AI로 맥도날드 키오스크 사용자 인터뷰하기 (w. Synthetic Users)

만약 AI로 가상의 사용자를 만들어 인터뷰를 진행하면 어떤 결과를 얻을 수 있을까? 

앞서 글(4가지 GPTs로 ‘사용자 인터뷰’ 시뮬레이션하기)에서는 다양한 GPTs를 활용해 맥도날드 키오스크 사용자 대상 가상의 인터뷰를 진행해 보았다. GPTs ‘Persona Creator’로 퍼소나를 생성한 다음, ‘User Interview Simulator’와 ‘User Interview GPT’로 인터뷰를 진행했으며, ‘UX Research Assistant’를 써 인터뷰 결과를 어피니티 다이어그램으로 분석하는 순서였다.

이번 글에서 사용할 AI 도구는 ‘Synthetic Users’이다. Synthetic Users는 여러 GPT 도구로 나누어 진행했던 가상 인터뷰와 분석 과정을 한 번에 처리할 AI 도구이다. GPTs를 사용해 인터뷰 시뮬레이션을 진행했을 때와 비교해 어떤 다른 결과물이 도출되는지 살펴보자.

Synthetic Users: 가상의 사용자 인터뷰 진행하기

1. 로그인 및 인터뷰 종류 선택

Synthetic Users 사이트에 로그인하면, 5가지 인터뷰 중 하나를 고를 수 있는 메인 페이지가 나온다. 구체성을 높이기 위해 설정한 이번 가상 인터뷰의 목적은 ‘맥도날드 키오스크 사용자의 페인 포인트 찾기’다. 그에 맞게 좌측 2번째 행에 위치한 ‘문제 탐색 인터뷰(Problem Exploration Interview)’를 선택했다.

2. 인터뷰 배경 및 퍼소나 정보 입력하기

인터뷰 종류를 선택하고 나면 바로 인터뷰 목적과 대상자의 정보를 요구하는 질문이 시작된다. 약 6~8개로 구성된 이 질문에 대답하면 자동으로 리서치 계획에 대한 내용을 요약, 정리해 준다.

아직 서비스가 한국어를 지원하지 않아 질문은 모두 영어로 제시된다. 그러나 한국어로 답변해도 문제는 없다. 알아서 영어로 번역하여 확인하고 리서치 계획 요약본을 생성한다.

첫 번째 질문은 인터뷰 대상자가 누구인지 묻는 내용이다. 간단하게 ‘맥도날드 키오스크 사용자’를 대상자로 정의할 수도 있지만, 정보는 자세할수록 좋다. 시니어 고객이 겪는 불편함을 조사하는 게 세부 목적이기 때문에 ‘맥도날드 키오스크를 이용하는 시니어 고객’이라고 작성했다. 제출(submit) 버튼을 클릭하면 상단 리서치 계획(Your Research Plan)에 자동으로 내가 작성한 내용이 올라간다.

두 번째, 세 번째 질문부터는 인터뷰 대상자에 대해 더 자세한 내용을 묻는다. 여기서부터는 1편 글에서 GPTs로 생성한 퍼소나 정보를 참고해 답변을 작성했다.

만들어둔 정보 가운데 연령대 정보와 페인 포인트 관련 정보를 복사해 두 번째, 세 번째 질문에 대한 답변으로 입력했다.

네 번째 질문은 퍼소나가 특별히 어려워하는 키오스크의 기능이나 측면이 있는지 묻는다. 이에 대한 답변도 마찬가지로 퍼소나를 만들어준 GPTs의 답변 가운데 ‘불안 요소’에 대한 내용을 참고하여 작성했다.

매장의 위치 정보에 대한 질문도 나온다. 맥도날드 키오스크는 오프라인 매장에서 쓰는 서비스이기 때문에 이러한 질문이 나온 것으로 예측할 수 있다. 위치에 대한 정보는 간단하게 ‘한국, 서울 도심’이라고 입력해 줬다.

마지막 여섯 번째 질문은 퍼소나의 관심사와 라이프스타일을 묻는 내용으로, 답변을 비교적 길게 작성했다. 여기까지는 GPTs로 생성한 퍼소나 데이터를 참고하면 되므로 작성 자체는 어렵지 않다.

