AI 가상 사용자를 대상으로 UX리서치를 하는 시대
Synthetic Users 서비스와 가상 사용자 대상 리서치의 미래
AI가 가져온
가상 사용자 조사의
가능성과 가치
AI 기반 가상 사용자 조사는 UX 리서치에 혁신적인 가능성을 제공하며, 사용자 경험 디자인의 접근 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 기술을 활용하면 사용자의 행동 패턴을 모방하여 실제 사용자 테스트보다 훨씬 더 빠르고 적은 비용으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 과정에서 가상 사용자 조사는 제품의 초기 디자인 단계에서 사용자의 피드백을 신속하게 반영하여 전체 UX 디자인 프로세스를 단축하고 더 나은 사용자 경험을 제공할 수 있게 도와줄 수 있습니다.
-가상 휴먼을 인터뷰하는 모습 (출처: 미드저니 생성)-특히 가상 사용자 조사는 일반적인 리서치 방식으로 접근하기 어려운 상황에서도 큰 가치를 지닙니다. 글로벌 시장의 다양한 문화권 사용자를 대상으로 빠르게 조사를 수행할 수 있습니다. 또한 실제 만나기 어려운 환경에 있는 사용자를 대상의 서비스에 대한 프로토타입을 검증할 때도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이번 장에서는 이런 가상의 사용자 조사를 전문적으로 수행할 수 있도록 도와주는 Synthetic User 서비스에 대해서 심층적으로 알아보도록 하겠습니다.
Synthetic Users 서비스 소개
Synthetic Users는 가상의 사용자 및 시장 조사를 수행할 수 있도록 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 다양한 리서치 시나리오에 맞춰 고도로 맞춤화된 가상 사용자를 생성하고, 이를 통해 UX 디자이너에게 중요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이 서비스를 통해 UX 디자이너는 인간과 유사한 AI 참가자를 생성하여 심층적인 인터뷰와 대규모 설문조사를 가능하게 하며, UX 리서치의 업무를 효율적으로 처리하면서 의미있는 데이터를 제공하는 기회를 만들 수 있습니다.
-Synthetic Users 홈페이지 메인 화면 (출처: Synthetic User 홈페이지)-Synthetic Users는 사용자가 제품을 사용하는 라이프사이클의 여러 단계에 적용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 초기의 필요성 탐색부터 개념 테스트는 물론 완성된 제품에 대한 사용자 행동을 이해하고, 불편 사항을 파악하며, 피드백을 반영해 빠르게 개선할 수 있도록 프로세스 전 단계에 대한 피드백을 제공합니다.
Synthetic Users 창업자들 이야기
-창업자들 이미지 (출처: Synthetic Users 홈페이지)-Synthetic Users는 Kwame Ferreira와 Hugo Alves가 공동으로 창업하였습니다. Kwame Ferreira는 연쇄 창업자로서 최근 몇 년간 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 연구에 집중해 왔습니다. 그의 목표는 AI를 통해 사용자 연구의 미래를 개척하고, 새로운 방식의 사용자 조사를 가능하게 하려는 것이었습니다. Hugo Alves는 임상 심리학과 웹 디자인 경험을 바탕으로 Synthetic Users를 공동 설립했습니다. 그는 전통적인 사용자 조사 방법의 한계를 느끼고, AI를 통한 빠르고 비용 효율적인 데이터 수집의 필요성을 인식하게 되었습니다. 이런 배경 아래서 두 창업자는 함께 가상 사용자 조사의 새로운 가능성을 탐구하며, UX 리서치 분야에 혁신을 이루고자 Synthetic Users를 창업하게 되었습니다.
Synthetic Users 주요 기술과
데이터 정확성
Synthetic Users는 AI 기반의 UX 리서치 플랫폼으로, 다양한 대규모 언어 모델(LLM)들을 활용하여 가상 사용자들을 생성하고, 이를 통해 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 서비스는 다양한 LLM을 통해 수십억 개의 매개변수를 사용하여 개별적인 성격 프로파일과 행동 패턴을 가진 가상 사용자를 구축합니다. 이를 통해 실제 인간의 복잡한 상호작용을 모방하고, 예측 불가능성을 반영하는 데이터를 생성할 수 있는 것입니다.
-Synthetic Users의 모델의 구조 (출처: Synthetic Users 홈페이지)-그리고 Synthetic Users의 핵심 기술은 합성-유기적 동등성(Synthetic Organic Parity) 개념을 기반으로 합니다. 이는 AI가 생성한 데이터와 실제 인간의 데이터가 유사한 수준의 정밀도와 관련성을 갖도록 하는 기술적 접근을 의미합니다. AI가 실제 사용자 행동을 학습하고, 이를 기반으로 유사한 결과를 도출하도록 설계된 것입니다.
