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디자인 프로세스
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여행 장소 추천 AI UX개선 프로젝트
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John
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여행 장소 추천 AI UX 개선 프로젝트를 통해, AI 여행 큐레이터라는 새로운 UX를 도입하여, ‘AI 에게 질문하는 것의 막막함’과 ‘정보의 부재’ 등의 주요 문제를 개선했습니다.
리라는 사용자의 질문과 맥락에 기반해 여행 장소를 추천하는 생성형 AI 서비스입니다. 원하는 여행 장소를 AI로 쉽게 찾아줘 사용자의 시간을 아껴줄 수 있게 하는것이 서비스 목표입니다. 하지만 첫 UT 진행 시, 많은 문제점이 있었어요.
프로젝트 배경
AS-IS는 사용자가 찾은 장소를 가로스크롤 카드로 보여주고, 해당 장소 정보를 숏폼 영상 형식으로
제공되는 형태로 디자인되었어요.

문제
개발된 프로토타입으로 사용자 10명을 대상으로 UT를 진행했고, UT에서 얻은 주요 문제는 다음과 같아요.
처음 앱을 실행하고 AI에게 어떻게 물어봐야할지 고민하던 사용자가 많았어요.



사용자 질문에 따라 장소 3개가 추천되는데, 원하는 장소가 안나와서 몇 번이고 질문을 반복하는 경우가 생겼어요.


장소 소개글은 수집한 장소 정보를 조합해서 AI가 자동으로 작서앻요. 하지만 정보가 부족하고 리뷰를 볼 수 없어서 다시 한번 따로 검색해볼 것 같다는 의견이 있었어요.


또한 가장 큰 문제는 앱의 '차별점'이 없다는것이였어요. 단순 '검색'과는 다른 우리 서비스만의 사용자 경험을 만드는게 필요했어요.

우리팀의 제약사항
개선 사항을 모두 이상적으로 반영하면 좋았겠지만, 제약 사항이 몇 가지 있었어요.
추가 개발 및 구글이나 유튜브에서 제공하는 API를 이용할 수도 있었지만 초기 스타트업의 부족한 자본, 시간, 인력 리소스 등 모두를 고려할 수 밖에 없었어요. 따라서 해당 제약사항들을 염두하면서, 최소한의 효율로 빠르게 실행할 수 있는 방법을 고민이 필요했어요.
목표 설정
우리 팀은 이번 프로젝트의 목표를 아래와 같이 설정했어요.
1.
AI에게 질문을 쉽게할 수 있는 온보딩.
2.
추가적인 개발과 정보 없이 사용자에게 매력적인 정보를 제공.
3.
사용자가 더 많은 장소를 탐색할 수 있는 선택지 제공.
4.
우리 서비스만의 새로운 사용자 경험 제공.
가설 도출 과정
목표를 달성하기 위해 먼저 생성형 AI가 사용자에게 어떤 가치를 제공해 줄 수 있을지 고민하고,
리서치를 진행했어요.

1.
생성형 AI의 가치
질문의 맥락에 따른 맞춤형 정보를 제공하고 텍스트 정보를 빠르게 취합, 수정, 생성할 수 있다.
2.
리서치
여행자들은 여행지의 인기와 리뷰에 영향을 많이 받으며, 다른 사람의 경험을 듣고 싶어 한다.
가설
빠른 텍스트 처리 능력을 활용해 기존의 장소 정보들을 큐레이션글로 재가공하고, AI에게 페르소나를 부여하여 직접 경험한 여행지처럼 소개할 수 있다면?
해결
단순 나열식 여행 장소 추천이 아닌, 페르소나가 부여된 'AI 여행 큐레이터' 로 마치 실제 여행에서 얻은 것 처럼 깊이 있는 큐레이션으로 여행지 정보를 제공했어요.
UX 전략
향상된 상호작용을 위한 대화 경험 개선
'AI 여행 큐레이터'라는 페르소나를 부여하기 위해서 정말 사람에게 응답받는 것 처럼 상호작용 경험을 개선해야했다고 생각했어요.

