인공지능 스타일리스트, 코콘
코콘 디자인 분석
본인을 가꾸고 멋있고 이쁘게 보이려는 것은 인간의 본원적인 욕구 중 하나다. 이는 사회적 상호작용, 자아존중감, 그리고 다른 사람들로부터의 인정과 깊이 연결되어 있다.
인간은 자신의 모습을 어떻게 표현하고 타인에게 어떻게 비치는지에 큰 관심을 기울이며, 이를 통해 자신의 정체성과 자아를 구축하는 경향이 있는데, 이러한 욕구를 충족시키는 수단 중 하나인 패션은 과거부터 지금까지 지속적으로 트렌드가 변화하고 패션과 관련된 많은 서비스가 시장에 출시하는 것을 보면, 패션 시장은 앞으로도 인간의 본원적인 욕구 충족을 위해 지속적으로 성장할 시장이라 생각한다.
특히, 현대 사회에서는 자신을 표현하는 방법은 단순 트렌드를 따라가는 패션을 넘어, 더욱 다양하고 복잡해지고 있으며, 이에 따라 개인화된 패션의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이런 맥락에서, 인공지능의 발전은 패션 산업에 새로운 가능성을 열고 있는데, 대표적인 서비스인 무신사와 지그재그의 사례를 살펴보자
무신사, 지그재그 플레이스토어 스크린샷무신사는 사용자의 신체적 특성과 개인적 선호를 고려하여 최적의 스타일을 추천함으로써, 개인이 자신의 스타일을 발견하고 자아를 표현할 수 있게 돕고 있다.
지그재그 또한 다양한 온라인 쇼핑몰을 연결하며, AI를 통해 사용자별로 맞춤화된 쇼핑 경험을 제공한다. 이러한 AI와 패션의 결합은 단순한 트렌드 추적을 넘어서, 개인화된 소비 경험을 제공하고, 이를 통해 패션 산업의 성장을 촉진하고 있다.
이외에도 에이블리, 퀸잇, SSF 등 다양한 패션 서비스들이 인공지능을 연결해 시장에서 치열한 경쟁을 하고 있는 와중에 코콘은 인고지능을 결합한 단순한 패션 플랫폼이 아닌, 개인 맞춤형 스타일링 서비스로서 차별화시키고 있으며, 사용자들에게 독특하고 맞춤화된 패션 경험을 제공하는 데 중점을 두고 있다.
출처: 코콘 / https://cocon-dev.black-tangerine.com/service/notice/f9a82852-d74a-4edf-b7ef-b345ca829a08코콘의 타겟층은 명확하게 젊은 세대, 즉 MZ세대에 초점이 맞춰져 있다.
MZ세대는 자신의 개성과 스타일을 중시하며, 퍼스널 컬러와 같은 개인 맞춤형 요소에 긍정적인 인식을 갖고 있다. 이들은 자신을 정의하는 데 있어 레이블링 게임을 즐기며, 퍼스널 컬러를 MBTI처럼 자신을 나타내는 수단으로 활용한다. 코콘의 서비스는 이러한 MZ세대의 경향을 정확히 포착하여, 사용자들에게 자신의 퍼스널 컬러를 발견하고, 이를 통해 자신만의 스타일을 찾아갈 수 있는 경험을 제공한다.
더불어, 코콘의 AI 기반 체형 분석 및 개인화된 패션 추천 기능은 MZ세대의 이러한 욕구를 만족시키는 데 중요한 역할을 한다. 이들은 단순한 패션 아이템의 소비를 넘어 자신의 신체적 특성과 개인적 취향에 맞는 스타일을 추구하는 특징을 보이며 코콘은 사용자들이 본인에게 잘 맞는 옷을 찾는 과정에서 시간과 노력을 절약할 수 있도록 도와주며, 패션 시장에서 입지를 다져 나가고 있다.
좌측: 과거 코콘UI / 우측: 현재 코콘UI코콘은 2021년에 출시한 서비스로 2년이라는 시간이 흐르면서 많은 버전 업데이트를 단행해 왔다. 현재 코콘에 대한 내용 서치를 위해 검색을 하면 과거의 UI가 주로 나타나고 있는데, 현재의 UI는 MZ세대를 타깃으로 한 시대 트렌드를 반영하여 크게 변화하고 개편되었다는 것을 실제 다운로드 후 서비스 사용을 통해 확인할 수 있었다.
이제 코콘 앱의 UI는 어떠한지, 그리고 현재의 디자인이 어떻게 타깃 사용자들, 특히 MZ세대에게 더 나은 접근성과 사용성을 제공하는지에 대해 알아보겠다.
(코콘은 현재 남자옷 스타일링은 개발 단계에 있으며 여성 의류만 추천받을 수 있다.)
그래픽
뉴레트로 일러스트
코콘의 AI 기술은 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 얼굴형에 가장 잘 어울리는 옷을 추천해 준다. 이 과정에서 코콘은 단순히 텍스트 정보로 얼굴형을 전달하는 것이 아니라, 뉴레트로 스타일의 일러스트를 활용하여 시각적으로도 결과를 제공한다.
이러한 접근 방식은 사용자가 자신의 스타일을 보다 쉽게 이해하고, 시각적으로 매력적인 방식으로 그들의 스타일을 하나의 카드로 정리해 준다. 이 카드 디자인은 손쉽게 SNS에 공유될 수 있도록 디자인되어, 사용자들이 자신의 스타일을 적극적으로 공유하고 소통할 수 있게 설계했으며, 코콘만의 아이덴티티를 표현하는 하나의 에셋으로 활용되고 있다.
