear tutorial model, where users were guided through multiple screens explaining the entire Offerwall experience. The tutorial walked users through key concepts such as: offer badges and offer types HSM modules Play Tab discovery reward mechanics and attribution The goal was to ensure that users understood the complete offer flow before starting to explore. KR 기존 FTUE는 **선형 튜토리얼 방식(linear tutorial model)**이었습니다. 사용자가 여러 화면을 순서대로 보면서오퍼월의 전체 구조를 이해하도록 설계되어 있었습니다. 튜토리얼에서는 다음과 같은 핵심 기능들을 설명했습니다. 오퍼 배지 및 오퍼 타입 HSM 모듈 Play Tab 탐색 기능 리워드 및 attribution 방식 목표는 사용자가 탐색을 시작하기 전에오퍼월 전체 흐름을 이해하도록 하는 것이었습니다. My Design Proposal <img width="1626" height="734" width_o="1626" height_o="734" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/421435ff5369e0520876e565a7bef698987569b999766fa61937144b5519b2c2/Screen-Shot-2024-01-31-at-1.47.45-AM.png" data-mid="247418204" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/421435ff5369e0520876e565a7bef698987569b999766fa61937144b5519b2c2/Screen-Shot-2024-01-31-at-1.47.45-AM.png" /> During the design exploration phase, I proposed a progressive onboarding model as an alternative approach. Instead of explaining all features upfront, users would receive guidance contextually as they interact with the product. For example: offer explanations appear on the offer detail page Play Tab guidance appears when users open the Play Tab reward instructions appear during reward flow This approach reduces cognitive load and allows users to learn while exploring. KR 디자인 탐색 과정에서 저는 Progressive Onboarding 방식을 대안으로 제안했습니다. 모든 기능을 처음부터 설명하는 대신 사용자가 기능을 사용할 때 맥락에 맞는 안내를 제공하는 방식입니다. 예를 들어 오퍼 설명 → 오퍼 상세 페이지에서 안내 Play Tab 설명 → Play Tab 진입 시 안내 리워드 설명 → 리워드 과정에서 안내 이 방식은 인지 부담을 줄이고사용자가 탐색하면서 자연스럽게 학습하도록 돕습니다. Graphic variations <img width="6540" height="1536" width_o="6540" height_o="1536" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/e0518e09815dadc25a177e529b4fb9b52ceb553bdd7ad0b63f3baf19e4d00a4a/Frame-314822239.jpg" data-mid="247418218" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/e0518e09815dadc25a177e529b4fb9b52ceb553bdd7ad0b63f3baf19e4d00a4a/Frame-314822239.jpg" /> Design Tradeoff While the progressive onboarding model offered a lighter learning experience, the team ultimately prioritized ensuring that new users understood the complete offer flow early. As a result, the final FTUE retained a guided tutorial structure while improving clarity and messaging. KR Progressive onboarding 방식은 더 가벼운 학습 경험을 제공할 수 있었지만팀에서는 사용자가 초기에 전체 오퍼 플로우를 이해하는 것을 더 중요하게 판단했습니다. 따라서 최종 FTUE는 가이드형 튜토리얼 구조를 유지하면서메시지와 설명을 개선하는 방향으로 구현되었습니다. <img width="8432" height="6840" width_o="8432" height_o="6840" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/142acf60e3becfe9caccc5c5a58ff368f9f1cd7a4e37e24cde828e766ee5d00a/design-proposal.png" data-mid="247418223" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/142acf60e3becfe9caccc5c5a58ff368f9f1cd7a4e37e24cde828e766ee5d00a/design-proposal.png" /> Example discussion with engineers about FTUE flow implementation. <img width="1710" height="376" width_o="1710" height_o="376" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/fd84a240f83d1a81870e1101192e64ee3550dfe9584218a4eac022768b679e48/image5.png" data-mid="247418214" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/fd84a240f83d1a81870e1101192e64ee3550dfe9584218a4eac022768b679e48/image5.png" /> Design Solution To improve first-time user understanding and increase conversions, the FTUE experience was redesigned with the following improvements. 1. Improved tutorial structureThe tutorial flow was reorganized to help users understand the core Offerwall experience and reward mechanics more clearly. 