B2B SaaS 디자이너가 AI를 활용하는 3가지 방법
프로덕트 디자인에 ChatGPT 활용하기
Chat GPT로 '문구 다듬기'만 반복하고 있다면?
B2B 제품을 만들다 보면 복잡한 데이터와 도메인 지식을 다루는 일이 일상이다. 차트와 통계, 데이터 시각화 같은 작업이 끊임없이 이어지면서, 정작 중요한 설계와 전략에 쓸 시간이 부족해지는 경우가 빈번하다.
나도 처음에는 ChatGPT를 단순히 문구를 다듬는 도구 정도로만 사용했다. 텍스트를 더 매끄럽게 만들거나 회의록을 정리하는 정도로 활용했지만, 실제로 업무 시간을 크게 줄이는 데는 한계가 있었다.
그런데 ChatGPT를 다양한 방식으로 활용하기 시작하면서 반복적인 작업에 드는 시간을 대폭 줄일 수 있었다. 오늘은 내가 프로덕트 디자인에 ChatGPT를 활용하는 세 가지 방법을 공유해보려 한다.
[목차]
1. 더미데이터 생성
2. UT봇으로 사용성 테스트
3. 개발 및 도메인 지식 학습
사용 플랜 : ChatGPT Plus / 월 $20 (약 29,145원)
1. 더미데이터 생성
디자인 작업 중에는 실제 데이터를 사용할 수 없는 경우가 많아 더미 데이터를 활용하게 된다.
더미데이터란?
실제 데이터를 대신해 사용되는 가상의 데이터이다. 예를 들어, CRM 발송 결과 대시보드에서 발송량 데이터를 보여줄 때 “1,000 건" 같은 임시 값을 넣어 화면을 미리 확인하는 것이다.
더미데이터 예시‘N%’, ‘00건’과 같은 간단한 더미 데이터는 빠르게 화면을 구성하는 데 유용하지만, 실제 데이터가 들어갔을 때 발생할 수 있는 예상치 못한 문제를 미리 발견하기는 어렵다. 예를 들어, 긴 텍스트가 UI를 넘어가거나, 숫자의 자릿수에 따라 정렬이 깨지는 문제 등이 있다.
그래서 나는 가능한 실제 데이터와 비슷한 더미 데이터를 넣어, 설계 단계에서부터 현실적인 상황을 고려하며 완성도를 높이는 편이다. 이렇게 하면 QA 단계에서의 수정 작업을 줄이고, 사용자 경험을 개선할 수 있다.
1. 일반 더미데이터
EX 1┃이메일 정보 더미 데이터 생성
기본적으로 이메일이나 번호와 같은 더미 데이터를 만들 수 있다.
EX 2┃DB 연동 정보 더미 데이터 생성
DB 연동 정보와 같이 특정 도메인 지식이 필요한 더미데이터도 생성할 수 있다.
2. 계산이 필요한 더미 데이터
대시보드를 설계할 때는 단순한 값이 아니라, 계산된 데이터가 필요하다. GPT를 활용하면 간단히 필요한 형식으로 테이블을 생성할 수 있다.
EX 1┃CRM 발송 결과 대시보드 더미 데이터 생성
다음과 같이 [최근 7일간의 CRM '일별 발송량'과 '발송 성공률'을 보여주는 대시보드]에 필요한 데이터도 3분 만에 만들 수 있다.
먼저 데이터를 생성하기 위해 원하는 조건을 프롬프트로 작성한다. 예를 들어, “최근 7일간의 CRM 발송 데이터를 생성해 줘. 이때 총발송량은 5000건, 일별 발송량은 랜덤으로 분배하되 합이 5000건이어야 해.”라는 식으로 입력하면, 조건에 맞는 데이터를 계산하여 테이블 형식으로 정리해 준다.
생성된 데이터를 기반으로 막대그래프, 선 그래프 등으로 바로 시각화할 수도 있다.
3. 엑셀, PDF 등 형식의 더미 데이터 생성
데이터를 PDF, JSON, CSV, XML 등 다양한 형식으로 저장할 수 있다. 개인적으로는 주로 CSV 형식을 활용하는데, 특히 QA 과정에서 자주 사용한다.
EX 1┃데이터 파일 생성
예를 들어 이메일 주소, 전화번호, 이름 등 고객 데이터를 포함한 CSV 파일이 필요하거나, 2만 개 이상의 대량의 데이터가 담긴 CSV 파일이 필요할 때 원하는 형식에 맞춰 바로 생성할 수 있다.
