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최근 여러 기관, 기업에서는 새로이 부상하거나 향후 기술적, 사회적 영향이 클 것으로 예상되는 기술로 AI를 꼽고 있습니다. 하지만, 산업연구원(KIET)에서 실시한 2021년 설문에 따르면 대기업을 제외한 단 8%만이 AI 기술을 사용하고 있다고 조사되기도 했습니다. 이렇게 AI 기술에 대한 기대감과 실제 기업 현장에의 도입 사이에는 큰 갭이 있음을 관찰할 수 있는데요. 이번 시리즈에서는 두 개의 유저 플로우 케이스스터디를 매개로, 사용자 경험이 어떻게 이 갭을 좁힐 수 있을지 살펴보고자 합니다.

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기획

유저 플로우 케이스스터디: ①앱에 AI 하나 들이셔야 합니다

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최근 여러 기관, 기업에서는 새로이 부상하거나 향후 기술적, 사회적 영향이 클 것으로 예상되는 기술로 AI를 꼽고 있습니다. 하지만, 산업연구원(KIET)에서 실시한 2021년 설문에 따르면 대기업을 제외한 단 8%만이 AI 기술을 사용하고 있다고 조사되기도 했습니다. 이렇게 AI 기술에 대한 기대감과 실제 기업 현장에의 도입 사이에는 큰 갭이 있음을 관찰할 수 있는데요. 이번 시리즈에서는 두 개의 유저 플로우 케이스스터디를 매개로, 사용자 경험이 어떻게 이 갭을 좁힐 수 있을지 살펴보고자 합니다.

 

유저 플로우로 보는 제품과 사용자의 상호작용

‘유저 플로우’란 사용자가 목표를 달성하기 위해 서비스 내에서 행하는 일련의 행위를 나타낸 그림입니다. 유저 플로우는 사용자의 ‘흐름’, ‘움직임’을 묘사하는 도구이므로 각 사용 단계에서 사용자가 제품과 상호작용하는 과정을 효과적으로 보여줄 수 있습니다. 사용자를 성공적인 목표로 안내하는 플로우는 따로 ‘행복 경로’라는 이름으로 부르기도 합니다. 그렇지만 실제로 그 목표에 도달하는 다른 여러 길이 있을 수 있습니다. 그래서 유저 플로우는 일반적으로 사용자가 선택할 수 있는 다양한 경로를 조망하기 위해 분기점이 여러 흐름으로 나뉜 차트로 그려지게 됩니다.

 

 

케이스스터디: 다이어트신

다이어트신은 2014년 출시된 서비스로, 강력한 무료 다이어리 기능과 활발한 커뮤니티, 자사 운영몰을 통해 사람들의 다이어트를 돕는 것을 목표로 합니다. 이 앱은 식단 입력의 수단으로 주로 ‘검색’과 ‘마이 칼로리’, ‘마이 식단’이라는 북마크 기능을 제공하고 있습니다. 다이어트신의 식단 입력 과정을 유저 플로우로 나타내면 다음과 같은 흐름을 관찰할 수 있습니다.

 

다이어트신 식단 기록 과정
<다이어트신> 앱 식단 기록 과정

 

위의 유저 플로우를 통해 다이어트신은 사용자가 식단을 기록할 수 있는 경로(검색)를 제공하고 있는 걸 알 수 있습니다. 하지만 식단 기록이라는 행동이 습관이 되기 전까지 하루 세 번 이상 앱에 접속해 일정 분량의 기록을 남기는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그렇다면 식단 기록이라는 행동을 꾸준히 이어 가기 어려운 이유는 무엇일까요?

 

우선 반복 입력 행동이 불편하다고 생각해볼 수 있습니다. 단순 반복 작업은 사람들에게 지루함을 느끼게 하는데, 식사 시 한 끼에 하나의 음식만을 먹는 것은 아니므로 한 번의 식단 기록에 최소 서너 번 정도의 반복 검색 과정이 필요합니다. 하루의 식단을 모두 기록하려면 이 과정을 일정 시간 동안 반복적으로 수행해야 하므로 사용자는 짜증과 귀찮음을 느낄 수 있습니다.