2. Clearer copywritingThe tutorial copy was rewritten to be shorter and easier to understand, allowing users to quickly grasp key information. 3. Structured onboarding flow We introduced a guided tutorial that walks users through the overall Offerwall experience upfront, ensuring they understand key concepts before exploring. 4. Publisher-specific themingBecause Offerwall is embedded across multiple publisher apps, the interface was customized to align with each publisher’s visual theme.This reduced the visual gap between the host app and the Offerwall experience. KR 신규 사용자가 오퍼월을 더 쉽게 이해하고 전환까지 이어질 수 있도록FTUE 경험을 다음과 같이 개선했습니다. 1. 튜토리얼 구조 개선튜토리얼 흐름을 재구성하여 사용자가 오퍼월의 핵심 기능과 리워드 구조를 더 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다. 2. 카피라이팅 개선튜토리얼 문구를 더 간결하고 직관적으로 수정하여 사용자가 핵심 정보를 빠르게 이해할 수 있도록 했습니다. 3. 구조화된 온보딩 플로우 사용자가 Offerwall의 주요 개념을 처음부터 이해할 수 있도록 전체 흐름을 안내하는 튜토리얼을 설계했습니다. 4. 퍼블리셔별 테마 커스터마이징오퍼월은 다양한 퍼블리셔 앱에 삽입되는 구조이기 때문에각 퍼블리셔 앱의 디자인 테마에 맞게 인터페이스를 커스터마이징했습니다. 이를 통해 사용자가 오퍼월을 외부 서비스가 아니라 기존 앱 경험의 일부처럼 느끼도록 했습니다. Improving Tutorial Copy&nbsp; <img width="641" height="905" width_o="641" height_o="905" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/dc1e3912f8b8da16bcf3a8f142f876b0ea4a09a61596efc207688147c37f6341/-2026-03-11--10.24.58.png" data-mid="247418211" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/641/i/dc1e3912f8b8da16bcf3a8f142f876b0ea4a09a61596efc207688147c37f6341/-2026-03-11--10.24.58.png" /> <img width="647" height="921" width_o="647" height_o="921" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/38e24a2998523095f37cf86e355ccbcd7d24caa7af9c06a8163efed5553ee9df/-2026-03-11--10.25.02.png" data-mid="247418212" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/647/i/38e24a2998523095f37cf86e355ccbcd7d24caa7af9c06a8163efed5553ee9df/-2026-03-11--10.25.02.png" /> <img width="640" height="648" width_o="640" height_o="648" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/e438600606540cfe04ac0e9aa419e35b569de3196deca43a43fc44813a028771/-2026-03-11--10.25.14.png" data-mid="247418213" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/640/i/e438600606540cfe04ac0e9aa419e35b569de3196deca43a43fc44813a028771/-2026-03-11--10.25.14.png" /> Publisher-specific theming <img width="5992" height="1780" width_o="5992" height_o="1780" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/062f7db73afbc78d4cbcefa2260654d5fac0df2b689fb348e9dc5a7256b2d778/designhome.jpg" data-mid="247418208" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/062f7db73afbc78d4cbcefa2260654d5fac0df2b689fb348e9dc5a7256b2d778/designhome.jpg" /> <img width="5996" height="1778" width_o="5996" height_o="1778" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/ab99505dfca176c6a730674f0eec7fcc1d4322278591de8849a0e979cf254ded/tapas.jpg" data-mid="247418209" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/ab99505dfca176c6a730674f0eec7fcc1d4322278591de8849a0e979cf254ded/tapas.jpg" /> <img width="5996" height="1804" width_o="5996" height_o="1804" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/f41aecd013335570e227800a3fee948bab24a42638f9cdd7fef6b21622e52714/alpha.jpg" data-mid="247418210" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/f41aecd013335570e227800a3fee948bab24a42638f9cdd7fef6b21622e52714/alpha.jpg" /> Prototype <img width="356" height="794" width_o="356" height_o="794" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/4f0182a0a4a8c20e3cdedc39191e1498bd4ad4690fb7b71d26ea0ff2570d3281/image9.gif" data-mid="247418207" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/356/i/4f0182a0a4a8c20e3cdedc39191e1498bd4ad4690fb7b71d26ea0ff2570d3281/image9.gif" /> User