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UT 후, 개선 작업
0. 설문조사 & UT
객관적인 분석을 위해
과업 기반을 활용하여 설문 진행
설계된 가설이 실제 사용자의 맥락에서 명확하게 인지되고,
의도한 행동 흐름(Flow)으로 자연스럽게 이어지는지 객관적으로 검증하기 위해
'과업 기반 사용성 테스트'를 진행했다.
핵심은 "화면이 좋아 보이는가?"라는 주관적 선호를 묻는 것이 아니라,
"특정 과업을 수행하는 과정에서 사용자가 무엇을 인지하고, 다음 행동을 어떻게 유추하는가"를
정량적·정성적으로 추적하는 것이었다.
검증 기준 및 설계 원칙
앞서 수립한 설계 기준을 바탕으로,
사용자 인지 흐름에 맞춘 3가지 검증 뎁스를 설정했다.
[결제 전] "유효한 혜택(위치/시간)을 즉시 인지하고 탐색할 수 있는가"
[결제 후] "이번 결제로 얻은 이득의 크기와, 이를 기반으로 한 다음 행동이 명확한가"
[지속 사용] "설계된 보상 구조(육성/유니온)가 반복 사용의 동기(Trigger)로 작동하는가"
핵심 과업 검증 질문
사용자의 막연한 의견이나 시각적 감상을 배제하고,
철저히 [목적 탐색 -> 행동 확장 -> 인지 마찰]에 집중하여 과업질문을 설계했다.
[목적 탐색]
"혜택을 확인(또는 획득) 하기 위해 가장 먼저 시도한 행동이나 확인한 정보는 무엇이었나요?"
[행동 확장]
"더 많은 혜택(추가 보상)을 받기 위해, 다음으로 어떤 행동을 해야 한다고 이해하셨나요?"
[인지 마찰]
"태스크를 수행하는 탐색 과정에서 헷갈리거나 잠시 멈칫했던 지점이 있었나요?"
1. UT 결과 & 개선 작업
설계 가설의 객관적 검증을 위한
과업 기반 사용성 테스트 진행
수립한 3가지 설계 기준이 실제 사용자 맥락에서 어떻게 인지되고 행동으로 전환되는지 파악하기 위해,
5명을 대상으로 과업 기반 설문 조사를 진행했다.
사용자 피드백을 반영해 화면 위계와 구조를 개선하기로 결정했습니다.
따라서, 광고로 오인되기 쉬운 상단 배너는 제외하고, 혜택 원인 → 추천(근거) 순서로 재배치해
추천이 ‘광고’가 아니라 '근거 있는 제안'으로 인지되도록 구조를 조정하기로 결정했다.
이에 따라 정보의 흐름을
'카테고리 및 가맹점별 데이터 확인 -> 맞춤형 혜택 제안'
순으로 재배치했다.
상세 요약 데이터를 통해 사용자가 자신의 소비 패턴을 직관적으로 인지하도록 돕고,
이어지는 추천 카드에는 '쇼핑 지출 집중', '이마트 잦은 방문'과 같은 구체적 근거를 태그로 노출했다.
이를 통해 혜택 추천이 맥락 없는 광고로 오인되는 것을 방지하고,
철저히 데이터에 기반한 '개인화된 제안'으로 납득되도록 개선했다.
사용자 피드백에서 확인된 '키우기 기능의 반감', ‘즉시 포인트 선호’를 반영해,
홈 화면을 가득 채우던 캐릭터 영역을 카드형 레이아웃으로 축소하고, 즉시 행동을 요구하던
'먹이 주기' 패널을 제거해 성장 요소 자체는 유지하되 첫 화면에서의 시각적 우선순위를 낮춰,
즉각적인 보상 혜택과 동등한 무게감으로 인지될 수 있도록 시각적 계층을 재정렬했다.
2. 새로운 니즈 발견
오프라인 '마감 할인'
정보에 대한 잠재 수요 발견
사용성 테스트를 진행 후, 사용자들이 공통된 새로운 니즈를 밝혀주었다.
“신세계, 이마트는 매일 마감 시간에 마감 할인을 진행하는 데,
마감 할인 상품 정보를 확인할 수 있으면 좋겠어요.”
해당 니즈는 사용자에게서 공통적으로 발견되었으며, 이를 단순 기능 추가가 아닌
신세계 그룹의 오프라인 인프라를 앱으로 확장할 수 있는 핵심 기회로 판단했다.
따라서, 잠재된 기회를 검증하기 위해, 실제 마감 시간대의 이마트와 신세계백화점을
방문하여 판매 환경과 고객 동선을 면밀히 분석했다.
3. 현장의 문제점 발견
오프라인 '마감 할인'
정보에 대한 잠재 수요 발견
왼쪽은 동일한 가격의 상품, 오른쪽은 중량에 따라 가격이 다른 상품공산품과 달리 신선식품(회, 육류)은 개별 중량에 따라 가격이 매겨지고 있었다.
