사실 우리는 점심시간마다 A/B Test를 하고있다.

직장인의 점심 메뉴 실험기

직장인들의 영원한 숙제, 점심 메뉴

“오늘 점심 뭐 먹지?”

직장인이라면 매일 맞닥뜨리는 고민입니다.

프로젝트 마감일처럼 긴박하지도 않고, 연말 보고서처럼 중요하지도 않지만, 이상하게도 매일 우리의 머리를 어지럽히는 큰 고민 중 하나죠.

그 고민의 여정에서 우리는 무의식적으로 데이터를 수집하고, 비교하고, 결정을 내립니다.

이 과정은 마치 UX 디자이너가 A/B 테스트를 통해 더 나은 사용자 경험을 찾는 과정과 비슷합니다.

점심 메뉴 선택에 숨어 있는 정량적 데이터, 정성적 데이터, 그리고 외부 변수까지 한 번 살펴볼까요?

어쩌면 우리의 점심 고민이 UX 디자인보다 더 과학적일지도 모릅니다.

점심 메뉴의 A/B 테스트, 그리고 직장인의 데이터 실험

우리는 정량적 데이터를 모은다

점심 메뉴는 결코 즉흥적인 선택이 아닙니다.

우리는 매일 정량적 데이터를 바탕으로 결정을 내리고 있습니다.

데이터로 보는 회사 근처의 맛집

순대국밥 : 가성비 최고, 든든함 90점, 따뜻한 국물로 만족감 85점.

햄버거 : 맛있지만 포만감 부족, 포인트 70점, 가성비 60점.

돈가스 : 바삭한 식감, 풍미 80점, 가끔은 느끼함으로 감점.

이 데이터를 기반으로 우리는 각 메뉴의 장단점을 비교하며 선택지를 좁혀 나갑니다.

이것이 바로 점심 메뉴의 정량적 데이터 수집 과정입니다.

정성적 데이터를 활용한다면 점심메이트의 의견

점심메이트에게 건네는 이 간단한 질문은 우리의 정성적 데이터 수집 과정입니다.

한 명은 “오늘은 햄버거!”라고 주장하고,

다른 한 명은 “국밥이 더 땡긴다”라고 답합니다.

결국, 점심 메이트들과의 대화에서 수집된 정성적 데이터를 분석해 최종 결정을 내립니다.

팀워크가 중요한 회사의 점심 메뉴 선택 과정은 UX 디자이너가 사용자 인터뷰를 통해 인사이트를 얻는 과정과 매우 유사합니다.

외부 요건도 고려한다 : 날씨 및 다양한 환경

날씨 및 다양한 환경에 점심 메뉴 선택의 중요한 외부 변수입니다.

비 오는 날이나 추운날씨의 케이스

모처럼 햄버거가 땡기는 케이스

어제 음주를 한 사람있는 케이스

새로운 음식점 오픈으로 새로운 선택지가 생긴 케이스

오늘 점심 메뉴를 어제 경험한 케이스

이처럼 우리는 다양한 환경까지 고려해 점심 메뉴의 최적의 선택지를 찾아냅니다.

UX 설계에서 컨텍스트(사용 환경)를 고려하는 것과 같은 맥락이죠.

점심 메뉴의 A/B 테스트

이제 실제 실험을 실행해봅니다.

A 그룹 : 순대국밥 - 기본적으로 전통적인 국밥

B 그룹 : 햄버거 - 간편한 패스트푸드

팀원들이 각자 메뉴를 먹은 뒤 만족도를 평가하고, 결과를 비교합니다. “역시 국밥이 든든해!”라는 피드백이 많다면 다음 날도 국밥을 선택할 가능성이 높아지고, 햄버거의 만족도가 더 높다면 새로운 선택지가 될 수 있죠.

이 과정은 UX 디자이너가 새로운 UI를 테스트할 때 A/B 테스트를 실행하는 것과 매우 흡사합니다.

점심시간, UX 디자이너의 작은 실험실

결국, 직장인들의 점심 메뉴 선택은 단순한 식사의 문제가 아닙니다.

정량적 데이터(가격, 포만감), 정성적 데이터(점심메이트의 의견), 변수(날씨, 다양한 환경 등)를 모두 고려하며 우리는 매일 A/B 테스트를 실행하고 있습니다.

오늘 순대국밥이 선택됐다면, 그것은 데이터와 피드백, 그리고 컨텍스트를 기반으로 한 최적의 선택이었을 것입니다.

다음 점심시간에도 점심메뉴 실험실에서 새로운 테스트를 진행해보세요.

그날의 메뉴는 여러분의 데이터를 축적한 결과물이며, 다음에 점심 메뉴를 고르며 "오늘은 뭐 먹지?"라는 고민이 생긴다면, 당신이 무의식적으로 UX 사고를 하고 있다는 사실을 떠올려 보세요.

그리고 맛있는 점심을 통해 스스로 최고의 하루를 선사해보세요.

추가로 다양한 A/B Test 사례를 볼수 있는 곳을 소개 해드리겠습니다.

AB Test Design (링크) 이라는 곳이며,

최고 수준의 앱에서 엄선된 A/B 테스트 결과 컬렉션이라고 소개되는 곳입니다.

다양한 사례들을 참고해보세요 !