Journey (After) <img width="3608" height="1424" width_o="3608" height_o="1424" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c6ea75c549b6b4b4a73339eedbe2923f29d091e7921a6d2618e6247fdf056eda/2png.png" data-mid="247418228" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c6ea75c549b6b4b4a73339eedbe2923f29d091e7921a6d2618e6247fdf056eda/2png.png" /> The redesigned FTUE helps users understand the reward system and discover offers more confidently. Improvements Users understand how rewards work Users identify valuable offers faster Users are more confident completing offers KR 개선된 FTUE는 사용자가 리워드 시스템을 이해하고더 쉽게 오퍼를 탐색할 수 있도록 돕습니다. 개선 효과 리워드 구조 이해 향상 가치 있는 오퍼 선택 속도 증가 오퍼 완료에 대한 자신감 증가 Experiment We conducted an A/B test comparing the legacy FTUE and the new progressive FTUE. Test groups included: first-time users low engagement users (visited in last 90 days but never converted) Each group received 10% allocation. KR 기존 FTUE와 새로운 FTUE를 비교하는A/B 테스트를 진행했습니다. 테스트 대상 신규 사용자 최근 90일 방문했지만 전환이 없는 사용자 각 그룹은 10% 트래픽으로 실험을 진행했습니다. Results The redesigned FTUE significantly improved early conversion behavior. Key results: Install Intent Conversion Rate +19.57%Revenue per User +5.46%Average Conversion Value +24.07% Users also showed stronger engagement with Daily Reward CPE offers. KR FTUE 개선 이후 초기 전환 행동이 크게 개선되었습니다. 주요 성과 설치 의도 전환율 +19.57%사용자당 매출 +5.46%평균 전환 가치 +24.07% 특히 Daily Reward CPE 오퍼 참여가 증가했습니다. Key Learning Early product education can significantly improve conversion. However, strong guidance can also influence user behavior. For example, the FTUE increased CPE offer conversions but reduced CPA activity. Future iterations should balance guidance and organic discovery. KR 초기 제품 교육은 전환율을 크게 개선할 수 있습니다. 하지만 강한 가이드는 사용자 행동을 왜곡할 수도 있습니다. 예를 들어 FTUE는 CPE 전환을 증가시켰지만CPA 활동은 감소했습니다. 앞으로는 가이드와 자연스러운 탐색의 균형이 필요합니다. My Role I led the end-to-end design of the FTUE experience, including: defining the onboarding strategy designing the tutorial flow and UI collaborating with product and engineering teams supporting experiment planning and analysis KRFTUE 경험의 end-to-end 디자인을 주도했습니다. 온보딩 전략 정의 튜토리얼 플로우 및 UI 설계 PM 및 엔지니어 협업 실험 설계 및 결과 분석 지원 https://kangeunjin.kr/Project-2-Play-tab-discovery-redesign-engagement-revenue Thu, 19 Feb 2026 19:55:01 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/Project-2-Play-tab-discovery-redesign-engagement-revenue (2024) Project 2 - Discovery UXImproving Game Offer Discovery with a Play Tab Redesign&nbsp;(Contributor)Play Tab 리디자인을 통한 게임 오퍼 발견 경험 개선 Overview We worked on redesigning the Offerwall Play tab to improve how users discover and engage with game offers. The goal was to reduce friction for new users and increase conversions by surfacing high-performing offers with richer content and clearer navigation. KR 유저가 게임 오퍼를 더 쉽게 발견하고 참여할 수 있도록Offerwall의 Play 탭 경험을 리디자인했습니다. 목표는 고성능 게임 오퍼를 강조하고 콘텐츠 정보를 강화하여신규 사용자 전환율과 참여도를 높이는 것이었습니다. Situation / Background A large portion of Offerwall revenue comes from MR-CPE game offers.However&nbsp;Revenue was extremely concentrated: Top 3.5% of users generated 66% of revenue Top 12% of users generated 90% of revenue Meaning the remaining 88% of users generated only 10% of revenue. Competitors such as Mistplay and AdJoe provide richer discovery experiences with large visuals and curated game content. KROfferwall 매출의 상당 부분은 MR-CPE 게임 오퍼에서 발생하지만매출은 극단적으로 소수 사용자에게 집중되어 있었습니다. 상위 3.5% 유저 → 66% 매출 상위 12% 유저 → 90% 매출 즉 나머지 88% 유저는 전체 매출의 10%만 생성했습니다. 