 

그리고 아침에 간단히 때우는(또는 거르게 되는) 한 끼, 회사에서 점심을 먹는 시간과 장소, 3~4시쯤 챙겨 먹는 간식, 주말에 생기는 약속을 떠올려 보세요. 우리의 식사는 매우 맥락적이고 불규칙적이라는 사실을 쉽게 발견할 수 있을 것입니다. 즉 유동적인 식사 상황에서 매번 앱을 떠올려야 하고, 먹은 음식을 하나하나 기억해서 세세하게 기록해야 한다는 점이 인지적으로 큰 부담임을 생각해 볼 수 있습니다.

 

사실 시중의 다이어트 앱들은 고객이 겪는 이런 불편함을 인지하고 있어서, 특별한 기술을 활용하지 않아도 식단 입력 과정에서의 번거로움을 해결할 수 있는 나름의 전략들을 실천해 오고 있습니다. 대표적으로 1) 식사 시간에 푸시 알림 보내기 2) 북마크 기능 활용하기 등을 들 수 있는데요. 막상 직접 사용해 보면 이 기능들은 기대한 것만큼 유용해 보이지 않습니다. 그 이유는 아래와 같습니다.

 

전략 1. 예상되는 식사 시간에 푸시 알림 보내기

본래 푸시 알림은 유저가 앱에서 특정 행동을 수행하도록 초대하거나, 유저가 궁금해하는 정보에 대한 업데이트를 제공하기 위한 방법으로 많이 사용됩니다. 실제로 모바일 마케팅 분야에서는 효과적인 리텐션 유지 및 상승을 위해 유저의 행동을 유도하는 푸시 알림, 콘텐츠 유형이나 빈도, 전송 시간 등을 개인화한 푸시 알림을 발송할 것을 권고하고 있습니다.

 

하지만 식단 기록이라는 경험에 한해 푸시 알람은 오히려 다소 ‘성가시고 주의 집중을 흐트러뜨리는’ 방해물이 될 수 있습니다. 이는 인간의 인지 자원에 한계가 존재하기 때문인데요. 인지 자원이란 뇌가 활동할 때 집중력과 신경을 쏟을 수 있는 정신적 여유를 뜻합니다. 인지 자원은 기억력이 필요할 때, 번거롭거나 익숙하지 않을 일을 해야 할 때, 여러 가지 일을 병행할 때 사용되며 휴식하지 않으면 고갈됩니다. 그래서 이를 효과적으로 관리하는 것이 아주 중요합니다.

 

하지만 푸시 알림은 첫째, 집중해야 하는 상황에서 불필요한 주의를 끌어 인지 자원의 낭비를 초래합니다. 알림을 받고 확인하는 순간 원래 하던 일에서 주의 집중력이 감소하며 이에 따라 실수할 확률이 높아집니다. 더군다나 이런 상황을 방지하고 싶어 알람을 꺼두는 사람들도 있으므로, 이런 사람들에게 푸시 알림은 효과적인 전략이 되기 어렵습니다.

 

둘째, 푸시 알림을 보내는 시간에 식사하고 있지 않다면 알림의 효용이 줄어듭니다. 특히 식사하기 전이라면 더 효과를 발휘하기 어렵습니다. 이와 관련된 심리학 개념으로 ‘미래 계획 기억’이 있는데, 쉽게 말해 앞으로 해야 할 일을 기억하는 것입니다. 미래 계획 기억의 경우 ‘기억해야 한다는 그 사실 자체’를 기억해야 하므로 계속해서 다른 일을 하는 상황일수록 인지 부담이 증가합니다.

 

이를 식단 기록 상황에 대입해 보면 이렇게 흘러가게 됩니다. 우리는 알림이 울린 그 시간에 밥을 먹기 전이라면 “나중에 밥 먹을 때 기록해야지”라고 생각하고, 밥을 먹고 있더라도 정황상 핸드폰을 꺼내 기록하기 어렵다면 “있다가 여유 시간이 나면 기록해야지”라고 생각합니다. 하지만 나중에 기록해야 한다는 사실 자체를 잊거나, 아니면 뭔가 하려고 했는데 생각은 나지 않는 찝찝한 기분을 느끼게 됩니다. 이런 불상사를 방지하기 위해 <필리코치> 같은 앱은 식사마다 알람 시간을 다르게 설정할 수 있도록 했지만, 그런데도 유동적인 식사 상황을 모두 따라가기에는 한계가 있습니다.

