[번역] UBER UX 디자이너 포트폴리오 (2/2)
우버 매직 2.0: 완벽한 픽업을 위한 탑승자 앱 리디자인
본 글은 Google 의 인터랙션 디자이너인 Simon Pan이 Uber 재직 중 진행했던 리디자인 프로젝트 포트폴리오의 번역본입니다.
1부의 내용에서 이어집니다 :)
어떻게 여기까지 도달했는가
모든 사람, 모든 장소에 맞는 완벽한 픽업 만들기
3개의 주요 질문이 디자인 전략을 도왔다:
1. 모든 사람, 모든 장소를 위해 어떻게 디자인 하는가?
2. 어떤 맥락이 고려되어야 하는가?
3. 완벽한 픽업이란 무엇인가?
우선 탑승자와 운전자의 경험에 영향을 미치는 다양한 요인들을 이해하는 것이 중요했다. 나는 관련된 모든 사항들을 관계도로 그리고, 범위와 상황(spectrums and situations) 프레임워크로 변환시켰다.
더 포괄적인 디자인
기존 우버 앱은 샌프란시스코 우버 사무실에서 일하는 사람이나 그와 유사한 환경에 놓인 사람이 아니라면 사용하기 불편하게 디자인 되어 있었다. 나는 기존의 편향된 디자인을 넘어서기 위해 모든 사람, 모든 장소를 위한 디자인을 하도록 팀을 가르치고자 했다.
범위는 사용자가 우버와 인터랙션 할 때 고려해야 할 일시적 또는 영구적 어려움의 영역에 중점을 두고자 했다.
상황은 모든 사람이 겪는 상황적 어려움에 중점을 두고자 했다. 상황은 사용자가 우버와 짧게 인터랙션할 때, 그 방식에 영향을 미치는 일시적인 맥락을 의미한다.
그동안 우버는 샌프란시스코 우버 사무실에서 일하는 사람이나 그와 유사한 환경에 놓인 사람이 아니라면 제대로 고려하지 않았다.
이 프레임워크는 팀이 사람과 마켓에 대해 갖고 있는 고정관념을 없애기 위해 사용되었다. 처음부터 어떠한 맥락을 조합하더라도 대응하며 확장될 수 있는 디자인 솔루션을 만드는 것이 목표였다.
끼워맞추기에서 맞춤형으로
나는 품질과 기능에 관해 새롭게 이야기해보기 위해 니즈 프레임워크의 계층 구조를 추가적으로 만들었다.
샌프란시스코 중심의 디자인에서 시작해서 다른 쉽지 않아보이는 시장들에 끼워맞추는 대신, 어떤 환경에 있는 사람들이든 잘 탑승할 수 있도록 최소 수준의 품질을 먼저 고려해야 했다.
이 프레임워크는 “이걸 나이로비에는 어떻게 적용할 수 있을까?” 같은 비생산적인 질문을 “어떻게 전통적인 주소 체계가 없는 도시에서 목적지 우선 디자인을 할 수 있을까?”로 바꿀 수 있게 해주었다.
완벽에서부터 거꾸로 작업하기
나는 창의성을 이끌어내기 위해 불완전한 픽업의 특성을 반대로 뒤집었다. 4개의 핵심 디자인 과제가 나타났다:
1. 어떻게 탑승자가 어디에 있는지 더 잘 이해할 수 있을까?
2. 어떻게 노력을 최소화하고 시간을 아끼는 픽업을 만들 수 있을까?
3. 어떻게 지도의 필요성을 완전히 없앨 수 있을까?
4. 어떻게 도시의 동적인 환경과 사람의 실수에 더 잘 대응할 수 있을까?
부정확함에서 정확함으로
탑승자가 어디에 있는지 더 잘 이해하기
픽업이 제대로 되지 않는 주요 원인은, 탑승자가 픽업 위치를 정확하게 설정하는지가 우버를 탑승하는 데 크게 영향을 미치기 때문이다. 그렇게 하지 않으면 운전자는 기기의 디폴트 위치로 가게 되는데, 대체로 매우 부정확하다.
우리의 데이터가 밝혀낸 바에 따르면:
1. 전세계 탑승자 중 50%는 픽업 위치를 정확히 설정하지 않는다.
2. 전체 세션의 절반 정도는 최소 100m는 부정확하다.
3. 세션 중 45%는 차량 호출 시 GPS 정확도가 개선된다. 우리는 이 정보로 아무것도 하지 않는다.
