데이터로 만드는 맞춤형 경험. 그 안엔 뭐가 있을까?
UX 패턴 2. 각 서비스가 개인화하는 방식
하루에 유튜브를 얼마나 사용하는지 알고 있나요? 한국인들은 하루 평균 약 73분 동안 유튜브를 시청한다고 합니다. 처음에는 몇 개의 영상을 보고 넘어갔을 뿐인데 어느새 알고리즘에 이끌려 끝없이 추천 영상을 보고 있는 자신을 발견하곤 하죠. 취향을 저격하는 영상들을 계속해서 추천해주다 보니 시간 가는 줄 모르고 한참 동안 유튜브를 보게 되는 경험은 모두 한 번쯤 해보셨을 것입니다.
그렇다면 이러한 맞춤형 추천은 어떻게 가능할까요? 오늘은 유튜브뿐만 아니라 다양한 데이터 기반 추천 시스템을 활용한 개인화 서비스들이 우리의 데이터를 어떻게 활용하여 맞춤형 경험을 제공하는지 살펴보겠습니다.
개인화란 무엇일까요?
개인화는 사용자의 선호도나 행동에 기반하여 그들의 경험을 맞춤형으로 제공하는 것을 의미합니다. 각 사용자에게 적합한 콘텐츠나 서비스를 제공하기 위해 데이터를 활용하는 방식이죠. 유튜브나 넷플릭스에서 이전에 본 영상을 기반으로 내가 좋아할 만한 영상을 추천해 주는 것, 쇼핑몰에서 내가 관심 있을 만한 상품을 제시해 주는 것 등이 개인화의 사례입니다.
개인화의 반대 개념은 일반화라고 할 수 있습니다. 모든 사용자에게 동일한 경험을 제공하는 방식이죠. 예를 들어 TV 방송은 모든 시청자에게 같은 프로그램을 방영합니다. 이는 사용자 맞춤형 경험을 제공하지 않기 때문에 개인화된 서비스와 비교했을 때 낮은 만족도를 가져올 수 있습니다.
그렇다면 왜 서비스들은 간단하고 쉬운 일반화 대신 더 복잡하고 힘든 개인화를 선택하는 걸까요?
맞춤형 서비스의 장단점은 무엇일까요?
더 많은 기업들이 개인화된 서비스를 제공하려고 노력하는 이유는 사용자 맞춤 경험을 통해 만족도를 높이기 위함입니다. 개인화된 서비스는 사용자의 선호를 반영하여 더 밀접하게 다가가며, 그에 따라 사용자와 서비스 간의 관계도 더욱 깊어집니다.
유튜브는 사용자의 취향을 반영하여 콘텐츠를 추천하는 방식으로 개인화를 구현하고, 쿠팡은 사용자의 주문 패턴과 특정 상황을 고려해 쇼핑 제안을 합니다. 이렇게 개인화된 경험은 사용자를 더 만족시키며 서비스를 지속적으로 이용하도록 유도하는 중요한 요소가 됩니다.
하지만 잘못된 개인화는 사용자에게 과도한 정보나 자극을 줄 수 있습니다. 추천 시스템이 너무 공격적으로 작동하면 유저는 추천을 따르기 어려워질 수도 있습니다.
또한 데이터 기반의 개인화 서비스는 프라이버시 문제나 데이터 보안에 대한 우려를 초래할 수 있습니다. 예를 들어 쇼핑몰에서 개인의 구매 패턴을 분석해 맞춤형 상품을 추천하는 경우, 개인정보가 유출되거나 잘못 사용될 위험이 있기 때문에 서비스 제공자는 사용자 데이터를 안전하게 처리해야 합니다.
때로는 데이터를 제공하는 과정에서 사용자가 심리적 부담을 느낄 수도 있습니다. 앱에서 너무 많은 정보를 요구하거나 개인화 설정을 하라는 알림이 자주 나타나면 사용자는 피로감을 느낄 수 있기 때문입니다.
그렇다면 다양한 서비스들이 사용자 경험을 최적화하기 위해 어떻게 여러 요소를 고려한 개인화를 설계하고 있는지 살펴보겠습니다.
개인화된 경험을 제공하는 다양한 서비스
개인화는 사용자 데이터를 기반으로 이루어집니다. 사용자가 즐겨 듣는 음악이나 선호하는 상품을 통해 취향을 파악하고, 사용자의 금융 패턴을 기반으로 맞춤형 투자나 자산 관리 서비스를 제공하며, 사용자의 대화 텍스트 기록을 통해 점점 더 개인화된 답변을 제공하는 방식입니다.
다양한 데이터가 결합되어 어떻게 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는지 취향, 금융, 대화라는 세 가지 측면을 통해 더 자세히 살펴보겠습니다.