또한, Synthetic Users는 RAG(Reinforcement Learning with Augmented Data Generation) 기술을 통해 사용자 데이터를 통합하고 학습시키며, 각 사용자의 특성에 맞춘 맞춤형 가상 사용자를 생성합니다. 이러한 프로세스는 다양한 시나리오에서의 사용자 행동을 예측하고, 실제 사용자와 유사한 데이터를 제공하여 UX 리서치의 질을 높입니다.
데이터의 관련성을 유지하기 위해 Synthetic Users는 동적 학습 메커니즘을 채택하여 생성된 가상 사용자가 계속해서 새로운 데이터를 학습하고 적응할 수 있도록 설계되었습니다. 이로 인해 사용자 조사는 항상 최신의 인사이트를 반영하며, 다양한 사용자의 요구와 기대를 보다 정밀하게 반영할 수 있습니다.
Synthetic Users
핵심 기능 및 솔루션
Synthetic Users는 가상 사용자 리서치를 통해 사용자 경험 디자인과 UX 리서치의 접근 방식을 혁신하는 다양한 기능과 솔루션을 제공합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다.
-Synthetic Users의 인터뷰 작동 화면 (출처: Synthetic Users 홈페이지)-심층 인터뷰: Synthetic Users는 고급 AI 아키텍처를 사용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 인터뷰 과정에서 실시간으로 더 많은 질문을 할 수 있으며, 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 인터뷰 결과는 텍스트 및 시각적 보고서 형태로 제공되며, 팀원들과 공유하고 주석을 달 수 있어 협업을 용이하게 합니다. 이는 사용자의 경험과 행동에 대한 깊이 있는 이해를 돕고, 초기 디자인 단계에서의 신속한 피드백 반영에 유리합니다.
-Synthetic Users의 설문조사 작동 화면 (출처: Synthetic Users 홈페이지)-전 세계적 설문조사: Synthetic Users는 짧은 시간 내에 수천 건의 설문조사를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다. Synthetic Surveys는 최대 1,000개의 설문조사를 동시에 실행할 수 있으며, 이를 통해 대규모의 양적 데이터를 신속하게 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 다양한 지역과 문화권의 사용자 데이터를 신속하게 수집하여 글로벌 시장 조사를 지원합니다. 이는 실제 사용자를 대상으로 한 설문조사에 비해 비용과 시간이 절감되며, 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 설문조사 데이터는 심층 인터뷰와 결합하여 보다 풍부한 인사이트를 얻을 수 있도록 설계되었습니다.
-Synthetic Users의 개별 맞춤형 사용자 생성 도식 (출처: Synthetic Users 홈페이지)-사용자 맞춤형 Synthetic Users: Synthetic Users는 사용자의 요구에 맞춘 데이터 통합을 통해 각기 다른 특성을 가진 가상 사용자를 생성할 수 있도록 합니다. 이를 통해 특정 사용자 그룹이나 시장에 맞춘 정밀한 연구를 수행할 수 있습니다. 사용자 맞춤형 데이터는 제품 라이프사이클의 여러 단계에서 필요성 식별, 개념 테스트, 사용자 만족도 향상 등의 다양한 문제를 해결하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다.
가상 사용자 조사가 가지는 한계
AI 기반 가상 사용자 조사는 유용하지만, 모든 리서치 문제를 해결하는 만능 도구는 아닙니다. 가상 사용자 조사가 인간의 심리적 동기나 감정적 반응을 완벽히 대체할 수는 없습니다. 또한, 가상 사용자 데이터는 실제 사용자와의 상호작용을 통해 얻을 수 있는 깊은 통찰을 제공하기에는 한계가 있을 수 있습니다.
결론
Synthetic Users는 AI 기반 UX 리서치의 새로운 장을 열어가고 있습니다. 이 서비스는 가상 사용자 조사를 통해 빠르고 낮은 비용의 프로젝트 수행을 가능하게 하며, 다양한 사용자의 요구를 반영한 데이터 기반의 디자인 접근을 가능하게 합니다. 현재적 시점에서는 시간과 비용의 문제로 사용자 조사가 어려운 조직에서 활용하는데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 실제 사용자 조사를 수행하기 이전에 AI 기반 조사를 통해서 사전 인사이트 도출을 통해 보다 정밀한 사용자 조사를 할 수도 있습니다. 하지만 앞으로 AI의 성능이 더 좋아진다면 정말 인간 사용자 조사가 필요하지 않은 시점도 올 수 있겠습니다.
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