AI가 바꾸는 UX 작업 결과물

🧐 Summary

1️⃣ UX 작업 결과물은 프로젝트 진행과 소통에 중요한 역할을 하고 와이어프레임, 프로토타입, 사용성 테스트 보고서 등이 대표적이에요.

2️⃣ 사용자 연구 결과물인 페르소나, 사용자 여정지도, 사용성 테스트 보고서는 사용자 경험을 개선할 수 있게 도와줘요.

3️⃣ AI는 사용자 조사를 자동화해주고 데이터 기반 의사결정을 강화시켜주지만, 여전히 인간 디자이너의 통찰력이 필요해요.

안녕하세요 구독자님, 어떤일을 하든 결과물이 필요하죠. UX 디자인에도 여러가지 작업 결과물들이 있어요. 디자인 과정에서 만들어지는 것들이죠. UX 작업 결과물이 있어야 디자이너가 프로젝트를 진행하는 동안 팀원, 개발자, 여러 관계자들과 소통할 수 있습니다. 또한, 이 결과물은 프로젝트에서 중요한 결정을 내리는데 큰 역할을 하기도 합니다. 각 디자인 단계마다 나올 수 있는 UX 작업 결과물의 종류는 참 많지만, 일반적으로 주로 만드는 UX 작업 결과물들은 어느 정도 정해져 있어요.

실무에서 주로 활용하는 UX 작업 결과물

아래 그림은 2015년에 닐슨 노먼 그룹에서 디자이너들에게 조사한 결과인데요, 십여년이 지난 지금도 실무에서는 비슷한 결과물들을 만들고 있는 것 같아요. 와이어프레임, 프로토타입, 사용성 테스트 보고서, 경쟁사 분석 보고서 등이죠.

크게 보면, UX 작업 결과물은 특성에 따라 3개로 나누어 볼 수 있어요. 사용자 연구 결과, 정보 설계 결과, 비주얼 디자인 결과 입니다. 이 중에서 오늘은 자주 활용되는 사용자 연구 결과물들과 AI가 이 결과물에 어떤 영향을 줄 수 있는지 알아볼께요.

Image : Norman Nielsen group / ASPER BROTHERS

사용자 연구 결과물의 역할

UX 디자인의 본질은 사용자를 이해하는 것이죠. 사용자 연구 결과물로 가장 많이 나오는 것은 페르소나, 사용자 여정지도, 사용성 테스트 보고서 입니다.

페르소나는 특정 사용자 그룹을 대표할 수 있는 가상의 캐릭터에요. 드라마에 등장인물 소개란이 있죠? 이 사람은 어떤 일을 하고, 나이가 몇이고, 성격은 어떻고 이런 설명들이 있잖아요. 페르소나도 이와 비슷합니다. 우리 제품에 어울리는 가상 캐릭터의 목표, 행동, 욕구 등을 자세하게 정의해서 디자이너와 팀이 이런 사용자를 위한 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 역할을 해요. 그 페르소나의 시선으로 보면서 우리 사용자가 어떤 문제를 겪고, 왜 이 제품을 사랑하는지 파악하는거죠.

사용자 여정지도는 사용자가 제품을 처음 접하는 순간부터 모든 과정에서 어떤 감정과 문제를 느끼는지 시각화한 자료에요. 사용자가 각 시점 마다 제품과 어떻게 상호작용하는지 하나씩 분석해보면 어떤 경우에 우리 제품에 대한 만족과 불만족이 생기는지 알 수 있죠. 전체적으로 봤을때 어느 시점의 사용자 경험을 개선해야 하는지도 한눈에 알 수 있어요.

사용성 테스트 보고서는 사용자가 시장에 출시된 제품이나 프로토타입을 직접 사용해보는 과정에서 겪는 문제를 분석한 문서에요. 사용자가 수행한 작업에서 어떤 문제가 있었는지 관찰한 것들을 절히하고 이것을 해결하기 위한 제안점도 담고 있어요. 이외에도 설문조사와 사용자/전문가 인터뷰 분석 보고서도 많이 활용됩니다.

이렇게 정리하면 적은 시간내에 만들 수 있는 문서 같지만, 사용자 연구 결과물은 다른 UX 작업 결과물보다 완성하기까지 시간이 정말 오래 걸려요. 문제를 정의하고, 자료를 수집하고, 파악하는데 예상한 것보다 시간이 더 많이 걸리거든요.

AI와 사용자 연구 결과물

AI는 사용자 연구 결과물을 만들 때 발생하는 이런 문제점들을 조금씩 해결해주고 있습니다. AI 도구가 방대한 사용자 데이터를 수집하고 분석해서 자동으로 페르소나를 만들어 줄 수 있어요. AI가 실시간으로 사용자 행동 데이터를 분석해서 어떤 요소가 사용자의 관심을 끌고 있는지 보여주고, 이를 기반으로 특정 사용자 그룹의 행동을 예측해서 디자인을 최적화해주기도 합니다. 정리하면, AI는 사용자 조사를 자동화해주고 데이터 기반 의사결정을 강화시켜주죠.

하지만, AI가 UX 디자이너와 연구자 대신 사용자 연구를 진행할 수 없다는 의견도 있어요. AI가 사용자 연구에서 정의해야할 문제를 파악하기 위한 다양한 아이디어를 제공할 수는 있지만, 사용자가 무엇을 할지 복합적으로 분석할 수 없기 때문입니다. 이번주 먼데이레터에서도 소개드렸듯이 인간의 의식은 철학의 영역이기 때문에 AI는 인간과 같은 의식을 가질 수 없다는 주장이 있죠. 비슷한 맥락에서 현재 AI 도구의 지식이 전형적인 인간의 행동을 기반으로 이루어졌기 때문에 이런 전형적인 행동을 하지 않는 사용자는 제대로 분석할 수 없습니다. 그래서 여전히, 그리고 앞으로도, 사용자 연구 결과물을 만들기 위해 인간 디자이너와 연구자의 통찰력이 중요할거에요.

사용자 연구의 UX 작업 결과물이 조금은 뻔하다고 느끼셨을수도 있어요. 저도 제품을 시장에 출시해보기 전까지는 다양하고 새로운 UX 작업물이 더 좋은 제품을 만들어줄꺼라고 생각했던 적이 있었어요. 그런데 실무의 UX 디자인은 우리가 머리로 아는 것처럼 멋진 과정 대로 나오지 않고 갑자기, 제한된 예산과 인원으로, 하지만 설득력있게 만들어야 하는 경우가 더 많죠. 그래서 닐슨 노만 그룹의 조사 결과처럼 자주 활용되는 UX 작업 결과물들이 여전히 영향력 있는 것 같아요. 이것으로 소통하면 그래도 많은 사람들을 이해시킬 수 있다라고 해석할 수 있죠. 물론, AI와 실시간 협업툴의 끊임없는 진화로 주요 UX 작업 결과물의 형태도 조금씩 달라질 수 있습니다.

어떤 문서가 우리의 디자인을 가장 효과적으로 만들어줄지 같이 고민해봐요! 그리고 다음주 월요일에 새로운 뉴스로 만나요!