EX 2┃유효성 검사를 위한 데이터 파일 생성
'중복된 번호 5개', '이모티콘이 포함된 번호 5개'와 같이 특정 조건을 추가하여 원하는 형식으로 데이터 파일을 생성할 수 있다.
2. UT 봇(사용성 테스트 봇)
사용성 테스트(UT)는 사용자 경험을 개선하는 중요한 과정이다. 제한된 리소스 속에서 다양한 관점에서의 피드백을 얻기 위해 ChatGPT를 활용해 가상 사용자를 구현해 보았다. (토스의 휴리봇을 참고했다.)
좋았던 점
1. UX writing과 첫인상 테스트에서 유용
사용자 입장에서 어려움을 느낄 수 있는 부분을 세세하게 피드백해 준다. 특히 텍스트가 사용자에게 어떻게 전달되는지, UI 요소들이 첫인상에서 어떤 느낌을 주는지를 평가하는 데 매우 유용했다. EX) 서비스를 처음 사용하는 사람의 입장에서 버튼 위치가 직관적이지 않거나, 텍스트의 의미 전달이 부족한 경우
2. 빠르고 다양한 관점 제공
ChatGPT는 즉각적으로 다양한 관점을 제공해 디자이너가 놓칠 수 있는 문제를 빠르게 파악할 수 있도록 돕는다. 회사에서 유일한 B2B 디자이너로 일하며 디자인팀과 건물이 다르다는 물리적 한계 때문에, 피드백을 쉽게 얻기 어려운 상황이 많았다. ChatGPT를 활용해 즉각적이고 다양한 의견을 제공받을 수 있었던 점은 나에게 가장 큰 장점이었다.
3. 텍스트 인식
처음에는 이미지 속 작은 글씨나 세부 텍스트를 잘 인식하지 못할까 걱정했지만, 예상과 달리 작은 글씨도 문제없이 잘 읽고 적절한 답변을 제공했다.
아쉬웠던 점
- 지속적인 사용 경험에 대한 피드백 부족
초기에 느껴지는 불편함은 잘 파악하지만, 장시간 사용에서 드러나는 문제점은 놓치는 경향이 있었다. 사용자의 특정 상황이나 맥락에 따른 세부적인 사용성 문제를 파악하기 어렵다는 점도 한계로 느껴졌다. EX) 토글 버튼이 과도하게 사용된 디자인에서 “열고 닫는 동작이 반복적으로 불편하다”는 점을 지적하지 못함.
UT봇 제작하기
프롬프트는 토스 테크 블로그를 참고해서 작성했다. 학습시키는 것도 어렵지 않다. ChatGPT의 프로젝트 기능을 통해 새로운 프로젝트를 생성하고, 작성한 프롬프트를 '지침'으로 설정하여 사용성 테스트 봇을 완성했다.
사용한 프롬프트
chat gpt 프로젝트 > 지침 선택3. 개발 및 도메인 지식 학습
B2B 환경에서는 디자이너가 개발자와 협업하며 기술적 용어와 프로세스를 이해하는 것이 매우 중요하다. 하지만 비전공자로서 개발 지식을 이해하고 설명하는 일은 쉽지 않다. ChatGPT는 복잡한 기술 개념을 간단히 정리해 알려주는 데 큰 도움을 준다.
예를 들어, 이슈 리포트와 같은 개발 용어가 많이 쓰인 문서를 설명해 달라고 요청하면, 주요 내용을 추출하거나 간결하게 요약해 준다. 특정 부분에 대해 더 깊이 질문하거나 맥락을 재구성해줄 것을 요청할 수 있어, 정보 탐색과 학습에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있다.
또한, 정확한 개념 이해가 필요할 때는 예시를 들어달라고 하거나, 표 형식으로 정리해 달라고 요청할 수 있어 이해도를 높일 수 있다.
마치며
AI를 쓰면 쓸수록 활용도가 정말 무궁무진하다는 것을 실감한다.
사실 토스의 아티클을 읽기 전까지 AI로 사용성 테스트(UT)를 진행할 수 있을 것이라곤 생각하지 못했다. 하지만 실제로 활용해 보니 기대 이상의 결과물을 얻을 수 있었고, 이를 통해 AI를 더 잘 활용하면 내 시간을 훨씬 더 아낄 수 있겠다는 확신이 들었다.
지금 AI 활용법을 고민하고 있다면, 내가 소개한 세 가지 방법(더미데이터 생성, UT 봇, 개발 지식 학습)을 한 번 시도해 보길 추천한다.