한 가지 주의할 점은, 입력 시에 줄 바꿈을 지원하지 않는다는 점이다. 엔터를 누르면 다음 질문으로 넘어가기 때문에 한 문장으로 미리 정리해 실수 없이 입력해야 한다. 다만 질문에 충분히 대답하지 못하고 다음 질문으로 넘어가더라도, AI가 제대로 응답을 받지 못한 질문은 다시 물어보기에 큰 부담은 갖지 않아도 괜찮다.

3. 가상의 사용자 및 인터뷰 생성하기

질문에 모두 대답을 마치면 리서치 계획이 자동으로 요약·정리된다. 만약 서비스가 잘못 정리했거나 새로 추가하고 싶은 내용이 있다면 직접 수정할 수 있다.

그렇게 최종 확인 후, 가상의 사용자를 생성하면 아래 이미지와 같은 결과가 나온다. 이제 우측 상단에 위치한 ‘Run Interviews’ 버튼을 클릭하면 인터뷰 내용을 생성할 수 있다.

Synthetic Users: 인터뷰 결과 확인하고 비교하기

1. 인터뷰(Interviews)

생성이 끝나면 인터뷰 진행 내용, 주요 내용을 정리한 보고서, 지식 그래프까지 총 세 가지 형태 결과가 주어진다. 모든 내용은 영어로 쓰여 있다.

이때는 브라우저의 자동 번역 기능을 써보자. 구글 크롬을 사용한다면, 마우스 오른쪽 버튼을 클릭해 ‘Translate to 한국어’를 선택하면 번역본을 확인할 수 있다. 그럼 먼저, 무슨 질문과 답변이 오고 가며 인터뷰가 이어졌는지 조금 더 자세히 살펴보겠다.

가상의 AI 퍼소나를 대상으로 맥도날드 키오스크 사용 경험, 최근 겪었던 어려움, 그 문제를 해결하기 위한 이상적인 솔루션 등을 묻는 인터뷰가 진행되었다. 인터뷰 답변을 자세히 살펴보면, 미리 입력해 둔 퍼소나의 라이프스타일이나 관심사가 반영된 것을 확인할 수 있다.

이는 단순히 사용자의 성격 특성만 보여주던 퍼소나 생성 결과에서 한 단계 더 발전된 형태다. 그러한 특성을 가진 사용자가 구체적으로 어떤 생각을 하고 행동하며, 어떤 감정을 느끼는지까지 파악할 수 있는 흥미로운 결과였다.

2. 인터뷰 보고서(Report)

인터뷰 보고서에서는 두 명의 퍼소나를 대상으로 진행한 가상의 인터뷰 결과를 요약·정리한 내용을 확인할 수 있다. 1편 글에서 GPTs UX Research Assistant를 사용해 인터뷰 결과를 어피니티 다이어그램으로 분석했는데, Synthetic Users는 이를 자동으로 수행해 준다.

보고서에는 인터뷰 대상자의 키오스크 사용 패턴과 빈도, 핵심 페인 포인트, 불안 요인 등이 포함된다. 또한, 이번 인터뷰를 기반으로 다음에 진행할 수 있는 인터뷰 주제를 제안하기도 한다. 여기서는 ‘사용자의 선호도와 편안함 수준에 맞춰 개인화된 키오스크 인터페이스를 제공하는 것이 키오스크를 더 자주 사용하려는 의지에 어떤 영향을 미칠까요?’라는 질문이 제시되었다. 개인화 기능이 키오스크 사용자의 불안을 줄이고 사용성을 높이는 데 얼마나 도움이 되는지 알아보라는 제안이다. 문제 파악에서 나아가 해결법 탐색을 시작할 수 있게 해준다.

3. 지식 그래프(Knowledge Graph)

마지막 세 번째, 지식 그래프에서는 복잡한 그래프 이미지가 제공된다.

자세히 살펴보면, 사용자가 키오스크를 사용할 때 느끼는 감정(걱정, 실수에 대한 불안), 페인 포인트(복잡한 인터페이스, 길게 늘어선 대기 줄로 인한 부담감), 그리고 그 불편함을 해결하기 위한 솔루션(튜토리얼이나 가이드 제공, 실수를 방지하기 위한 주문 확인 기능, 직원 도움 요청 기능)에 대한 내용이 들어 있다.

