선주문 시스템에 대한 고객들의 니즈를 일찌감치 파악한 네이버는 네이버 앱 Na. 주요 서비스 중 하나인 ‘네이버 주문하기’를 출시하였고, 현재 식당과 카페들의 통합 주문 플랫폼으로 자리매김하기 위해 열심히 노력 중이다.

최근 네이버 모바일 앱의 대규모 업데이트 ‘네이버 새로고침’이 진행되었는데 8월 31일이면 기존 뉴스가 전면 배치되던 방식의 구버전 네이버 앱은 강제 종료된다고 한다. 보통 플랫폼사들은 이처럼 신규 피쳐 도입, 사용 편의성 제고, 원활한 운영 등을 고려하여 업데이트를 진행하는데, 가끔 진행되는 대규모 업데이트의 경우 기존 유저들에겐 새로움과 동시에 두려움으로 다가온다.

Na.는 네이버 예약, 플러스 멤버십, 온라인 인증서뿐만 아니라 앞선 글들에서 언급한 QR 체크인, 네이버 페이 현장 결제, 멤버십 카드와 같은 여러 형태의 디지털 도구들을 한데 모아놓은 네이버 모바일 앱의 개인화 서비스이다. 특히 네이버 예약이 가능한 매장수와 온라인 인증서의 제휴처가 빠른 속도로 증가하고 있고, 네이버 멤버십이 제공하는 여러 파격적인 혜택들로 인해 개인적으로도 일상 곳곳에서 유용하게 사용 중이다. 오늘은 이처럼 우리 생활 속 전반에 깊숙이 파고들고 있는 네이버 앱 신규 버전의 Na. 개인화 서비스를 중점으로 분석해 보고자 한다.

Na. 서비스는 QR 체크인, N Pay 현장결제, 주문하기, 각종인증서 및 자격증 발급 등 일상에서흔히 필요한 기능들을 네이버 앱 내에 한데모아 놓았으며, 네이버 앱 홈 화면 우측 상단 아이콘을 터치할 경우 확인 가능하다. 오늘은 Na. 서비스에 탑재된 6가지의 주요 기능 중, 카드 없이도 오프라인 매장 결제가 가능한 ‘N Pay 현장결제’에 대한 사용자 경험을 분석해볼 예정이다.

사람은 심리적으로 얻는 것보다 잃는 것에 대한 아쉬움이 더 크다고 한다. 네이버는 이를 적극 활용하여 지난달에 멤버십을 일찍 가입했다면 더 좋은 혜택을 받을 수 있었을 것이라는 점을 강조했다. 다수의 랜딩 페이지에서 강조하는 ‘얻는 것’이 아닌 ‘잃는 것'에도 초점을 맞춘 것이다. 당연히 되돌릴 수 있는 상황은 아니지만 아이러니하게도 사용자는 심리적으로 아쉬움을 느낄 수밖에 없다. 동시에 이는 지금이라도 가입과 구매에 시간을 지체해서는 안된다는 심리적인 재촉까지 느끼게 되어, 자연스럽게 빠른 전환을 만들 수 있다.

모바일 결제가 일상화된 요즘, 아마 ‘토스’를 모르는 사람은 거의 없을 것입니다. 간편 송금으로 시작한 토스는 이제, ‘토스처럼’이라는 말이 관용어로 쓰일 정도로 금융 스타트업의 ‘워너비 기업’으로 자리 잡았습니다. '토스처럼'의 중심에는 토스가 추구하는 '원 앱’ 전략이 있습니다. 그래서 금융권 대기업들은 최근 토스의 ‘원 앱’ 전략에 큰 관심을 보이고 있습니다. 왜 그런 걸까요?

UXer는 여러 리서치 방법론들 가운데 실제 유저와 대면하여 제품/서비스의 사용 계기-이용 현황-장단점 등을 구체적으로 물어보는 ‘유저 인터뷰’를 가장 많이 수행한다. 오늘 글에서는 인터뷰 분석 과정에서 반드시 필요한 과업인 ‘서기 복구’를 용이하게 도와주는 AI 음성기록 앱 ‘클로바노트(Clova Note)’ 사용자 경험(UX)에 대해 알아보고자 한다.

누구나 한 번쯤은 서비스에서 오류 상황을 만났을 때, 무심하게 제공된 안내문구로 혼란을 느낀 적이 있다. 오류 상황에서 제공되는 안내문구는 사소하게 느껴질 수 있지만, 당시의 경험으로 서비스 자체에 대한 인상이 바뀔 수도 있어 간과해서는 안 될 요소다. 이번에는 이전 글에서 설명한 입력을 도와주는 ‘플레이스홀더(Placeholder)’에 이어, 오류 상황에서 제공되는 문구들을 어떤 점을 고려하여 제공하는 것이 효율적이고 피하는 것이 좋을지 여러 사례를 통해 살펴보고자 한다.

다양한 웹 레퍼런스를 찾아 디자인 컨셉을 잡았다면 이제 실제 디자인 작업을 할 때입니다. 모바일 디자인 팁에서 설명했던 디자인 툴을 참고해서 작업 환경과 취향에 맞는 툴로 디자인 작업을 할 때, 시각적인 아름다움 외에도 쉽게 깜빡할 수 있는 점을 살펴보겠습니다.

오늘은 구글 애널리틱스와 같은 로그 분석 툴은 물론, 크리에이터 입장에서 다양한 통계를 확인 할 수 있는 기능이 존재하는 서비스들을 통해 통계 기능을 어떤 방법으로 구성하면 좋을지 정리해보려고 합니다.