UX 리서치 자동화 시대

AI 기반 사용자 리서치

UX 리서치는 오랫동안 “느리고, 비싸고, 반복하기 어려운 일”로 여겨져 왔다.
유저 인터뷰, 설문, 사용성 테스트, 로그 분석까지 모두가 손이 많이 가는 작업이었다.

하지만 지금은 다르다.

AI가 UX 리서치의 판을 완전히 바꿔놓고 있다.

이제는 리서치 팀이 수십 명일 필요 없다.

디자이너 한 명이 Maze, Useberry, Sprig 같은 툴만으로 수백 명의 사용자 데이터를 모으고, 자연어 질문으로 인사이트를 자동 요약 받을 수 있다.

심지어 인터뷰를 직접 하지 않아도 “어디서 이탈했는지, 왜 그런 행동을 했는지”를 빠르게 추론할 수 있다.

이 글에서는 대표적인 AI UX 리서치 툴 3종을 중심으로, UX 리서치 자동화의 현주소와 한계를 짚어본다.

Maze – 가장 빠른 사용자 테스트

Maze는 디자이너들이 가장 많이 쓰는 툴 중 하나다.
Figma에 있는 프로토타입만 있으면 A/B 테스트, 클릭 경로 분석, 오픈형 질문까지 전부 가능하다.

한 SaaS 팀은 새로운 대시보드 UI를 세 가지 버전으로 Maze에서 테스트했다. 150명이 참여했고, 결과는 클릭 분포·체류시간·응답 요약까지 자동 분석됐다. 최종적으로 KPI를 가장 잘 충족한 디자인을 선택할 수 있었다.

장점은 속도와 간편함, 그리고 깔끔한 AI 인사이트 요약이다.
다만 “왜 그렇게 행동했는가” 같은 깊은 정성적 이해에는 한계가 있다.

Useberry – 퍼널 기반 행동 분석

Useberry는 ‘사용자가 어떤 과정을 거쳐 목표에 도달하는지’를 시각화하는 데 강하다.
퍼널, 히트맵, 드롭오프 분석으로 ‘결과’가 아닌 ‘경로’를 보여준다.

예를 들어 한 금융앱은 가입 과정에서 이탈률이 높다는 문제를 Useberry로 분석했다. 그 결과, ‘신분증 업로드 단계’에서 무려 68%가 떠나고 있음을 발견했고, 해당 단계를 뒤로 미루자 이탈률이 절반으로 줄었다.

직관적인 시각화 덕분에 디자이너는 분석보다는 해석에 집중할 수 있다

다만 감정적·인지적 피드백까지는 잡아내기 어렵다.

Sprig – 인앱 리서치의 혁신

Sprig는 제품 안에서 사용자의 피드백을 바로 받는 방식이다.
특정 행동이 발생했을 때 질문이 자동으로 뜨고, 응답은 AI가 요약해준다.

한 여행 서비스는 예약 실패 경험을 Sprig로 조사했다.
“무슨 문제가 있었나요?”라는 질문에 모인 답변을 GPT가 분석한 결과, ‘결제 에러 → 은행 인증 실패’라는 반복 패턴이 드러났고, 개발팀은 즉시 대응할 수 있었다.

실시간 문제 탐지가 장점이지만, 프로토타입 테스트는 지원하지 않는다는 제약도 있다.

자동화의 현재와 한계

AI 툴 덕분에 이제는 한 달 걸리던 리서치가 하루 만에 끝난다.
특히 GPT 기반 요약은 누구나 쉽게 결과를 이해하도록 돕는다.
디자인 회의에서 데이터를 바로 공유하며 의사결정을 내릴 수 있게 된 것이다.

하지만 여전히 사용자의 맥락과 감정을 깊이 이해하는 일은 사람의 몫이다.
좋은 질문을 설계하고, 가설을 세우고, 전략으로 연결하는 과정은 자동화될 수 없다.

앞으로의 UX 리서치

AI 리서치는 ‘대체자’가 아니라 ‘조력자’다.
반복적이고 정량적인 작업은 AI가, 맥락적 해석과 전략적 연결은 사람이 맡는 구조가 가장 이상적이다.

즉, AI가 탐색의 속도를 높여주고, 사람은 깊이를 더하는 것이다.
UX 리서치의 미래는 결국 빠른 탐색과 깊은 이해의 균형에서 완성된다.

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