모든 내용이 연결선으로 이어져 있어 구조적으로 정보를 확인할 수 있다지만, 한눈에 읽기에는 다소 어려움이 있다. 이 그래프를 효과적으로 활용하려면, 핵심 내용(예: 페인 포인트와 연결된 잠재적 솔루션)만 추출해 재가공하는 작업이 필요할 것으로 보인다.

AI 가상 인터뷰 결과를 책임감 있게 사용하는 방법

UX-AI 실습 워크숍을 운영하다 AI로 가상 인터뷰를 진행하는 실습을 할 때면, 여러 의견이 나왔다.

실무 디자이너들은 먼저, AI 퍼소나가 생각보다 자세하고 퀄리티 좋은 답변을 제공한다고 말했다. 빠르게 사용자 인터뷰를 진행할 수 있다는 점 역시 긍정적으로 평가되었다.

그러나 실제 인간 사용자가 아닌 만큼 인터뷰 내용의 신뢰도에 대한 우려가 있었다. 또, 사전에 입력한 퍼소나 틀에 제한되어 새로운 인사이트를 얻지 못할 가능성이 있다는 지적도 나왔다.

이처럼 AI를 활용한 가상 사용자 인터뷰는 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과적인 방법이지만, 실제 사용자 인터뷰와는 다른 결과를 낳을 수 있다. 또한, AI 아첨 현상*을 고려했을 때, 인터뷰 결과를 완전히 신뢰하기는 어렵다는 한계도 있다.

*AI 아첨: 사용자가 원하는 답변을 AI가 제공하는 경향

이와 관련하여 UX의 창시자라고 불리는 도널드 노먼(Don Norman)의 UX 컨설팅 회사, 닐슨 노먼 그룹(Nielsen Norman Group)은 AI 가상 인터뷰 결과를 책임감 있게 사용하는 방법으로 아래 7가지 지침을 제시했다. 각 지침의 내용을 정리했다.

1. 실제 사용자 리서치를 위한 사전 준비 단계로 사용

핵심은 가상의 사용자 인터뷰 결과와 실제 사용자 인터뷰 결과를 철저히 구분해 이해해야 한다는 점이다. 따라서 AI로 사용자 인터뷰를 진행했더라도 실제 사용자 인터뷰는 별도로 진행해야 하며, AI 인터뷰 결과는 실제 인터뷰를 위한 준비 단계로 활용해야 한다.

구체적으로, AI 인터뷰 결과는 퍼소나에 대한 전반적인 탐색, 리서치 목표 설정을 위한 아이디어 도출, 인터뷰 가이드나 질문지 설계 및 테스트 목적으로 사용할 수 있다.

2. 가상 리서치 결과는 가설로 취급하기

첫 번째 지침의 연장선으로, 두 번째 지침에서는 AI 인터뷰 결과를 단순히 ‘가설’로만 취급해야 한다고 강조한다. 말 그대로 ‘가상’ 인터뷰이기 때문에, 실제 사용자 리서치를 거쳐 결과의 사실 여부를 검토해야 한다는 것이다.

다시 말해, AI로 생성한 퍼소나, 그 퍼소나를 대상으로 진행한 인터뷰에서 도출한 사용자 여정맵, 페인 포인트, 니즈 등 모든 인사이트는 검증되지 않은 가설로만 간주해야 한다.

3. 실제 사용자 리서치의 대안이 아님을 확실히 인지하기

세 번째 지침에서는 가상의 사용자 인터뷰와 실제 사용자 인터뷰가 철저히 별개의 것임을 강조한다. 설령 실제 사용자 인터뷰 결과가 가상 인터뷰 결과와 일치하더라도, 가상 인터뷰 결과를 온전히 신뢰해서는 안 된다는 설명이다. AI는 실제 사용자의 행동과 감정을 묘사할 수는 있지만, 인간 행동의 복잡성이나 맥락까지 완벽히 설명할 수는 없다.

