Austin Lai의 이전 직장은 DataDog이었습니다. 모니터링, 보안 통합 솔루션을 제공하는 곳이라 조직 내 솔루션을 이용해 문서 사용자 피드백을 분석할 수 있었다고 합니다. 그리고 외부 솔루션으로 hotjar를 사용했습니다. hotjar에서 사용자 설문을 처리하는 기능을 사용했는데, 문서마다 특성에 맞는 피드백을 받을 수 있도록 설계했다고 합니다(이 부분은 제가 잘못 이해한 것일수도 있겠네요. 실제 문서 사이트에 반영된 내용과는 좀 다른 것 같습니다). 슬랙 채널을 사용해 내부, 외부 사용자의 피드백을 받았습니다. 그리고 Metabase를 사용해 데이터를 분석합니다.
번역은 transifex를 사용하는데, 번역자가 오타 등을 발견했을때 이를 이슈로 등록할 수 있는 채널이 열려있다고 합니다(정확하지는 않습니다만 대충 그런 의미였던 것 같습니다).
사용자 설문은 초기에는 기본 UI를 그대로 사용했고 5점 척도로 문서를 평가하도록 했는데, 피드백이 문서 사용성 개선에는 별 도움이 되지 않았습니다. 그리고 디자인도 브랜드 이미지와 맞지 않았고. 그래서 UI를 개선하고 사용자가 느낀 것을 객관적인 단답형의 피드백과 자유롭게 남길 수 있도록 기능을 분리해 보완했습니다. 개선 이후 약 3배 정도 피드백이 늘어났다고 합니다.
https://docs.datadoghq.com/
아래 이미지가 현재 DataDog 문서 사이트의 피드백 위젯입니다.
도움이 되었냐는 질문의 선택에 따라 도움이 된 경우에는 바로 종료하고, 그렇지 않은 경우에는 불만의 카테고리를 선택하고 상세한 내용을 기재하도록 구성되어 있습니다. 상세 답변을 하지 않으면 피드백을 제출할 수 없습니다.
이렇게 수집된 데이터는 개발자 또는 테크니컬 라이터가 확인하고 분석할 수 있도록 대시보드 형태로 제공합니다. 분석할 다양한 데이터가 흩어져있지 않고 한 곳에서 확인할 수 있다는 것이 가장 큰 개선점인 듯합니다.
Q&A에서 intercom에 대한 이야기가 나왔는데, 홈페이지를 보면 "AI-first Customer Service Platform"이라고 소개하고 있네요. 챗봇이나 화상 미팅 등의 서비스를 제공하는 것 같은데, 개발자 문서 등이 잘 구성되어 있습니다.
http://developers.intercom.com/
피드백의 유용성에 대한 부분도 Q&A에서 나왔는데 예전에는 20% 정도만 유용했다면 지금은 50% 정도라고 합니다. 실제 문서의 문제점이나 개선점을 적절하게 지적해 주는 피드백을 받을 수 있어서 문서 개선으로 이어질 수 있다고 합니다.
개인 블로그에 올라온 포트폴리오를 보는 것도 흥미롭네요.
https://www.austin-lai.com/about-me/portfolio/technical-writing
https://youtu.be/lSAiJCHIb38?si=8JsJvx3LoheOB64c
Write The Docs 2025 - Austin Lai
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