동시에 Mistplay와 AdJoe 같은 경쟁 서비스는풍부한 콘텐츠 기반 게임 탐색 경험을 제공하고 있었습니다. <img width="1644" height="4296" width_o="1644" height_o="4296" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/d70d045823ce23f989776444de8beb6119608bb293c072b55c64a38564d5b223/AS-IS.png" data-mid="246136093" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/d70d045823ce23f989776444de8beb6119608bb293c072b55c64a38564d5b223/AS-IS.png" /> <img width="2676" height="2966" width_o="2676" height_o="2966" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c88b7111ae13e9e5876e93f94f59679c4cff1c2d0da72c4da4ae2d9da5108b14/11.png" data-mid="246140477" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c88b7111ae13e9e5876e93f94f59679c4cff1c2d0da72c4da4ae2d9da5108b14/11.png" /> Problem The existing App tab made it difficult for users to discover engaging game offers. Key issues included: List-based UI that lacked visual hierarchy Limited game information for decision making High exploration friction for new users KR기존 App 탭은 파워 유저에게는 익숙했지만 신규 사용자에게는 게임 오퍼 발견이 어려운 구조였습니다. 주요 문제 리스트 기반 UI 게임 정보 부족 탐색 난이도 높음 Hypothesis If we provide a more engaging and structured discovery experience,users will explore more, convert more frequently, and generate higher revenue. KR더 직관적이고 매력적인 탐색 경험을 제공하면사용자의 탐색, 전환, 매출이 모두 증가할 것이라 가정했습니다. Design Strategy Introduce a dedicated Play tab focused on game discoveryPrioritize high-performing and low-friction offersBalance curated content and explorationReduce friction for new users KR게임 탐색 중심의 Play 탭 도입 성과가 좋은 오퍼 중심으로 구성큐레이션과 탐색 경험의 균형 설계신규 유저의 탐색 부담 감소 Key UX Decisions <img width="2030" height="1064" width_o="2030" height_o="1064" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/bafd7af1085434957b8d42ea63d7053ddb398134bbf5740d05930dd8b7b53c6d/cards.png" data-mid="246136030" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/bafd7af1085434957b8d42ea63d7053ddb398134bbf5740d05930dd8b7b53c6d/cards.png" /> Replaced list-based UI with visual card layout Introduced curated modules (highest rewards / easiest offers / most popular offers)Added Discover More section for deeper explorationEnabled category filters for user-driven discoveryContent-rich offer information (rating, downloads, category,&nbsp;tags) KR 리스트 UI → 카드 UI로 전환큐레이션 모듈 구조 도입 (highest rewards / easiest offers / most popular offers)Discover More 영역으로 탐색 확장카테고리 필터를 통한 사용자 주도 탐색 지원사용자 선택을 돕기 위해 게임 정보를 추가(rating, downloads, category, tags) <img width="3608" height="2658" width_o="3608" height_o="2658" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/f80abf3b36ebaa9641255f058b51b326097b592932113f1a2fb1f67c69cfc222/22.png" data-mid="246140496" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/f80abf3b36ebaa9641255f058b51b326097b592932113f1a2fb1f67c69cfc222/22.png" /> Experiment Design Across User Segments We segmented users based on conversion history and tested different Play tab experiences across each group. 사용자의 전환 여부를 기준으로 그룹을 나누고, 각 그룹에 서로 다른 Play 탭 경험을 적용해 테스트했습니다. <img width="3608" height="1628" width_o="3608" height_o="1628" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/65add8cbfa80448d6dab9c9391023b4e14dbd2285e6c9dd4cb89116d41eac6e0/segment-2.png" data-mid="246170438" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/65add8cbfa80448d6dab9c9391023b4e14dbd2285e6c9dd4cb89116d41eac6e0/segment-2.png" /> Power users → remain in All tabNew / non-converters → default to Play tabGradual exposure to All tab after conversion KR기존 고활성 유저 → All 탭 유지신규 / 미전환 유저 → Play 탭 기본 노출일정 기간 이후 All 탭 노출 Different entry experiences were designed for different user segments. 