이 인사이트를 토대로, 나는 탑승자가 어디에 있는지 더 잘 이해할 수 있도록 목적지 우선과 실시간 위치라는 2개의 핵심 기능을 제안했다. 이 기능들을 중심으로, 아래와 같은 핵심 아이디어가 있었다:
1. 탑승자가 직접 픽업 위치를 정하는 데 의존하지 않는다. 탑승자 대신 번거로운 일을 해준다.
2. GPS가 준비될 수 있을만한 시간을 확보한다.
3. GPS 업데이트를 가능한 한 오래 활용한다.
끝에서부터 시작하기
픽업 경험을 개선하기 위해 우리가 알아야 하는 건 딱 하나 뿐이었다. 바로 탑승자의 목적지였다.
큰 논쟁 없이도, 팀원들은 앱 실행 시 “어디로 가세요?”라고 묻는 것이 탑승자의 사고방식과 일치한다는 데 동의했다. 또한 사용자에게 예상 요금과 예상 탑승 시간을 알려주거나, 픽업을 보조하도록 GPS 준비 시간을 확보할 수 있는 등 더 많은 이점을 가지고 있었다.
변화된 방식 때문에 시간이 더 걸리는 점을 보완하기 위해, 나는 단축키(accelerators) 기능을 디자인했다. 예상 선택지를 제시해서 탑승자가 갈 확률이 높은 목적지를 언제든 바로 탭할 수 있게 해주는 것이다.
단순함과 속도에 중점을 둔 우버 홈 스크린 초기 테스트안. Peter Ng.의 디자인(왼쪽에서 두 번째)새 플로우의 리스크 줄이기
목적지 우선이라는 새로운 방식은 큰 변화이며 근본적으로 다른 플로우이기에, 우리는 문제가 발생하지 않을까 두려웠다.
잘못된 가정으로 인한 리스크를 줄이기 위해, 우리는 벵갈루루, 델리, 아마다바드, 광저우, 그리고 상하이로 가서 이 디자인의 초기 프로토타입을 테스트했다.
놀랍게도 참여자 중 단 한 명도 플로우의 순서가 바뀐 것을 알아채거나 문제를 겪지 않았다. 목적지 단축키는 참여자들이 무척 좋아했고, 빠르게 쓸 수 있도록 디자인한 것이 옳았음을 확인시켜주었다
Scott Silverman 촬영실시간 위치
실시간 위치 기능은 우리가 디폴트 픽업 위치를 꼭 설정해두어야 할까라는 질문에서 나왔다.
앱을 켜자마자 탑승자의 위치를 정해버리는 대신 (정확한 확정에는 약 12-15초가 소요), 앱은 지속적으로 위치를 확인하며, 비동기적으로 GPS 업데이트를 확인하여 갱신한다. 가장 정확한 GPS 위치는 가능한 마지막 시점인 호출 시점에 확인된다.
이것을 위해 경험의 형태에 대한 큰 디자인 변화가 필요했다. 과제는 픽업 위치 정하기에서 어디로 어떻게 가기를 원하는가?로 바뀌었다.
픽업 위치를 정하는 것에서 탑승자가 어디로 어떻게 이동하기를 원하는가에 집중하는 것으로 UI 형태를 변화확정 화면에서 확신 심어주기
새로운 방식이 탑승자를 대신해서 번거로운 일을 처리해준다면, 확정 화면은 확신을 심어주고 픽업이 어떻게 진행되고 있는지를 보여주어야 한다.
계속 위치를 센싱하고 있다는 것을 얼마나 강조할지가 핵심 디자인 과제였다.
나는 앱의 메인 플로우 동안 픽업 위치를 보여주지 않는다는 리스크가 큰 결정을 내렸다. 여정이 어떻게 진행될지를 전반적으로 보여주어, 어디서 픽업될지 보다는 (픽업은 우버에서 관리하고 있으므로) 어떻게 목적지에 갈지 선택하는 데 탑승자를 집중시키려는 것이었다.
이것은 UI가 대다수의 사람에게 확신을 심어주어야 하고, 직접 조작하기를 원하는 사람들은 해당 기능을 어디서 찾을지 알 수 있어야 함을 의미했다. 또한 우버가 사용자를 대신하여 전부 해결하기 어려울 때, 때때로 사용자에게 도움을 요청해야 함을 의미하기도 했다.