AS-IS
사용자 질문 CASE에 따라 응답문이 고정되어있어 AI임에도 딱딱한 느낌을 줬어요.
TO-BE
AI 응답이 실제 대화 같은 느낌을 주도록 설계하고, GPT API 비용과 사용자 질문이 뷰포트
위로 넘어가지 않도록 고려하며 개발팀과 함께 답변 길이를 조절했습니다.
응답 순서 설계
1.
질문에 대한 응답
2.
큐레이션 개수
3.
큐레이션 종합 설명
상황별 예외 케이스를 구분하고, 예상되는 사용자 감정을 고려하여 친근한 답변을 제공했어요.
예외케이스 카테고리
1.
정보가 없을 경우
2.
추천할 장소가 없을 경우
3.
비상식적인 질문
4.
여행 관련 질문이 아닐 경우
1.
추천에 대한 불만
2.
유사한 장소를 추천하는 경우
질문의 막막함 해소 위한 AI 어드바이저
AI 어드바이저가 맞춤형 질문을 제안함으로써, 처음 사용하는 사용자도 고민하지 않고 질문할 수 있도록 설계했어요.
또한 사용자 편의와 나에게 맞춤화된 AI라는 경험을 주기위해 CASE를 2가지로 나눠 설계했어요.
CASE01 - AI 대화방 첫 진입 시
1.
처음 여행 계획을 세우려는 초보자는 어디서부터 시작해야 할지 막막하고, 질문 선택에 어려움을 겪습니다. 어드바이저가 미리 제안한 범용적인 여행지 질문들로 계획을 쉽게 시작할 수 있습니다.

CASE 02 - 장소를 계획에 추가했을 때
1.
AS-IS에서는 여행 장소를 추가한 후, 다음 장소를 탐색하려면 다시 채팅하는 과정을 거쳐야 하지만 TO-BE에서는 여행 장소를 추가하면 AI 어드바이저가 추가한 여행 장소와 관련된 질문을 추천해줘 장소를 탐색하는 여정을 끊김없이 이어갈 수 있어요.
장소 탐색 경험 개선
기존의 가로 스크롤 뷰가 아닌, 세로 스크롤 뷰를 제공하여 탐색을 용이하게 하고, AI의 페르소나를 유지하며 장소 정보에 대한 부정확성을 친근하게 안내했어요.

AS-IS
1.
정보 정확성 안내 부재
정확하지 않은 장소 정보가 존재할 가능성에도 불구하고, 이를 명확히 안내하지 않아 신뢰성에 문제가 생길 수 있었어요.
2.
불편한 장소 탐색 경험
가로 스크롤 뷰의 한계로 인해 장소 탐색과 다수의 장소 추천에 어려움이 있었어요.
TO-BE
1.
친근한 정보 정확성 안내
GPT로부터 수집한 장소 정보의 부정확성을 고려하여, AI 페르소나의 일관성을 유지하면서 사용자에게 정보 정확성에 대해 친근하게 안내했어요.
2.
장소 탐색 경험 개선
장소 선택을 용이하게 하기 위해 최대 10개의 큐레이션을 제공하며, '큐레이션 보기' 버튼을 통해 장소의 상세 정보를 확인할 수 있어요.
장소 탐색을 더 쉽게 하고 사용자가 더 많은 장소를 볼 수 있게 하기 위해, 가로 스크롤에서 세로 스크롤 뷰로 전환했어요.
일관성 있는 큐레이션 제공 - 장소 상세 페이지
여행 블로그와 여행 가이드를 참조하여 호불호가 없을만한 친근한 말투를 고민했고,
개발자와 협업해 이를 장소 상세페이지에 일관되게 적용했습니다

AS-IS
1.
정보가 부족한 장소 상세페이지
여행 계획에 추가할 만한 장소의 매력과 정보가 부족했어요.
2.
불편한 장소 탐색 경험
숏츠 영상 도입을 위해 만든 UI로, 텍스트 정보 제공에 부적합한 레이아웃이였어요.
TO-BE
1.
장소 상세페이지
사용자가 주요 정보를 쉽게 읽을 수 있도록 큐레이션을 설계했어요.
AI가 마치 직접 장소를 방문한 것처럼 느껴지게 설계하여, 장소의 매력이 부족하거나 소셜 프루프적 요소가 결여된 문제를 해결하기 위해 노력했어요.
2.
이미지 부재 문제 해결
이미지 부재 문제를 해결하기 위해 웹뷰를 연결하여 사용자가 이미지를 볼 수 있도록 했어요.
결과
실제 프로토타입 개발을 마친 후, 이전에 테스트를 실시했던 사용자에게 다시 사용성 테스트를 진행했어요. 이후, 인터뷰 내용을 종합하여 최종 서비스 방향을 설정할 수 있었어요.
긍정적 피드백

개선된 서비스를 경험한 후, 사용자가 직접 앱을 탐험하는 시간이 크게 늘었고 개선된 UXUI가
긍정적으로 평가됐어요.
부정적 피드백
단순한 장소 추천을 넘어서 주변 정보, 상세 설명, Social Proof적 요소, 그리고 맞춤 여행 계획의 제공을 원했어요.