 

필리코치 푸시 알림
필리코치 식사 푸시 알림 (출처: 필리코치 앱)

 

마지막으로 푸시 알림을 보겠습니다. 푸시 알림은 사람이 가진 기억의 한계를 효과적으로 보조하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이와 관련된 심리학 개념으로 ‘망각 곡선’이라는 것이 있는데, 이 이론에 따르면 사람은 20분 후 암기한 내용의 58%만이, 하루가 지나면 33%만이 기억에 남는다고 합니다. 따라서 식사 시간에 알람을 확인하더라도 기록을 잊거나 미룬다면, 이후 사용자는 불완전한 기억을 바탕으로 먹은 음식의 종류와 양을 기록하게 됩니다.

 

기록 실패 경험이 축적되면 매번 기록을 남기려 하는 열성적인 일부를 제외한 일반 사용자들은 기록의 정확성에 스스로 의구심을 품게 될 수 있으며, 나아가 앱의 유용성에 대한 판단에도 영향을 줄 수 있습니다. 특히, 식단 기록은 다이어리의 핵심 기능에 해당합니다. 따라서 식단 기록 행동의 지연이나 중단은 앱 사용 자체의 잠정 중단과 거의 비슷한 의미로 쓰이게 됩니다.

 

전략 2. 북마크 기능 활용하기

북마크는 자주 가는 웹사이트나 콘텐츠를 별도의 장소에 저장하는 기능입니다. 사용자가 북마크를 통해 자료나 콘텐츠를 효과적으로 탐색하고 관리할 수 있어서 여러 사이트에서 자주 사용하고 있는 기능이기도 한데요. 다이어트신 앱도 마찬가지로 사용자가 음식이나 식단을 미리 등록하고 관리할 수 있도록 마이 칼로리, 마이 식단 기능을 제공하고 있습니다.

 

하지만, 이러한 북마크 기능은 음식이라는 콘텐츠가 가지는 특성 때문에 활용에 한계가 있을 수밖에 없습니다. 샌드위치를 예시로 들어보겠습니다.

 

(출처: 써브웨이, 파리바게뜨 홈페이지)

 

써브웨이의 비엘티 샌드위치와 파리바게뜨의 비엘티 샌드위치는 같은 콘텐츠일까요? 아니면 다른 콘텐츠일까요? 이커머스 사이트에서 이 두 개의 샌드위치는 상표가 다르기 때문에 다른 콘텐츠로 분류될 것이며, 따라서 북마크 기능도 별문제 없이 사용할 수 있습니다.

 

하지만 식단 관리를 할 때는 ‘어떤 제품을 접했는지’보다 ‘어떤 영양소를 섭취했는지’가 더 중요한 판단 기준이 됩니다. ‘써브웨이’보다 이를 구성하는 ‘토마토’, ‘햄’, ‘양상추’라는 재료와 ‘칼로리’, ‘탄수화물’, ‘단백질’, ‘비타민’이라는 영양 성분에 더 집중하는 것입니다. 이런 관점에서 본다면 두 개의 제품은 서로의 대체재가 될 수 있다는 점에서 같은 콘텐츠로 분류됩니다.

 

북마크는 탐색의 편의성을 도모하기 위한 방법입니다. 하지만 위의 ‘비엘티 샌드위치’ 사례에서 알 수 있듯, 같은 영양소를 섭취하기 위한 여러 개의 대체재가 있는 상황은 사용자가 북마크를 유용하게 사용하는 데 어려움을 줍니다. 만약 즐겨 찾는 제품이 따로 있어서 두세 개의 샌드위치를 등록한다고 하더라도 이러한 전략이 모든 음식에 적용되기는 힘듭니다. 특히 한식의 경우 한 끼의 식사를 해결하는 데 필요한 음식의 가짓수나 종류가 매번 달라지게 되기 때문입니다. 그래서 음식이나 식단을 별도로 저장해 두더라도 주기적인 북마크 관리 작업이 필요하다는 점에서 상당한 번거로움을 유발하게 됩니다.

 

위와 같은 이유로 기존의 두 가지는 효과적으로 식단 기록 경험을 지원하는 방법이라고 보기 어렵습니다. 그렇다면 우리는 어떻게 이 경험을 바꿔 볼 수 있을까요?

