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[UXUI 리뷰] 개인화는 정말 좋은 UX일까?

dooday — Sun, 5 Jul 2026 00:55:29 +0900

https://www.sedaily.com/article/13824361 https://news.lginnotek.com/1300

개인화는 정말 좋은 UX일까?

요즘 UX 아티클을 읽다 보면 빠지지 않고 등장하는 단어가 있다. 바로 '개인화(Personalization)'다. 유튜브는 내가 좋아할 영상을 골라주고, 쿠팡은 내가 살 것 같은 상품을 먼저 보여주고, 스포티파이는 내 취향의 플레이리스트를 매주 만들어준다. 개인화는 이제 좋은 UX의 기본값처럼 여겨진다.

그런데 문득 궁금해졌다. 개인화는 정말 좋기만 한 걸까? 나를 잘 아는 서비스는 언제나 나에게 이로운 걸까? 이번 글에서는 개인화의 양면을 실제 사례와 함께 들여다보려고 한다.

개인화는 원래 너무 좋은 아이디어였다

개인화가 왜 생겼는지부터 생각해보자. 인터넷에는 콘텐츠가 너무 많다. 유튜브에는 1분마다 수백 시간 분량의 영상이 업로드되고, 넷플릭스에는 평생 봐도 다 못 볼 작품이 쌓여 있다. 사람이 이걸 전부 뒤져서 고를 수는 없다.

그래서 서비스들은 생각했다. "이 사람이 뭘 좋아하는지 안다면, 좋아할 만한 것만 골라서 보여주자." 여기까지는 완벽하게 사용자를 위한 좋은 아이디어다. 수만 개의 선택지 앞에서 느끼는 피로를 줄여주고, 탐색 시간을 아껴주고, 내 취향을 알아주는 서비스. 개인화는 분명 사용자를 편하게 만들었다. 문제는 이것이 '너무 잘' 작동하면서 시작되었다.

https://www.khan.co.kr/newsletter/inspia/article/202502052040101

필터 버블 : 좋아하는 것만 보여줬을 뿐인데..

유튜브에서 고양이 영상을 몇 개 봤다고 해보자. 알고리즘은 '이 사람은 고양이를 좋아한다'고 판단하고 고양이 영상을 더 보여준다. 나는 또 보고, 알고리즘은 더 확신하고, 더 보여준다. 이 순환이 반복되면 어느 순간 내 피드에는 고양이만 남는다. 강아지도, 다큐멘터리도, 어쩌면 내가 좋아했을지 모르는 새로운 것들은 애초에 화면에 등장하지 않는다.

고양이라면 귀엽고 끝이지만, 이것이 뉴스나 정치 콘텐츠라면 이야기가 달라진다. 내 생각과 비슷한 의견만 계속 접하다 보면 "세상 사람들 대부분이 나처럼 생각한다"는 착각에 빠지게 된다.

이 현상을 필터 버블(Filter Bubble)이라고 부른다. 2011년 엘리 패리저(Eli Pariser)가 처음 지적한 개념인데, 그는 심지어 구글 검색 결과조차 사람마다 다르게 나온다는 점을 문제 삼았다. 우리는 같은 인터넷을 쓰고 있다고 믿지만, 사실은 각자 다르게 편집된 인터넷을 보고 있는 셈이다. *예전에 필터 버블에 대해 포스팅 한 적이 있으니 참고해도 좋다!

여기서 UX 관점의 흥미로운 지점이 있다. 알고리즘은 잘못한 것이 없다는 사실이다. "사용자가 원하는 것을 보여준다"는 목표를 충실히 달성했을 뿐이다. 그런데 그 결과로 사용자는 우연히 새로운 것을 발견할 기회, 즉 세렌디피티를 잃었다. 원하는 것만 주는 것이 항상 좋은 것은 아니라는, 개인화의 첫 번째 역설이다.

[UX 사회학] 필터 버블 (Filter Bubble)

필터 버블 (Filter Bubble) 이란?사용자가 온라인에서 접하는 정보가 개인화 알고리즘에 의해 제한되어, 특정한 관점이나 취향에 갇히게 되는 현상을 의미한다. 검색 엔진, 소셜 미디어, 뉴스 사이트

dooday.tistory.com

https://www.youtube.com/watch?v=pdpVXd9GojQ

소비자의 반감을 샀던 개인화 : Target 임신 예측 사건

개인화의 어두운 면을 이야기할 때 빠지지 않는 사건이 하나 있다. 2012년 미국의 대형마트 Target에서 벌어진 일이다.