배운 것
생성형 AI 서비스를 만든 다는 것은
더 깊이 사람을 이해하는 것이다.
데이터 파악의 중요성
프로젝트 초반, 데이터 이해가 부족으로 채로 와이어 프레임을 설계했습니다.
이는 수정 작업과 비즈니스 요구 미반영으로 이어졌습니다.
이를 통해, 초기 단계에서 사용 가능한 자원 파악의 중요함을 배웠습니다.
답을 모를때는 빠르게 물어보기
AI 말투 설정은 중요한 과제였습니다. 말투를 예시로 만들어 개발팀과 공유하고,
협업하여 프롬프팅 엔지니어링에 적용했습니다.
이 과정에서, 개발팀과의 원활한 커뮤니케이션이 AI 프로젝트 성공의 핵심임을 배웠습니다.
사용자 중심의 팀으로 바꾸기
유저 테스트를 통해 AI를 디자인 의도와 다르게 사용하는 경우를 파악했습니다.
예상치 못한 사용 방식을 보면서 사용자를 더 깊이 관찰하고, 예상 밖의 요소를
디자인에 반영하는 것의 중요성을 깨달았습니다.
Jo
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John
블라인드 화상채팅 Haze
블라인드 화상채팅 Haze를 기획 & 디자인했어요. 1차 MVP 개발 완료하여 플레이스토어 배포했어요. 재미로 했던 화상채팅에서 불쾌했던 경험이 있으셨나요? 이 문제를 해결하기 위해, 바로 얼굴이 공개되는 기존 화상채팅과는 달리, 먼저 블라인드로 대화를 나눈 후 서로의 얼굴을 공개함으로써 낯선 사람과도 편안한 소통이 가능하게 하는 헤이즈를 기획하고 디자인했어요. 프로젝트 배경 '화상 API를 사용한 앱' 이라는 주제로 사이드 프로젝트를 진행했어요. 우리는 화상채팅 서비스를 만들기로 결정했고, 이 것으로 어떤 문제를 해결할 수 있을까를 고민했어요. 설문조사 화상채팅 서비스를 경험해본 적 있는 21명을 대상으로 설문조사를 진행했어요. 누구를 만날지 기대됨과 동시에 모르는 타인에게 내 얼굴을 공개하는 것이 꺼려진다는 의견이 대다수였어요. 문제 설문조사 내용을 토대로 3명과 인터뷰를 진행하고 주요 문제점 2가지를 정의했어요. 가설 처음에는 얼굴을 가리고 이야기하다가 신뢰가 쌓이면 상호 동의 하에 얼굴을 공개하는 건 어떨까? 해결 화상채팅에 블라인드 기능과 연락 여부 선택권을 제공함으로써, 사용자가 기대감을 갖고 편안하게 소통할 수 있을 거라고 예상했어요. 서비스의 안전감과 신뢰를 강조함과 동시에 상대방과 연결된다는 느낌이 들 수 있도록 인터랙션 및 UI를 구성했어요. 안전감을 느낄 수 있도록 안전한 환경과 동시에 새로운 만남과 관계 형성에 대한 기대감을 줄 수 있는 경험을 고민했어요.
John
멀티모달 LLM 기술로 강화된 온라인 CS상담
기존 콜센터 상담 방식의 주요 문제를 LLM AI, 모티모달 기술을 적용해 디자인 솔루션으로 도출하고, 사용자 테스트를 통해 긍정적 피드백을 받았습니다. 쇼핑몰에서 네이버톡이나 채널톡 같은 편리한 온라인 CS가 일상화되었어요. 하지만, 전자제품과 같이 복잡한 기술 지식이 필요한 상황에서는 기존의 서비스에는 한계가 있어요. 콜센터 근무 경험에서 발견한 문제를 해결하기 위해, 기술을 활용하여 전통적 CS의 한계를 뛰어넘는 새로운 서비스를 디자인했어요. 프로젝트 배경 콜센터를 근무하며 제가 느꼈던 가장 큰 문제점은, AS 접수나 고장 문의에 필요한 제품 모델명을 대다수 고객들이 어디에서 찾는지 모른다는 것이었어요. 