사용자 세그먼트에 따라 다른 진입 경험을 설계했습니다. Experiment&nbsp;Setup <img width="3608" height="968" width_o="3608" height_o="968" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/e60d66156e0d1ec3319560db90c13ad25ca64aa9f2a5236129877cd758962254/user.png" data-mid="246173614" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/e60d66156e0d1ec3319560db90c13ad25ca64aa9f2a5236129877cd758962254/user.png" /> A/B test comparing Play tab vs App tab Gradual rollout from 15% → 25% traffic Focus on US Android users KRPlay 탭 vs 기존 App 탭 A/B 테스트 진행 15% → 25% 트래픽 점진적 확대 미국 Android 유저 대상 Results <img width="3608" height="696" width_o="3608" height_o="696" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/448c4add04a82138a7ebace7d66cfcc80e7930d4b99639520249d0573c1ba075/33.png" data-mid="246141274" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/448c4add04a82138a7ebace7d66cfcc80e7930d4b99639520249d0573c1ba075/33.png" />* CTR : Click-through rate 클릭률* CVR : Conversion rate 전환율* RPU :&nbsp;Revenue per user 사용자당 매출 The Play tab improved key engagement and revenue metrics Users who discovered offers through the Play tab showed significantly stronger engagement and conversion behavior. KR Play 탭은 주요 지표에서 개선을 보였습니다. Play 탭을 통해 오퍼를 발견한 사용자들이&nbsp;기존 App 탭 사용자보다 더 높은 참여도와 전환율을 보였습니다. Insights (Play tab module analysis) Conversion vs revenue distribution across Play tab modules Play 탭 모듈별 전환 및 매출 분포 <img width="3608" height="2208" width_o="3608" height_o="2208" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c146a67c2a093416bd3695b8d98c8188d4c1695aaaafa2c48b45f3b5fe20a9ab/.png" data-mid="246139939" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c146a67c2a093416bd3695b8d98c8188d4c1695aaaafa2c48b45f3b5fe20a9ab/.png" /> The Play tab revealed two distinct behavioral patterns: Curated modules drive high-value conversionsWhile representing a smaller portion of total conversions, curated modules such as App of the Day and Popular Games generated a disproportionately high share of revenue. Discovery modules drive volume and explorationThe Discover More section accounted for the majority of conversions and revenue, with ~30% of conversions coming from category-based exploration. Daily Rewards showed strong efficiencyDespite limited exposure (50% of users), Daily Rewards contributed to nearly 10% of total conversions. KRPlay 탭에서는 두 가지 사용자 행동 패턴이 나타났습니다. 큐레이션 모듈은 고가치 전환을 만든다App of the Day와 Popular Games는 전환 비중은 낮지만 높은 매출을 생성했습니다. 탐색 영역은 전환 볼륨을 만든다Discover More는 전체 전환과 매출의 대부분을 차지하며, 약 30%의 전환이 필터 기반 탐색에서 발생했습니다. Daily Rewards는 높은 효율을 보였다50% 유저에게만 노출되었음에도 전체 전환의 약 10%를 생성했습니다. Key Insight Curated experiences drive value,while exploration drives volume. KR 큐레이션은 가치 높은 전환을 만들고, 탐색은 전환 규모를 만든다. My Role As part of the design team, I contributed to the Play tab redesign by working on: Play tab discovery UX design visual card exploration for game offers curated module layout for game discovery competitive research on game discovery experiences across app stores and related services collaboration on experiment setup and iteration KR디자인 팀의 일원으로 Play 탭 리디자인 프로젝트에 참여했습니다. Play 탭 탐색 UX 설계 게임 카드 UI 디자인 탐색 게임 발견을 위한 큐레이션 모듈 구조 설계 앱스토어 및 유사 서비스의 게임 발견 경험 리서치 실험 설계 및 개선 협업 <img width="3608" height="968" width_o="3608" height_o="968" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/e60d66156e0d1ec3319560db90c13ad25ca64aa9f2a5236129877cd758962254/user.png" data-mid="246173614" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/e60d66156e0d1ec3319560db90c13ad25ca64aa9f2a5236129877cd758962254/user.png" /> https://kangeunjin.kr/Project-3-Event-Level-CTCT-Reporting-data-UX Mon, 16 Mar 2026 07:15:12 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/Project-3-Event-Level-CTCT-Reporting-data-UX (2024) Project 3 Event-Level CTCT