모바일앱 AI UX디자인 시리즈 (1)
1) Onboarding
최근 AI를 이용해 컨텐츠를 추천 해주는 스마트폰 어플리케이션의 UX디자인 프로젝트를 진행하게 되었다. 프로젝트를 하며 느낀 점이지만 AI추천을 기반한 서비스앱을 디자인하는것은 정말 어려운듯 하다. 그 이유는 두가지 정도로 정리할 수 있다.
1) 아직은 낮은 AI기술 성숙도
2) 사용자에게는 아직은 생소한 AI기술.
사용자가 보내는 모든 신호와 데이터를 수집해 아주 정확한 추천을 해줄 수 있다면 사실 AI UX디자인에 많은 고민을 할 필요가 없다. 하지만 수집할 수 있는 데이터는 한정적이고 낮은 정확도로 추천의 실수도 많다. 그러면 사용자는 생각할 것이다. "왜 추천이 잘 안되지? 도대체 이게 무슨 AI라는거야?". 사용자에게 일일히 AI 알고리듬과 이유를 설득시키기에는 사용자들은 AI라는것에 대해 많이 알고있지 않으며 사실 알려고 하지도 않는다.
낮은 AI기술 성숙도의 문제를 해결하며 사용자에게 양질의 추천경험을 제공하여 신뢰를 얻는 과정.
이것이 AI UX의 목적이지 않나 생각한다. 최근 프로젝트를 진행하며 어떻게 AI를 적용한 서비스앱의 UX디자인을 할 수 있을까? 라는 질문부터 시작했던 나의 고민들의 결과와 리서치들을 모아 놓고,
사용자가 서비스앱을 접하는 순간부터 사용하고, 피드백을 받고, 그로부터 이득을 받으며 재사용까지 이어지는 사용자 여정별로 원칙을 정리해 보려한다.
1 - AI기술을 접하는 순간을 위한 UX, Onboarding 전략
생각보다 사용자는 AI기술과 친숙하지 않다. 들어는 봤지만 그게 뭔지 잘 모르거니와 알 필요도 없다. 하지만, 내가 디자인하는 이 서비스가 AI기능을 차별화 전략으로 내세우고 싶은 장점이라면 디자이너 입장에서 이 어렵고도 생소한 기술을 어떻게 사용자에게 잘 알려줄지가 최대의 고민일것이다. 그럴땐 별도의 Onboarding 프로세스를 가져가는게 좋다.
AI가 무엇을 할 수 있는지 알려줘야 하며 어떤 이득을 얻을 수 있는지 알려줘야 한다.
필요하다면 어떻게 AI가 학습하는지 알려줘야 한다.
예를들어 살펴보자.
예 - Apple Music, AI추천기능
서비스를 시작하기 전 사용자가 좋아하는 가수와 취향을 물어본다. 물론 AI엔진의 추천 정확도를 높이는데도 도움이 되지만 내가 좋아하는 가수와, 곡 그리고 취향을 기반으로 추천을 해주는 거구나! 라는 명확한 메시지를 전달하는 용도로도 잘 활용이 되었다. 사용자는 AI라는것을 어렵지 않게 받아 들일 수 있게 된다.
서비스를 시작하기 전 나의 취향을 입력한다.예 - Watcha
왓차를 처음 시작할때 나의 취향에 맞는 작품을 고르는 Onboarding 페이지를 거치게 되어있다. Apple Music과 마찬가지로, 이 과정을 통해 AI 추천의 정확도도 높아지지만 나중에 앱을 사용하면서도 별점을 매기면서 더 높은 정확도의 추천을 받을 수 있는 Watcha AI 추천 작동방식에 대해서도 학습할 수 있는 기회를 제공한다.
Onboarding 페이지의 역할
추천 알고리듬기반의 추천 서비스앱을 디자인할 때 가장 큰 고민거리는 최초 사용자에게 제공하는 추천의 경험이다. AI 추천을 위한 최초 사용자으로부터 쌓은 데이터가 없기때문에 양질의 추천을 할 수 없고, 그로인해 사용자 이탈이 발생할 확률이 높아지기 때문이다.
1)
Onboarding 페이지를 통해 사용자로부터 초기 데이터를 입력받고 양질의 AI 추천경험을 제공하여 사용자 이탈을 방지할 수 있다.
2)
또한, Onboarding 페이지로 추천방식을 학습시키는 도구로 활용할 수 있다. 왓챠처럼 영화의 별점을 매길수록 데이터가 쌓여 더 정확한 AI의 추천을 받을 수 있다는 메시지도 여기서 전달 할 수 있다.
3)
대신 Onboarding페이지에서는 사용자가 답하기 너무 어려운 질문이나 인터렉션방식 (예를들어 당신의 취향을 30자 이상으로 서술하시오 같은 듣자마자 당장 앱을 지워버리고 싶은 어려운 질문같은것)은 지양하는것이 좋겠다.
다음에는 "사용자의 개입으로 AI는 학습해야한다" 라는 글로 다시 돌어오겠습니다 :)