정보를 나누고 위치 정보를 공간에 맞게 보여주어 단순함을 높이고 주의분산을 완화시키고자 한 디자인 안들걱정으로 인한 과한 디자인
결정된 바와 같이, 이 디자인의 목표는 GPS 위치의 정확도를 드러내는 것이었다. 나는 탑승자의 신뢰를 얻기 위해 투명함이 핵심일 것이라고 가정했다. 여러번 테스트해보니 아래 내용이 반복적으로 관찰되었다:
1. 애매함과 해결이라는 컨셉은 대부분 잘못되었다.
2. 탑승자는 앱이 그들의 현재 위치를 알 것이라 생각했고, 굳이 보고 확인하려 하지 않았다.
탑승자는 GPS 정확도를 전혀 걱정하거나 깊게 생각하지 않았다. 나의 걱정, 더 나아가 이해관계자의 피드백이 나의 디자인에 반영되어 있었다. GPS 표시와 위치 툴팁은 걱정으로 가득했고, 할 수 있는 건 전부 다 한 것처럼 느껴졌다.
3회에 걸친 형편없는 테스트를 마치고, 탑승자가 집중하고 있는 것이 반영된 단순하고 균형잡힌 인터페이스를 만들기 위해 이 아이디어를 폐기했다.
비효율에서 최적으로 / 불변에서 유연함으로
탑승자와 운전자에게 시간을 돌려주다
탑승자의 목적지를 아는 것과 그들의 위치를 가장 정확히 아는 것은 우버가 번거로운 일을 대신 해주고 가장 적합한 픽업 장소를 고를 수 있게 해주었다. 시스템은 할 수 있는 일은 알아서 하는 똑똑함과, 할 수 없는 일에는 끼어들지 않는 겸손함을 갖추어야 했다. 맞춤(adaptation)이라고 불리는 이 시스템은 단언컨대 프로젝트에서 가장 복잡한 문제였다.
맞춤 프레임워크의 토대는 이러한 컨셉이었다:
1. 확신 점수는 사용자를 대신해서 픽업 장소를 결정할지, 아니면 위치가 차이난다는 것을 보여줄지 결정하는 기준이다. 확신 점수를 어떻게 계산할지는 앞으로 개선해나가야 할 프로젝트이다.
2. 우리는 탑승자가 직접 제어하거나 우버에게 맡길 권리를 존중해야 했다. 디자인 패턴은 직접 하거나, 맡기거나, 완전히 제어하는 것을 허용해야 했다.
3. 시스템은 탑승자가 직접 제어하고 싶은지 알 수 있을만큼 융통성이 있어야 했다. 우리가 옳은 답을 알 것이라는 가정에 기대어 디자인하지 말아야 한다.
맞춤 프레임워크의 초기 스케치지능적인 픽업
여정을 효율적으로 만들기 위해서는 가장 가까운 차량을 보내는 것을 넘어, 가장 적합한* 차량을 보내야 했다. 이것은 여러 디자인 과제를 제시했다:
1. 탑승자가 가까운 픽업 위치로 걸어가게 하기
2. 적합한 장소를 결정하기 위한 휴리스틱** 만들기
3. 탑승자가 어디에 있는 지 모를 때 대응하기
4. 선택과 제어 사이에서 똑똑하게 디폴트 선정하기
*'적합한'이란 근처의 픽업 후보지를 토대로 목적지까지 가장 빠르게 갈 수 있는 차를 의미한다.
**휴리스틱(Heuristic): 시간이나 자료가 부족한 상황에서 모든 변수를 계산하는 대신 어림짐작하는 방식
이 이미지는 적절한 방향에 있는 차를 보내고 탑승자는 걷게 했을 때 절약되는 시간을 보여준다.맞춤 - 유연한 구조
나는 위치 확신 점수라는 아이디어에 근거하여 플로우를 디자인했다. 우버가 탑승자의 위치를 확실히 안다면, 모든 번거로운 일을 처리해준다. 그렇지 않다면, 탑승자가 자신의 위치를 직접 설정하게 한다.
정답을 찾아 디자인하는 대신, 나는 학습을 하고 선택지를 제시하는 데 최적화된 유연한 시스템을 디자인했다.
Scott Silverman과 협업한 디자인애매함에서 명확함으로
더 직관적인 방식으로 위치 소통하기
랑데부의 핵심은 탑승자와 운전자가 어디서 만나고, 어떻게 거기까지 가는지를 명확히 안다는 것이다. 기존 우버 앱은 길찾기를 제대로 못했고, 주로 거리 주소와 지도에 의존하고 있었다.