Reporting in Ad Dashboard(Lead)Ad Dashboard 내 이벤트별 CTCT 리포팅 설계 *CTCT (Click-to-Conversion Time): time from click/install to conversion event | kr:&nbsp;사용자가 광고 클릭 또는 설치 이후 전환 이벤트를 완료하기까지 걸리는 시간 Overview I designed a reporting enhancement for the Ad Dashboard that introduced event-level CTCT visibility, helping advertisers better understand how long users take to reach key conversion events. KR 광고주가 주요 전환 이벤트까지 유저가 도달하는 데 걸리는 시간을 이해할 수 있도록 Ad Dashboard에 이벤트별 CTCT 리포팅 기능을 설계했습니다. Problem Advertisers could see event performance, but lacked visibility into how long it took users to reach each conversion event. Without this insight, it was difficult to evaluate conversion speed or identify friction points in the user journey. KR광고주는 이벤트 성과는 확인할 수 있었지 각 전환 이벤트까지 유저가 도달하는 데 얼마나 시간이 걸렸는지는 알 수 없었습니다. 이 정보가 없으면 전환 속도 분석 퍼널 마찰 지점 파악 캠페인 최적화 판단 이 어려웠습니다. <img width="1419" height="744" width_o="1419" height_o="744" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/48a384294858765708731e5c257d6724236ba57b4fd10c37a5a9783b6d1a906f/Screen-Shot-2023-06-07-at-8.48.26-AM.png" data-mid="246091546" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/48a384294858765708731e5c257d6724236ba57b4fd10c37a5a9783b6d1a906f/Screen-Shot-2023-06-07-at-8.48.26-AM.png" /> Goal Enable advertisers to understand conversion timing at the event level and make more informed optimization decisions. KR 광고주가 이벤트별 전환 소요 시간을 이해하고 더 나은 캠페인 최적화 결정을 내릴 수 있도록 하는 것이 목표였습니다. <img width="1604" height="849" width_o="1604" height_o="849" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/3cb1565894f38a7edc74777b5062ed9dfb6a5a28878d8a0c3b9d45301f677082/image3-1.png" data-mid="246091545" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/3cb1565894f38a7edc74777b5062ed9dfb6a5a28878d8a0c3b9d45301f677082/image3-1.png" /> Design Approach To introduce CTCT without disrupting the existing dashboard experience, I focused on integrating the metric naturally into the reporting workflow. Key design decisions included: Adding Avg. CTCT to the event reporting table Allowing Avg. CTCT as a selectable graph metric Using tooltip guidance to explain the metric Simplifying the time unit for easier interpretation KR 기존 대시보드 경험을 방해하지 않으면서 CTCT를 추가하기 위해리포팅 흐름 안에 자연스럽게 통합하는 방식으로 설계했습니다. 주요 디자인 결정 이벤트 리포트 테이블에 Avg. CTCT 컬럼 추가 그래프 metric에 Avg. CTCT 추가 지표 이해를 돕기 위한 툴팁 제공 이해하기 쉬운 시간 단위 설계 <img width="1067" height="372" width_o="1067" height_o="372" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/ad790bb977e62b627b26b302c1ec9774a13e38e1dcc138144b98f1abffdd6fb5/-2026-03-12--5.55.43.png" data-mid="246091548" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/ad790bb977e62b627b26b302c1ec9774a13e38e1dcc138144b98f1abffdd6fb5/-2026-03-12--5.55.43.png" /> <img width="4230" height="3072" width_o="4230" height_o="3072" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/9f8d0ffd582a3da14d486ad8d71b271975a5199da6b17bd185c6075d450fbd73/P1_ctctr.jpg" data-mid="246091551" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/9f8d0ffd582a3da14d486ad8d71b271975a5199da6b17bd185c6075d450fbd73/P1_ctctr.jpg" /> Key UX Decisions 1. Event Reporting Table A new Avg. CTCT column was added to the “Report for all events” section so advertisers could compare event performance and conversion timing in one view. KR 광고주가 이벤트 성과와 전환 소요 시간을 동시에 비교할 수 있도록“Report for all events” 테이블에 Avg. CTCT 컬럼을 추가했습니다. 