UXㅣDiscover: 구체화 및 방향성 검토
아이디어를 구체화하기 앞서, 실제 Gen-Z들이 해당 기능에 대한 니즈가 있을지 검토하고, 노래를 즐기는 라이프스타일은 어떠한지 등을 조사할 필요가 있겠죠? 전같았으면 오만 음악 사이트 통계 아티클을 찾아봤겠지만, GPT의 도움을 받아 관련 정량 데이터를 빠르게 파악할 수 있었습니다.
1에서 선정한 방향성 ‘실시간 뮤직 스테이션’ (편의상 이하 동일로 표기합니다.) 을 검증하기 위해 4가지 라이프스타일 가설을 세웠고, 정성적인 데이터로 가설을 검증 및 판단해달라 요청했어요.
외에도 제가 “Gen-Z는 뮤직 앱을 많이 사용한다”, “Gen-Z는 노래를 백그라운드 콘텐츠(Background contents, 할 일을 할 때 백색소음처럼 노래를 틀어놓는다)로 사용한다”, “노래로 의미있는 시간을 만든다” 등의 가설을 세우면, GPT가 관련 데이터를 가져왔죠.
받은 자료는 꽤나 만족스러웠습니다. Spotify 리서치 자료부터 Digital Media Trend Report까지, 설정한 가설과 신뢰할 수 있는 기관의 정량적 데이터들이 잘 연결되고 있었어요.
그래야 대답을 잘하더군요. 예를 들어 지난 편에서 던졌던 질문: [불편한 탐색이 구체적으로 뭐야? 해결 방안도 같이 말해줘.]처럼 두루뭉실 묻기 보단, [너가 말한 '탐색이 어렵다는' 문제를 더 구체적으로 알려줘 / 너가 말한 '문제점을 해결'할 수 있는 '인터페이스 개선 예시'를 알려줘.]식으로 질문하는 겁니다.
이번 질문 #3도 똑같아요. 데이터를 요청하기 전에, 저는 GPT에게 역할을 부여(핑크색 태그)했습니다. ‘실시간 뮤직 스테이션' 기능을 잘 알고 있는 'UX 디자이너의 관점으로' 가설과 데이터를 검토해주길 바랐기 때문입니다.
외의 태그도 마찬가지. 내가 어떤 것을 원하는지 최대한 명료히 작성하여, GPT 답변에 제약을 주는거예요. 그렇지 않으면 묘하게 이상한 출처에.. 애매한 자료를 받아보게 될 수 도 있습니다. 저는 제가 원하는 인사이트와 잘 연결되는 리서치 자료가 필요했기 때문에, 사전에 가설을 세움으로써 GPT가 리서치할 방향을 잡아줬던거죠.
피봇의 위기도 넘겼습니다. 기존 플레이리스트와 확실한 차별점이 있는지, 사용자가 실효성 있다 느낄 기능이 맞을지 대신 고민해달라 부탁했어요.
이 때도 동일하게 “차별점이 있어?”라고만 묻지 않고, “아래 4가지 항목을 중심으로 설득하고 근거 자료를 함께 제시해줘. (1) 어떤 차별점이 있는가 (2) 타겟이 흥미롭게 느낄 기능이 맞는가 (3) 맞다면 왜 그런가 (4) 확실한 차별점을 위해 추가로 고려할 사항은 무엇인가”라 질문했습니다.
여기까지 진행하며 느꼈던 건, 아이디어를 전개하면서 '실질적으로 필요한 기능이 맞나? 빈 틈은 없나?' 냉정하게 질문하고, '문제 없는거 맞아? 부족한 데이터는 없고?' 검토하는 역할은 역시 디자이너의 몫인 것 같습니다. GPT를 똑똑하게 쓰려면 결국 디자이너도 같이 똑똑해야함을 많이 느꼈어요. 후후.
다음 편으로는 Discover 마지막 단계인 [유사 서비스 리서치]가 연재됩니다.