고객에게 제품 사진을 찍어 보내달라 요청한 후 모델명을 파악하고, 다시 전화를 걸어 문제를 해결하는 단순한 작업을 반복했어요. 이러다보니 문제 해결에 시간이 오래 걸렸고, 쌓이다 보니 업무가 과부하됐어요. 저는 이를 AI 기술로 해결할 수 있지 않을까? 생각했어요. 문제 결국, 두 가지 큰 문제가 보였어요. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까 고민해봤어요. 가설 멀티모달 LLM 기술을 CS상담 서비스에 적용시켜, 다양한 사용자 문의를 즉각적이고 정확한 답변을 제공하면, 고객이 원하는 정보를 더욱 쉽고 빠르게 얻을 수 있지 않을까? *멀티모달 LLM : 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 처리할 수 있는 AI 기술 해결 직접 경험했던 고객과 상담원 간의 상담 과정에서 발생할 수 있는 주요 대화 흐름에 집중했어요. 이를 AI 기반 서비스로 해결하기 위한 UX 전략을 도출했어요. 디지털 소외계층을 주 사용자로 고려하여 접근성을 높이고, 인터랙티브한 응답 시각화를 통해 사용자에게 명확하고 이해하기 쉬운 UI를 제공하는 것을 최종 디자인 방향으로 설정했어요.
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John
반응형 AI 여행 가이드 웹앱 UI/UX 기획 및 디자인
LLM 기반 AI 여행 테마 가이드 스토어의 웹 UIUX를 설계하고, 프로토타이핑 및 설문조사를 진행했습니다. 설문조사 결과, 구매의향률 800% 향상시켰습니다. 프로젝트 배경 LLM 기반 여행 AI 가이드 "리라"는 다양한 여행지를 추천해 주는 서비스로, 사용자의 질문에 범용적인 여행 장소와 정보를 제공합니다. 하지만, MVP 출시후 사용자 인터뷰로부터 얻은 초기 피드백에서 서비스에 실제 금액을 지불할 의향이 있는 사용자는 12%에 불과했어요. '금액 지불 의향'을 중점적으로 본 이유는 해당 서비스는 GPT 토큰비용이 들어가기에 BM도 해당 토큰비용을 생각할 수 밖에 없었어요. 이에 따라 고객의 니즈를 파악할 수 있는 UX설계와 설문을 통한 PMF를 검증을 제안했어요. 문제 MVP 제품 UT 후, 인터뷰를 통해 실제 금액 지불 의향을 파악했습니다. 그 결과 '지불 의향이 있다.' 라고 답변한 사용자가 12%에 불과했어요. 주요 사용자 인터뷰 내용 UT에서 얻은 사용자의 주요 의견은 '개인화된 장소 추천의 부재'였어요. 추천해주는 여행 장소들이 범용적이고, 사용자의 개인적인 취향과 요구를 충분히 반영하지 못하여 사용자를 만족시키지 못했어요. 목표 설정 우리팀은 이번 스프린트 목표를 아래와 같이 설정했어요. STEP 01. 여행 추천 개인화 강화할 수 있는 기능 도출. STEP 02. 사용자 구매 의향률 향상을 검증. STEP 03. 결과에 따라 서비스 방향성 재설정. 그리고 이를 달성하기 위해 아래와 같은 사항을 고려했어요. 초기 시장 진입을 위한 마케팅까지 고려한 기능 이어야한다. 우리팀은 초기 시장 진입을 고민하지 않은 디자인으로 MVP출시 후 홍보에 어려움을 겪었었어요. 따라서, 이번 스프린트를 기획할 때 어떻게 초기 시장에 진입하고, 사용자들에게 자연스럽게 바이럴될 수 있을까를 고민했어요. 가설 도출과정 가설을 도출하기 위해 우리 팀이 현재 가지고 있는 능력, 현재 여행 트렌드를 리서치했어요. 우리팀의 능력