하지만 뉴레트로 스타일의 일러스트를 활용하여 레이블링에 관심이 많은 MZ세대 타깃에게 자신을 표현할 수 있는 수단을 제공함으로써 시각적 매력을 높인 부분은 좋았으나, 서비스 전반에 사용된 다양한 그래픽 스타일은 전체적인 디자인의 조화를 다소 저해하고 있었다
서비스의 다른 접점에서는 2D 그래픽 기반 디자인이 활용되고 있었다. 이러한 그래픽 요소들은 캐릭터, 라인 아이콘, 플랫 그래픽, 2D 기반의 3D 그래픽 등 다양한 스타일로 설계되어 있고, 이는 서비스의 일관성을 떨어뜨리는 원인이 될 수 있으며, 결과적으로, 사용자들은 서비스 여정 동안 동일한 서비스를 이용하고 있는지에 대해 혼란을 느낄 수 있다.
UI
나에게 맞는 패션 추천
코콘의 앱 UI를 확인해 보면 특정 지점에서는 보편적인 패션 플랫폼의 레이아웃을 지켜 사용자들이 추가 학습 필요 없이 빠르게 앱을 학습하고 원하는 태스크를 수행할 수 있도록 했다. 이미지상으로 디자인을 보면 별 문제가 없어 보이지만 실제 앱 사용과 클론 디자인을 전개하며 몇 가지 문제점들을 발견할 수 있었다.
첫째로 과도한 인터렉션이다.
체형에 맞는 패션 추천 카드는 스와이프를 통해 한 장씩 넘겨볼 수 있는 형식이다(틴더와 유사)
오늘의 패션 추천의 카드 UI는 포커싱 된 부분은 크게 커지고 디폴트 값일 때는 크기가 작아지는 인터렉션이 부여되어 있다.
그래픽과 마찬가지로 인터렉션에 일관성이 없고 서로의 스크린에서 기능의 차이를 줬어도 둘 다 인터렉션이 부여되어 있으니 피로감이 들고 콘텐츠에 대한 집중도도 떨어지게 되었다.
둘 재로는 컬러의 접근성이다.
텍스트의 컬러는 접근성을 잘 고려해 위계질서를 잘 부여했으나. 정보의 섹션을 분리해 주는 라인, 사용자가 현재 어떤 위치에 있는 카드를 보고 있는지 보여주는 인디케이터의 생상은 #F5F5F5 컬러로 대비가 매우 약한 컬러를 사용해 인지하기 어렵게 컬러 시스템이 설계되어 있었다.
사용자의 위치를 보여줄 수 있는 인디케이터나 카드 UI를 구성해 주는 컨테이너의 라인의 컬러를 Gray 200으로만 사용해 줘도 사용자는 인식할 수 있으며 전반적인 사용자 경험과 디자인 완성도가 올라갈 수 있을 것이다.
UX
너무 긴 온보딩
코콘은 안드로이드 기준, 카카오 소셜 로그인 기능을 통해 사용자들이 간편하게 앱에 접속할 수 있도록 지원한다. 그러나, 로그인 이후 진행되는 온보딩 과정은 서비스 이용 전 사용자에게 피로감을 주는 요소로 작용하고 있다.
구체적으로, 온보딩 과정에서 사용자는 17개의 안내 스크린을 확인해야 합니다. 여기에는 전화번호, 생년월일 등 개인정보를 입력하는 단계는 나의 정보가 포함되어 생략을 했음에도 불구하고, 이러한 스크린의 수가 이미 많다는 점을 고려하면, 개인정보 입력 단계까지 포함할 경우 온보딩 과정은 매우 긴 여정이다.
(오랜만에 이렇게 긴 온보딩 과정을 겪어 보는 같다...)
이는 사용자에게 초기 서비스 경험을 제공하기 전에 지나친 정보량과 단계를 요구하는 것으로, 어느 정도 온보딩 과정을 간소화하거나, '서비스 둘러보기' 등과 같은 기능이 도입되어야 한다 생각한다.
온보딩 과정이 길 경우
사용자 피로감 증가
서비스 이탈률 증가
부정적인 첫인상 형성
핵심 기능에 대한 인식 부족_긴 온보딩 과정은 사용자들이 서비스의 핵심 기능과 장점을 이해하는 데 방해가 될 수 있음.
서비스에 이러한 부정적인 영향을 미칠 수 있기에, 온보딩 과정은 사용자들이 서비스의 기능과 장점을 빠르고 쉽게 이해할 수 있도록 직관적이고 간결하게 구성되어야 하고, 이를 통해 사용자들의 초기 경험을 긍정적으로 만들고, 서비스에 대한 만족도와 장기적인 참여를 증진시킬 수 있다.
지금 까지 사용자들이 코콘의 서비스를 경험하면서 여러 접점에서 경험할 수 있는 Bad Point에 대해 다뤄보았다. 코콘은 기존 퍼스널컬러에 포커싱해 사업을 추진했으나 현재의 서비스를 살펴본 결과 개인들의 이미지 브랜딩을 돕는 쪽으로 사업 영역을 전환한 모습을 볼 수 있었다.
인공지능을 통해 분석한 더 상세한 결과들은 스파크라는 코콘의 머니를 활용해야지 결과물을 볼 수 있다. 과연 코콘의 사업화 전환은 MZ세대들의 니즈를 충족시키며 수익화를 시킬 수 있을지 궁금해진다.
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