진짜 문제를 해결하는 UX 디자인 대안

"사용자 설문에서 출발한 AI 스타일링 앱 기획 이야기"

기능을 설계하고 도출한 UX 가설을 바탕으로,
실제 사용자 흐름과 주요 기능을 담은 Figma 시안을 설계하다.

1) 로그인 / 회원가입 플로우

사용자가 처음 앱에 진입하는 순간부터, 서비스를 빠르게 체험할 수 있도록 진입 장벽을 최소화하는 흐름으로 구성했습니다.

2. 메인 기능 (옷장 등록 -> 맞춤형 코디 제안) “신규 가입자 vs 기존 유저”

옷장 속 AI, 어디까지 볼 수 있을까?

메인 기능을 만들기 전에,

우리는 이런 질문을 던지게 되었습니다.

“옷장 촬영 기능은 진입 장벽을 낮출 수 있을까?"
"정말 모든 사용자에게, 그게 편리한 방식일까?

저는 제 옷장을 ChatGPT에게 분석해달라고 부탁했습니다. 사진 하나로 말이죠.

결과는 꽤 흥미로웠습니다.

완전 일치한 항목: 6개 / 9개 (약 66.7%)

부분 일치까지 포함하면 무려 88.9%의 정확도를 보여줬어요.

‘어? 생각보다 잘 맞추는데?’

하지만 이건 어디까지나 옷이 잘 정렬된 상태였다는 전제에서 가능한 일이었습니다.
실제로 중간에 겹쳐져 있던 옷 두 벌은 인식되지 않거나 잘못 분류되었거든요.
AI라고 해도 사진 속에서 겹친 옷, 구겨진 옷, 어깨만 살짝 보이는 옷은 헷갈릴 수밖에 없죠.

자동 촬영 기능은 말로만 들으면 매력적입니다. 카메라로 옷장을 찍기만 하면 AI가 알아서 분석해주는 구조.
하지만 현실은 그렇지 않을 수도 있다는 생각이 들었습니다.

현실 속 제약들

옷장이 한눈에 보이지 않는 구조라면?

옷장이 아예 없는 사람이라면?

혹은 옷이 너무 뒤섞여 있어 AI가 인식 자체를 못 한다면?

결국 이 기능은 모든 사용자에게 ‘편리’하진 않을 수 있다는 문제의식에 마주하게 됐습니다.

그래서 우리는 옷장 등록 기능을 하나의 방식에 의존하지 않는 구조로 기획하였습니다.

자동 촬영 기능 (기본): 옷장 사진을 AI가 분석해 자동 등록 (+ 사용자 보완)

직접 촬영 등록: 옷 한 벌씩 개별 촬영 → 카테고리 자동 분류

카드형 옷 선택 등록: 실제 옷과 비슷한 스타일의 이미지를 골라서 등록카테고리·색상·계절 등은 자동 추정

사실, 코디를 할 때 반드시 내 옷과 ‘똑같은 옷’을 등록해야 한다고 생각하진 않았습니다.
우리가 중요하게 본 건, 정확한 데이터보다 “비슷한 느낌의 스타일”을 얼마나 잘 파악하느냐였습니다.

그래서 우리는 다양한 디자인을 대표하는 카드형 이미지들을 제공하고, 사용자가 ‘내 옷과 가장 비슷한 것’을 고르기만 해도 충분한 스타일링 추천이 가능하도록 시스템을 구성하였습니다.

3) 서브 기능

서브 기능 1. 저렴이 추천 (셀럽 이슈 아이템 기반 유사 제품)

가설 1. "사람들은 명품을 소비하는 이유가 ‘디자인’이 아니라 ‘가치’ 때문이다."

프로젝트 초기에, 우리는 사용자 설문을 통해 ‘가격 부담’이라는 뚜렷한 니즈를 확인했습니다.

그래서 처음엔 이렇게 생각했죠.

“명품 아이템과 비슷하게 생긴 저가 제품을 추천해주면 좋지 않을까?”

하지만 곧바로 질문이 생겼습니다.

“사람들이 명품을 정말 ‘디자인’ 때문만 좋아하는 걸까?”

사실, 사람들이 명품을 소비하는 이유는 단순히 “예뻐서”가 아니라 “그 브랜드를 내가 입고 있다는 것 자체가 주는 감정적 가치” 때문이었습니다.

즉,

아무리 디자인이 비슷해도
'단순한 저렴이 추천만으로는 구매로 이어질 가능성이 낮다'는 결론에 도달했습니다.

예를 들어, 트렌드에 민감한 20대 대학생 ‘민수’는 앱에 처음 진입했을 때 메인화면에 있는 ‘셀럽 이슈 아이템’을 누릅니다. 그리고 거기서 이렇게 말하겠죠: “와... 멋있긴 한데, 너무 비싸다... 이건 못 사지...”

그래서 우리는 이렇게 말합니다.

“회원님에게만 추천해드릴게요!”
“회원님은 트렌드에 민감하지만, 남들 다 입는 건 싫은 홍대병 스타일!”

즉, 단순히 ‘루이비통 가방 닮은 가방’을 추천하는 게 아닙니다. 우리는 사용자의 취향 데이터를 기반으로,
비슷한 무드·스타일을 가진 저가 브랜드의 대체 아이템을 선별해 추천합니다. 예를 들어, 고급스러운 로고백 스타일을 좋아하는 사용자에게는 브라운 계열의 쉐입이 유사한 국내 브랜드 백이나, 같은 느낌의 미니멀 감성 가방을 제안하는 식입니다.

‘이걸 사세요’보다 ‘이런 분위기 어때요?’에 가까운 제안입니다.

이를 통해 사용자는 “예쁜 건 많은데 너무 비싸서 못 사”는 경험을 “비슷한 느낌의 현실적인 선택지로 대체하는 UX”로 해소할 수 있습니다.

서브 기능 2. 하단바(my, search, favorite)

사용자가 앱 내에서 자신의 스타일을 관리하고, 다양한 코디를 탐색하고 저장할 수 있도록
My / Search / Favorite 기능을 하단바에 구성하였습니다.

My: 프로필 변경, 결제정보 등 개인정보관리

Search: 키워드/스타일 기반 검색 + 셀럽/무드/카테고리별 탐색 기능

Favorite: 마음에 드는 옷/스타일 저장 → 재사용 및 유사 코디 추천에 활용

서브 기능 3. 알림창, 이벤트, 내 스타일

앱의 재방문률과 몰입도를 높이기 위한 보조 기능입니다.

알림창: 사용자의 취향과 관심 아이템 중심으로 알림 제공

이벤트: 가격 부담을 줄이기 위한 실질적 수단으로, 이벤트/세일/프로모션 등 할인 정보 노출

-> "지금 사면 싸게 살 수 있어요"를 자연스럽게 전달하여 가성비 소비 유도 + 전환율 향상 기대

내 스타일: 내가 등록한 옷 / 선호하는 코디 흐름 / 저장된 정보 기반

-> 개인의 스타일을 관리하고, 코디 추천에 피드백 루프로 활용

기능은 단순해야 하고,
사용자는 그 단순함 속에서 선택의 자유를 느껴야 한다.
우리는 이 기능 하나에도, “모든 사용자가 편하게 시작할 수 있는 방식”을 담고 싶었다.