인도에서의 리서치 여정 동안, 우리는 길찾기의 어려움을 많이 관찰했다. 길거리의 몇 안되는 간판, 꽉 찬 도로와 인도, 그리고 부정확한 GPS로 인해, 탑승자와 운전자는 픽업 위치를 조율하기 위해 POI*를 이용했다 (앱에서 정보를 제공함에도 불구하고).
* POI(Point of Interest): 관심지점. 시설물, 지명 등 지도 위에 표시된 지점을 의미한다.
우리는 그들의 커뮤니케이션에서 특유의 구조적 패턴을 발견했는데, 이는 지오토커 기능에 영감을 주었다.
Scott Silverman 촬영지오토커(Geotalker)
지오토커는 사람의 머리속에서 공간에 대한 지식이 만들어지는 방식을 모방한 장소 설명 프레임워크이다.
이것은 도로명 주소를 장소 설명 구문으로 바꿔주는 휴리스틱을 활용하며, 길찾기와 공간 인식, 그리고 커뮤니케이션을 돕는다.
나는 길찾기와 공간 인식을 위한 컨셉 모델을 만드는 것부터 시작했다. 이 작업을 하면서 탑승자와 운전자가 각자의 관점에 따라 도시 환경의 다른 부분을 주목할 수 있다는 생각을 하게 되었다.
더 큰 비전은 진행 방향 등 여러 요인을 토대로 가장 주목받는 POI를 확인하고, 이를 활용해 장소를 설명하는 시스템을 만드는 것이었다. 이 시스템은 픽업 경험의 품질을 위해 다양한 레이블과 자체 최적화를 테스트할 것이다.
그러나 이 아이디어가 불안정하고 위치 데이터의 정확도에 의존한다는 점 때문에, 우리는 덜 지능적인 버전으로 기존 앱에 테스트 해보기로 결정했다.
왼쪽은 탑승자 앱 디자인. 오른쪽은 기존 탑승자 앱에서의 지오토커 테스트지오토커는 픽업 경험의 모호함을 줄여준다
초기 테스트 결과, 픽업 요청 위치와 실제 위치 사이의 거리가 현저히 줄어들었고, 연락률도 매우 낮아졌다. 우리는 지오토커가 픽업 위치의 애매함을 줄여준다고 결론을 내렸다.
이것은 리디자인 아이디어를 출시하기에 충분한 시그널이었다.
이동중 화면 테스트안. Scott Silverman과 협업한 디자인(왼쪽과 중앙)출시
2012년 이래로 가장 급격한 업데이트
프로젝트에 합류하고 5개월이 지났을 때, 우리 팀은 앱이 만들어지는 동안 지속적으로 세세한 기능적 디테일을 손보았고, 비주얼 디자인을 개선하고 다듬어 나가고 있었다.
비록 나는 이 과정에 참여하지 않았지만, 나의 작업물들이 현실화되는 것을 보는 것은 매우 기쁜 일이었다.
2016년 11월 2일, 새로운 탑승자 앱이 전세계에 출시되었다. 우리 팀이 아무런 사전 준비가 없는 상태에서 완벽한 리디자인과 리빌드를 했다는 걸 생각하면, 정말 대단한 성취였다.
영향
긍정적인 결과와 추후 과제
글을 쓰는 지금 시점에 (출시 3개월 후), iOS와 안드로이드 우버 탑승자 앱 리디자인은 픽업 경험에 긍정적인 영향을 주고 있다. 다만 연락률이 급격하게 떨어지지는 않았으며, 이는 탑승자와 운전자가 아직도 픽업에 대한 세부사항들을 확인하고 조정하기 위해 서로 연락을 주고받고 있음을 뜻한다. 나는 더 오랜 기간에 걸쳐 행동이 변화해 나갈 것이라 믿는다.
픽업 요청 위치와 실제 픽업 위치의 거리 차이 34% 감소
드라이버 대기 시간 20% 감소
높은 정확도의 픽업 비율 17% 증가
2회 이상 연락률 3% 감소
기밀 유지를 위해 이 척도들의 구체적인 수치는 생략한다.
읽어주셔서 감사합니다. 저자인 Simon Pan에 대해 더 알고 싶으시면 아래 링크를 참조해주세요.
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