 

 

개선 아이디어: AI 이미지 인식 기술 활용

저는 식단 기록에 AI 이미지 인식 기술을 활용해 보려고 합니다. 이미지 인식은 컴퓨터가 영상이나 사진에 있는 객체를 스스로 식별해 정보를 분류, 추출하는 기술로 컴퓨터 비전 분야에서 오랫동안 연구되어 왔습니다. 이미지 빅데이터의 등장과 딥러닝, 특히 합성곱 신경망(CNN) 모델로 인해 최근 비약적으로 발전한 기술이기도 합니다.

 

먼저 식단 기록에서 왜 이미지 중심의 기록이 글자로 하는 기록보다 더 효과적인 방법이 될 수 있을까요? 첫째, 사람에게는 정보가 시각적일수록 더 쉽게 인지하고, 더 오래 기억하는 인지적 경향이 있습니다. 이를 ‘그림 우월성 효과(picture superiority effect)’라고 합니다. 그러므로 사진은 사람에게 효과적인 기억 단서가 될 수 있습니다.

 

둘째, 이미지는 텍스트보다 훨씬 더 많은 정보를 전달합니다. 이는 다소 시간이 지나 식단을 기록하더라도 텍스트보다 더 많은 기억을 떠올리는 데 도움을 줍니다. 마지막으로, 훨씬 간편하게 기록할 수 있습니다. 음식을 하나하나 검색하고 저장하는 데는 상당히 많은 시간과 노력이 필요하지만, 사진은 촬영 버튼 한 번으로 모든 음식을 기록할 수 있기 때문에 기록 과정에 드는 인지 자원을 줄일 수 있어 인지 자원 관리에 효과적입니다.

 

따라서 식단 기록에 이미지와 AI 이미지 인식 기술을 활용한다면 음식 사진에서 필요한 정보를 자동으로 추출하고 기록함으로써 사용자의 일상적인 식단 기록 작업을 크게 단순화할 수 있습니다. 또한, 저장한 식단 정보를 바탕으로 다이어트에 도움이 되는 연관 정보를 먼저 제안하는 등의 추가적인 가치도 기대해 볼 수 있게 됩니다. 이제부터 앱의 편의성을 높이는 두 가지 아이디어를 유저 플로우와 함께 제안해 보겠습니다.

 

아이디어 1. AI 카메라 활용하기

첫 번째 아이디어는 식단 등록 방법에 AI 카메라 촬영∙이미지 인식 방법을 추가하는 것입니다. 사진 촬영으로 음식을 자동으로 인식하게 한다면 하나하나 검색해 추가하는 작업을 크게 줄일 수 있습니다. 그리고 만약 홈 화면에 카메라 메뉴를 추가한다면, 매번 [다이어리 > 식단 추가 > 검색 > 등록] 이라는 과정을 거치지 않고도 식단을 손쉽게 추가할 수 있을 것입니다. 이 경우 유저 플로우는 이렇게 개선해 볼 수 있습니다.

 

식단 등록 유저 플로우
다이어리 내 식단 등록 화면, 홈 화면에 AI 카메라 촬영(또는 이미지 등록) 방식 추가

 

촬영이나 이미지 업로드를 통해 AI가 음식을 인식하게 한 후, 식단이 정확하다면 바로 등록합니다. 만약 이미지가 불러온 식단이 정확하지 않다면 유저가 직접 내용을 수정함으로써 AI에게 피드백을 줄 수 있도록 안내하고, 수정 뒤 등록합니다. 아주 간단한 과정입니다.

 

하지만 이 과정에서는 이미지 인식 결과가 정확하지 않을 때 이를 바로잡을 수 있도록 하는 유저의 피드백이 필수로 필요합니다. AI 이미지 인식 결과가 부정확할수록 많은 피드백이 필요하며, 때로는 검색을 통해 등록하는 것보다 더 비효율적인 방법이 될 수 있습니다. 이미지 인식 기술의 정확도를 높이기 위해 일차적으로 많은 데이터를 확보해야 하고, 사용자가 자발적으로 앱에 피드백을 남길 수 있도록 유도하는 장치가 필요합니다. AI의 성능을 향상하면서도 사용자에게 동기를 부여하는 방법이 있을까요?