1. 취향 데이터
사용자의 선호도를 반영해 맞춤형 콘텐츠를 추천하는 방식입니다. 이는 주로 미디어 콘텐츠나 쇼핑에서 많이 볼 수 있습니다. 사용자가 좋아요를 누르거나 저장한 콘텐츠, 이전에 시청하거나 검색한 내용을 기반으로 추천을 제공합니다.
유튜브 뮤직 - 리캡
연말이면 배달되는 총결산 유튜브 뮤직 Recap유튜브 뮤직에서는 1년 동안 내가 많이 들은 음악을 다양한 주제로 음악 취향을 분석해 보여주는 리캡 기능을 제공합니다. 이 기능을 통해 사용자는 알고리즘이 자신의 취향을 파악하고 있다는 느낌을 받아 더욱 만족스럽고 맞춤화된 경험을 하게 됩니다.
저도 처음 리캡을 봤을 때 유튜브가 정리해 준 나의 데이터를 다시 보며 취향을 되새기는 경험이 매우 흥미롭고 개인적이라고 느꼈습니다. 연말이면 친구들이 공유한 인스타그램 스토리를 통해 친구들이 1년 동안 어떤 음악을 들었는지 확인하는 재미도 있죠. 이런 경험은 서비스에 더 애착을 느끼게 하고 내년에도 꾸준히 사용하도록 유도하는 계기가 되는 것 같습니다.
2. 금융 데이터
금융 서비스에서는 사용자 맞춤형 자산 관리나 투자 정보를 제공하는 방식으로 개인화를 활용합니다. 사용자는 자신의 상황에 맞는 금융 상품이나 투자 기회를 얻고, 보다 적합한 선택을 할 수 있습니다. 빅데이터와 AI 기술의 발전으로 개인의 금융 데이터를 활용한 서비스들이 점점 더 다양해지고 있으며, 사용자의 자산 관리 및 투자에 맞춤형 서비스를 제공하는 경향이 강해지고 있습니다.
부동부동
사용자 데이터 기반의 매물 추천부동부동은 초개인화된 부동산 서비스를 제공하는 앱입니다. 사용자의 선호도와 상황을 분석해 최적의 부동산 매물을 추천해 줍니다. 사용자의 집, 예산, 연봉, 가족 구성 등을 분석하여 그에 맞는 매물 제안과 가격 분석을 제공합니다. 이를 활용해 사용자는 자신에게 더 유리한 조건의 부동산을 선택할 수 있습니다.
(좌) 중개사무소 / (우) 부동부동 App.동네 부동산 창문에 붙어 있는 매매, 전세, 월세 정보가 일반화된 방식이라면 부동부동이 제공하는 추천 매물 정보는 개인화된 서비스라고 할 수 있습니다.
3. 대화 데이터
생성형 AI 툴은 사용자의 대화 데이터나 상호작용 데이터를 활용하여 개인화된 서비스를 제공합니다. 사용자의 대화 스타일이나 작업 방식을 학습하여 점점 더 맞춤형 서비스를 제공합니다. 이를 통해 작업 효율성이나 커스터마이징 정도를 사용자가 원하는 대로 적용할 수 있습니다.
chatGPT
chatGPT는 사용자의 질문 스타일과 대화 방식을 학습하여 점차적으로 맞춤형 답변을 제공합니다. 사용자는 점점 더 개인화된 답변을 받아 원하는 정보를 빠르게 얻고 작업 효율성을 높일 수 있죠. 특히 사용자가 질문을 표현하는 방식이나 추가한 세부 정보에 따라 사용자에게 맞춘 답변을 제공할 수 있습니다.
open AI의 chatGPT 검색 소개다음은 openAI에서 제공하는 chatGPT 검색 가이드입니다. 더 자연스럽고 대화적인 방식으로 질문하면 채팅의 전체 맥락을 고려하여 더 나은 답변을 얻을 수 있다고 설명하고 있습니다.
마치며
개인화는 단순히 맞춤형 서비스를 제공하는 것을 넘어 사용자와 서비스 간의 관계를 더욱 강화하는 중요한 요소입니다. 사용자의 취향과 데이터를 기반으로 제공되는 맞춤형 경험은 그들의 만족도를 높이고 서비스에 대한 애착을 더욱 강하게 만듭니다.
하지만 개인화가 지나치게 과도하게 이루어지면 사용자는 불편함이나 피로감을 느낄 수 있고 이로 인해 서비스에 대한 신뢰가 떨어질 수 있습니다. 따라서 개인화 서비스를 제공할 때는 사용자에게 긍정적인 경험을 주는 동시에 지나치게 부담을 주지 않도록 균형을 잘 맞추는 것이 중요합니다.
개인화 서비스를 설계한다면, 사용자의 만족도를 높이기 위해 데이터와 개인화를 어떻게 균형 있게 활용할지 고민해 보고 맞춤형 경험이 너무 지나치게 느껴지지 않는지 점검해 보세요.