2. Graph Metric Avg. CTCT was added as a selectable metric in the reporting graph, enabling advertisers to observe conversion timing trends across selected date ranges. KR그래프 metric으로 Avg. CTCT를 추가하여선택한 기간 동안 전환 속도 변화를 시계열로 확인할 수 있도록 했습니다. 3. Tooltip Guidance Because CTCT was a new metric for many advertisers, tooltip guidance was introduced next to the metric selector to clarify its meaning without cluttering the interface. KR CTCT는 광고주에게 새로운 지표일 수 있기 때문에인터페이스를 복잡하게 만들지 않으면서 의미를 설명할 수 있도록metric selector 옆에 툴팁 안내를 추가했습니다. Future Exploration Future improvements could include richer visualization such as distribution charts to help advertisers better understand conversion timing patterns. KR 향후에는 전환 시간 분포를 더 직관적으로 이해할 수 있도록분포 기반 시각화(예: bell curve)를 도입하는 방향을 고려했습니다. <img width="4230" height="2103" width_o="4230" height_o="2103" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/d1b9cc512daa465fcc273a2c8348b69a8246912f66831f78a810206e81cf84d6/P2_ctct02.jpg" data-mid="246091550" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/d1b9cc512daa465fcc273a2c8348b69a8246912f66831f78a810206e81cf84d6/P2_ctct02.jpg" /> Key Learning Designing for reporting dashboards is not just about displaying data — it’s about helping users interpret what the data means for their decisions. KR 리포팅 대시보드 디자인은 단순히 데이터를 보여주는 것이 아니라사용자가 그 데이터를 어떻게 해석하고 의사결정에 활용할지까지 고려해야 한다는 점을 배웠습니다. My Role I led the design of the event-level CTCT reporting experience in the Ad Dashboard, including: defining how CTCT should be surfaced in the reporting table designing CTCT metric visualization in charts improving metric clarity through tooltips and labeling proposing future data visualization concepts such as distribution charts KR Ad Dashboard 내 이벤트별 CTCT 리포팅 UX 설계를 주도했습니다. 리포팅 테이블 내 CTCT 지표 구조 설계 그래프 내 CTCT metric 시각화 설계 툴팁 및 레이블을 통한 지표 이해도 개선 분포 기반 데이터 시각화 등 향후 확장 방향 제안 https://kangeunjin.kr/IN-PROGRES-Money-Management-Mobile-APP Tue, 21 Nov 2017 07:42:04 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/IN-PROGRES-Money-Management-Mobile-APP 2017.11.17 Money Management Mobile APP <img width="1920" height="2716" width_o="1920" height_o="2716" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c2cf28842f39952342a94eda7e8b09c39c99459dedac809d0d10acf5c1c1e37c/Artboard-Copy-29.jpg" data-mid="7074225" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c2cf28842f39952342a94eda7e8b09c39c99459dedac809d0d10acf5c1c1e37c/Artboard-Copy-29.jpg" /> <img width="800" height="600" width_o="800" height_o="600" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/3dc6a94ccedce3eedec3d60f2ec9618215dd036418f2833a6762072c1029180e/gif0.gif" data-mid="6989152" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/800/i/3dc6a94ccedce3eedec3d60f2ec9618215dd036418f2833a6762072c1029180e/gif0.gif" /> Green tap is to see all my property. Blue tap is to see all my expenses organized by food, transportation, housing, communication etc, which you can customize. Also, i'v visualized the percentage as a graph. Dark blue page is for detail of monthly expenses and you can add an expense. https://kangeunjin.kr/UX-FLOW Fri, 01 Dec 2017 07:29:51 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/UX-FLOW <img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/f5d4863fff08b432117d9231b9bf33a8cd4a90bc8a36e3466d3cac9d192064c1/Artboard-Copy-46.jpg" data-mid="7459178" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/f5d4863fff08b432117d9231b9bf33a8cd4a90bc8a36e3466d3cac9d192064c1/Artboard-Copy-46.jpg" /> <img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/fef214559e623904098d0b1edd7ffe9cb9b9eede1659de92bc4714fec9465273/Artboard-Copy-41.jpg" data-mid="7459205" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/fef214559e623904098d0b1edd7ffe9cb9b9eede1659de92bc4714fec9465273/Artboard-Copy-41.jpg" /><img