4. 실제 사용자 리서치 결과처럼 사용하지 않기

3번 지침에서 언급했듯, 가상의 인터뷰는 실제 사용자 인터뷰의 대안이 될 수 없다. 따라서 이를 실제 사용자 인터뷰 결과로 사용해서는 안 된다. 이는 비윤리적인 행위로 간주되며, 가상의 인터뷰 결과를 활용할 경우, 해당 결과가 어떻게 생성되었는지 명확히 설명하며 출처를 제시하라고 강조한다. 이 원칙은 다른 모든 생성형 AI 결과물 활용에도 동일하게 적용된다.

5. 특수한 사용자 그룹일 경우, 가상 인터뷰는 비권장

UX-AI 워크숍 참가자 중 한 명은 독특한 취향을 가진 사용자, 또는 익숙하지 않은 사용자(예: 60대 중국인 사용자)를 퍼소나로 삼을 경우, 가상 인터뷰를 진행하기 어려울 것이라고 지적했다. 실제로 대규모 언어 모델(LLM)은 인터넷에 있는 정보를 기반으로 답변을 생성하기 때문에, 일반적인 특성을 가진 퍼소나가 아닌 경우에는 정확한 인터뷰 결과를 얻기 어려울 수 있다. 닐슨 노먼 그룹에서도 이처럼 특수한 사용자 그룹을 대상으로 인터뷰를 진행해야 한다면 AI 인터뷰는 권장하지 않는다고 밝힌다.

6. 온라인 사고 방식과 실제 생활이 다를 가능성 인지하기

AI 인터뷰 결과는 인터넷 정보를 기반으로 만들어진다. 자연스레 온라인에서 공유된 사용자 경험이 전체 사용자의 경험을 대변하지 못함을 유의해야 한다. 예를 들어, 맥도날드 키오스크를 사용하며 부정적인 경험을 한 사용자는 인터넷에 의견을 올릴 가능성이 크지만, 만족하거나 무난한 경험을 한 사용자는 별다른 의견을 공유하지 않을 가능성이 크다. 이러한 차이를 인지하고, AI 인터뷰 결과가 생성된 맥락을 이해해 적절히 활용해야 한다.

7. 이해관계자가 실제 리서치 대체안으로 볼 경우, 사용 금지하기

마지막은 AI 사용자 인터뷰 결과를 다른 사람들과 공유할 때 주의해야 할 점이다. 바로 이해관계자가 이를 실제 사용자 인터뷰의 대안으로 간주할 위험성이다. 특히 UX 성숙도가 낮은 조직에서는 AI 인터뷰 결과를 이상적인 솔루션으로 보고 의존할 가능성이 크다. 이런 상황에서는 AI 인터뷰를 아예 진행하지 말아야 한다.

마치며

여기까지 2편에 거쳐 가상의 맥도날드 키오스크 사용자를 대상으로 인터뷰를 진행하며, 그들의 페인 포인트를 살펴봤다.

먼저, GPTs는 퍼소나 정보가 구체적이지 않은 초기 단계에서도 활용할 수 있어, 퍼소나 생성부터 실시간 질문까지 인터뷰 전 과정을 지원한다는 장점이 있었다. 반면, Synthetic Users는 인터뷰 질문과 결과를 자동으로 생성하고 분석해 보고서를 제공한다는 점에서 빠르고 간편하게 결과를 줄 AI 도구였다.

이 두 가지 AI를 활용한 가상 인터뷰 방식 모두 시간과 비용을 크게 절감할 수 있는 효과적인 방법이다. 실제 사용자 인터뷰는 인터뷰 목적 및 질문지 설계, 파일럿 인터뷰, 참여자 모집과 보상 계획, 인터뷰 진행, 결과 분석 등 상당히 많은 시간과 비용이 필요하기 때문이다.

그러나 AI는 인간 사용자가 아니다. 그 때문에 인터뷰 결과를 완전히 신뢰할 수 없다는 한계가 있다. 또한, 속도와 편리함이 중심인 인터뷰 방식인 만큼 이를 실제 사용자 인터뷰의 대안으로 사용할 경우, 윤리적 문제를 고려해야 한다.

이를 방지하려면 윤리적인 AI 인터뷰를 위한 7가지 지침을 참고해, AI 가상 인터뷰와 실제 사용자 인터뷰는 철저히 구분할 필요가 있다. 이러한 지침까지 숙지해 AI 인터뷰 결과를 보다 적절하고 효과적으로 활용할 수 있기를 바란다.

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