 

아이디어 2. 등록된 사진을 기반으로 식단 추천하기.

여기에서 두 번째 아이디어를 생각해 볼 수 있습니다. 등록된 사진 데이터를 기반으로 맞춤형 식단을 추천하는 것입니다. 이미지 기반의 추천은 모인 사진을 기반으로 AI가 앨범을 제안하는 <구글 포토>나 <애플 사진>에서도 볼 수 있는데요. 이러한 발상을 식단 관리에도 적용해 본다면 어떨까요? 다시 ‘비엘티 샌드위치’의 예시로 돌아가 보겠습니다.

 

ai 기술 활용
활용할 수 있는 정보와 만들어 낼 수 있는 정보 (출처: 일러스트 unDraw.co)

 

AI의 성능이 괜찮다는 가정 하에, 샌드위치 사진을 통해 음식명, 영양소, 칼로리, 일반적인 재료를 알 수 있을 것입니다. 시판 음식이라면 회사명∙브랜드명, 가격과 같은 정보까지 함께 알아낼 수 있습니다. 이 정보가 시간을 두고 쌓인다면 앱에서는 사용자가 자주 먹는 음식은 무엇이고, 이 음식이 어떤 재료로 구성되어 있는지에 대한 경향을 추출할 수 있을 것입니다.

 

이러한 정보가 적정 칼로리나 영양소, 목표 체중과 같은 사용자 데이터와 합쳐지면 사용자가 어떤 음식과 재료를 섭취하는 것이 목표 달성에 도움이 되는지, 이들이 자주 먹는 음식과 비슷한 재료가 포함된 음식은 무엇인지를 먼저 찾아서 제안하는 것도 가능합니다. 나아가 이 정보를 레시피 정보를 담고 있는 API와 연계한다면, 다이어터들을 위한 요리를 추천해 줌으로써 매일 비슷한 식단을 먹어야 한다는 사실에 스트레스를 받는 사용자들이 고민을 덜도록 도와줄 수 있습니다.

 

이렇게 연관 콘텐츠를 먼저 제안하는 방식은 다이어트신에서 운영 중인 온라인몰 ‘다신샵’의 제품 혹은 제휴사의 레시피 콘텐츠를 광고할 수 있는 길을 열어 결과적으로 새로운 비즈니스를 연계할 수 있는 가능성을 만들어 줍니다. 이를 다음과 같은 유저 플로우로 요약해 볼 수 있겠습니다.

 

유저 플로우 개선 요약
개선된 유저 플로우 요약

 

여기에 더해 1) 이 추천 기능에 AI가 사용되고 있으며 사용자의 식단 기록과 피드백이 추천을 더 정확하게 만들 수 있다는 안내문을 함께 삽입하는 방법, 2) 정확도 표시로 앱 추천의 신뢰도를 높이는 방법도 함께 생각해 보는 것은 어떨까요? 이런 장치들은 사용자가 AI 이미지 인식이라는 기술에 더 통제감을 가지도록 유도함으로써 피드백 멘탈 모델을 형성하고, 사용자가 이미지로 식단을 기록하는 습관을 형성하는 데 동기를 부여할 수 있을 것입니다.

 

 

기술은 편의성을 향상시킨다

기술은 기존에 없던 가능성을 제안합니다. 하지만 앞서 강조했듯이 기업은 기술 도입이 곧 새로운 비용으로 이어지기 때문에 보수적이고, 비판적인 태도를 취하게 됩니다. 사람들이 익숙함에서 벗어날 때 느끼는 본능적인 두려움도 간과해서는 안 됩니다.

 

이러한 우려를 설득하려면 새로운 기술이 장해 요인을 넘어서는 편익을 제공한다는 걸 보여줘야 합니다. 이때 UX는 기술이 만든 새로운 가능성을 차별화된 가치로 전환할 수 있도록 돕기 때문에 고객에게 설득력을 갖출 수 있습니다. UX가 사용자의 입장에서 경험을 개선하는 데 필요한 기술을 제공하는 걸 알기 위해서는 유저 플로우를 확인하는 것이 매우 중요합니다. 다음 편에서는 이러한 유저 플로우가 어떤 식으로 기업과 고객에게 영향을 주는지 살펴보겠습니다.

 

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