width="3840" height="2160" width_o="3840" height_o="2160" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/c9dc505bfb93550e1596dbcfab4591e7b8c81c85ee0267cb412d685eb249154f/Artboard-Copy-36.jpg" data-mid="7459207" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/c9dc505bfb93550e1596dbcfab4591e7b8c81c85ee0267cb412d685eb249154f/Artboard-Copy-36.jpg" /> <img width="3840" height="3626" width_o="3840" height_o="3626" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/4718248b0af2b9fd5812c5e00155504ac77037c8ce75fe41706a46d71e6ef496/Artboard-Copy-43.jpg" data-mid="7459242" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/4718248b0af2b9fd5812c5e00155504ac77037c8ce75fe41706a46d71e6ef496/Artboard-Copy-43.jpg" /><img width="3840" height="1136" width_o="3840" height_o="1136" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/b9c692dfd1e24c86b9344db48f3b1c469e66cb642c6e466bf27beaed42ec39a6/Artboard-Copy-44.jpg" data-mid="7459243" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/b9c692dfd1e24c86b9344db48f3b1c469e66cb642c6e466bf27beaed42ec39a6/Artboard-Copy-44.jpg" /><img width="3840" height="2282" width_o="3840" height_o="2282" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/684e586e81532d0c25a393967046b026675442fc4adc9db4e45dbbccf6965142/Artboard-Copy-43.jpg" data-mid="7459318" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/684e586e81532d0c25a393967046b026675442fc4adc9db4e45dbbccf6965142/Artboard-Copy-43.jpg" /><img width="3840" height="2160" width_o="3840" height_o="2160" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/96077fc1b5d32e08d4701d072f88f34a51e469cb8f56d7705bad831e8139cb17/Artboard-Copy-45.jpg" data-mid="7459324" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/96077fc1b5d32e08d4701d072f88f34a51e469cb8f56d7705bad831e8139cb17/Artboard-Copy-45.jpg" /> https://kangeunjin.kr/NEW-FINTECH-SERVICE-LINKY-1 Fri, 01 Dec 2017 06:03:47 +0000 Eunjin Kang — Product Designer https://kangeunjin.kr/NEW-FINTECH-SERVICE-LINKY-1 <img width="1920" height="1291" width_o="1920" height_o="1291" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/97750bc95670eb81ae5b7fa4ca4962e5f4eca3b283a81568f275922dfe443224/4.jpg" data-mid="7458145" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/97750bc95670eb81ae5b7fa4ca4962e5f4eca3b283a81568f275922dfe443224/4.jpg" /><img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/ac3c10f548c5fd8ddf1be1132ab2c0d0375ba99e7ce14d7014a2dc99cbe263d6/5.jpg" data-mid="7457468" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/ac3c10f548c5fd8ddf1be1132ab2c0d0375ba99e7ce14d7014a2dc99cbe263d6/5.jpg" /><img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/bd8442407d83d031884904a35ddc998747555d9f2b4ceb11599c49fa9b8a6790/6.jpg" data-mid="7457505" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/bd8442407d83d031884904a35ddc998747555d9f2b4ceb11599c49fa9b8a6790/6.jpg" /><img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/d43a5d3e78d52aa0577f2101a583846d6309b3e73eedc897ba81861c5d92e2a2/7.jpg" data-mid="7457506" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/d43a5d3e78d52aa0577f2101a583846d6309b3e73eedc897ba81861c5d92e2a2/7.jpg" /><img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/dfbdcaf50ab3244e40c151b5e0b4d734702d091e75eb3f132e9605e204123dc1/8.jpg" data-mid="7457518" border="0" src="https://freight.cargo.site/w/1000/i/dfbdcaf50ab3244e40c151b5e0b4d734702d091e75eb3f132e9605e204123dc1/8.jpg" /><img width="1920" height="1080" width_o="1920" height_o="1080" data-src="https://freight.cargo.site/t/original/i/fa992aac46b8455c37b387e90267f094ce94d750af17bf07f444f04d6533cc72/9.jpg" data-mid="7457557" border="0" 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