그러다 보니 상품마다 가격이 모두 다르기 때문에, 앱 내에서 하나의 확정된 가격으로
정보를 안내하기 어려운 구조였다.
진열 상태와 전산 재고가
일치하지 않는 현장 환경
출처 : 경향신문현장에서는 고객이 상품을 카트에 담았다가 다시 놓는 등 변수가 빈번했다.
이로 인해 전산 재고와 실제 진열된 물량이 시시각각 달라져, 앱에서 정확한 재고 상황을
실시간으로 반영하기 어려웠다.
4. 인사이트
물리적 현장과 시스템 간의
'데이터 공백'을 확인
진열 상태가
빠르게 바뀌는 환경
마감 할인 상품은 수량이 제한적이며, 고객이 상품을 담았다가 다시 내려놓는 행동이
반복되면서 진열 상태와 실제 재고가 짧은 시간 안에 계속 달라지고 있었다.
운영 구조상
정확한 재고 제공의 어려움
정수시로 변하는 진열대의 상황을 매장 직원이 실시간으로 전산에 반영하는 것은
물리적으로 불가능한 구조로 앱에서 정량적인 재고 수량을 안내하는 것은 어려웠다.
설계 기준
정량적 수치가 아닌,
'방문 가치' 중심의 정보 재설계
부정확한 재고 수량 안내를 배제하고, 사용자가 '구매 가능 여부'를 직관적으로 판단할 수 있도록
정보의 기준을 재정의했다.
"사용자가 지금 방문할 가치가 있는가?"
직관적으로 판단하여 즉시 행동할 수 있는 데, 집중했다.
5. 솔루션
내 주변에서 즉시 발견하는
위치 기반 마감 할인
마감 할인 상품은 일반적인 탐색 대상이 아니라, 사용자가
'즉시 접근' 가능할 때만 가치가 발생하는 시의성 높은 혜택이다.
따라서 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라,
“지금 내 주변에 획득 가능한 기회가 있다” 인지시키는 데 초점을 두었다.
매장 반경 내 진입 시에만 바텀 팝업을 노출하여 피로도를 줄이고,
물리적 거리를 도보 3분, 같은 시간 단위로 환산하여 보여줌으로써 심리적 이동 장벽을 낮추고
즉각적인 방문을 유도할 수 있도록 설계했다.
구매 이력을 분석한
'개인화 큐레이션'으로
탐색 비용 최소화
촉박한 마감 시간대, 사용자의 탐색 고민을
최소화하기 위해 상단에 '개인화 큐레이션' 탭을
배치하여 맞춤 상품(자주 구매, 관심 소비 등)을
즉시 선별하도록 구성했다.
또한 상세 리스트에서는 변동폭이 큰 신선식품
'가격을 범위'로하고, 상품이 '위치한 층과
코너 정보'를 구체적으로 명시하여, 매장 도착 후
사용자의 혼선 없이 구매 행동으로 이어질 수
있도록 구성했다.
품절 시, 방문 리스크를
완충하는 ‘대체 제안’
실시간 재고 동기화가 어려운 오프라인 한계를
전제로, 매대 소진 등 현장 상태 변화를
'품절 신호'로 활용했다.
목표 상품이 진열대에 없는 순간에도 탐색 맥락이
끊기지 않도록 유사 상품과 맞춤 혜택을 즉시
제안하는 흐름을 구성해, 방문 이후에도
동일 맥락에서 대체 선택이 이어질 수 있도록
설계했습니다.
6. Validation Signals
개선안은 전반적으로 이해됐고,
마감 할인은 방문 가능성을 확인했다.
설계한 3단계 경험이 실제 사용자의 일상에서 어떻게 작동하는지 검증하고,
구조적 한계점을 도출했다.
정리하며
행동 기반 검증과 구조 재정렬
‘좋아 보이는가?’를 묻는 대신, 사용자가 무엇을 먼저 탐색했고 어디서 멈칫했는지를 추적했다.
맘테스트(Mom Test) 원칙을 적용한 과업(Task) 검증을 통해,
설계 가설이 의도대로 작동하는 구간과 인지적 마찰로 인해 행동 전환이 지연되는 지점을
명확히 분리할 수 있었다.
‘좋은 아이디어를 설득하는 것’보다 가설이 깨지는 지점을 드러내고 설계를 재정렬하는 것이
더 중요하다는 기준을 갖게 되었다.
비즈니스 로직과 사용자 맥락의 간극
사용성 테스트에서 ‘캐릭터 키우기’는 일부 사용자에게 리텐션 동기가 아니라 추가 과업으로 인식되었다.
(“굳이 포인트를 받으려고 키워야 하냐”, “차라리 광고가 낫다”)
이 결과를 통해 비즈니스 목적을 담은 장치일수록 사용자에게는 인지 비용으로 전환될 수 있으며,
기능의 동기·보상·맥락이 먼저 설득되어야 한다는 리스크를 학습할 수 있었다.
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긴글 읽어주셔서 감사합니다☺️