Target은 고객의 구매 데이터를 분석해 '이 고객이 임신했을 확률'을 예측하는 모델을 만들었다. 임산부들의 구매 패턴에는 공통점이 있기 때문이다. 무향 로션을 사기 시작하고, 특정 영양제를 구매하는 식이다. Target은 임신한 것으로 추정되는 고객에게 유아용품 쿠폰을 발송했다.

그러던 어느 날, 한 아버지가 매장에 찾아와 항의했다. "왜 고등학생인 내 딸에게 아기용품 쿠폰을 보내는 겁니까? 임신이라도 하라는 겁니까?"라며 역정을 낸 항의에 매니저는 사과했다. 그런데 며칠 뒤, 그 아버지가 다시 전화를 걸어 오히려 사과했다. 딸이 정말로 임신 중이었던 것이다. 아버지보다 마트가 먼저 딸의 임신을 알았던 셈이다.

이 사건이 상징적인 이유는, 개인화가 '틀려서' 실패한 것이 아니라 '정확'하기만 했다는 점에서 실패했다는 점이다. 예측은 완벽했지만 사용자 경험은 최악이었다. "이들이 나를 감시하고 있구나"라는 서늘함이 모든 편리함을 덮어버렸다.

더 흥미로운 것은 이후 Target의 대응이다. 유아용품 쿠폰만 보내면 티가 나니, 그 사이에 와인잔이나 잔디깎이처럼 전혀 상관없는 상품을 일부러 섞어서 보내기 시작했다. 우연히 쿠폰북에 아기용품이 포함된 것처럼 보이게 만든 것이다. 말하자면 '알면서도 모르는 척하는 UX'를 설계한 셈이다. 개인화의 성공을 좌우하는 것은 정확도가 아니라 사용자가 어떻게 '느끼는가'라는 것을 보여주는 사례다.

사람들은 언제 개인화를 '소름'이라고 느낄까?

그렇다면 그 '소름'은 정확히 어디서 오는 걸까. 하버드비즈니스리뷰(HBR)에 실린 연구가 해당 질문에 힌트를 준 것이 있다.

연구진은 먼저 오프라인 세계의 프라이버시 규범에서 출발한다. 사람들은 프라이버시에 대해 항상 논리적이지 않다. 처음 만난 낯선 사람에게는 비밀을 술술 털어놓으면서, 정작 가까운 사람에게는 같은 이야기를 숨기기도 한다. 다만 사람들이 불쾌함을 느끼는 데에는 일정한 규칙이 있다.

하나는 정보의 성격이다. 성, 건강, 돈처럼 은밀한 정보일수록 민감해진다. 다른 하나는 정보가 전달되는 방식이다. 내가 직접 말하는 것(1차 공유)은 괜찮지만, 같은 이야기가 나도 모르는 사이 남을 통해 흘러가는 것(제3자 공유)은 매우 불편하다. 임신 초기의 여성이 친한 동료에게 직접 임신 소식을 전하는 것과, 말하기도 전에 동료가 먼저 "너 임신했지?"라고 넘겨짚는 것의 차이를 떠올리면 된다. 후자는 받아들이기 어렵다. 정확히 위의 Target 사건에서 벌어진 일이다.

연구진은 이 오프라인 규칙이 디지털 광고에도 그대로 적용되는지 실험했다.

참가자들에게 웹사이트를 둘러보게 한 뒤 똑같은 타깃 광고를 보여주되, 광고 옆에 붙는 설명 문구만 다르게 했다.

한 그룹에는 "이 광고는 우리 사이트에서 클릭하신 제품에 따라 보여집니다" (1차 공유),
다른 그룹에는 "이 광고는 외부 사이트에서 클릭하신 제품에 따라 보여집니다"(제3자 공유)라고 알려준 것이다.

결과는 뚜렷했다. 제3자 공유 그룹에서는 개인화의 가치보다 사생활 우려가 더 크게 나타났고, 제품 구매 의사가 다른 그룹 대비 약 24% 낮았다. 등 뒤에서 내 얘기가 오간다는 느낌이 반감을 만든 것이다.

두 번째 실험도 흥미롭다. 참가자들에게 쇼핑 프로필을 직접 작성하게 한 뒤,

한 그룹에는 "직접 작성해주신 정보에 따라 보여지는 광고입니다",
다른 그룹에는 "우리가 여러분에 대해 추정한 정보에 따라 보여지는 광고입니다"라고 알렸다.

광고는 모든 그룹에서 동일했다. 그런데 '추정'이라는 단어를 본 그룹의 구매 의사는 약 17% 낮았다.

이 실험이 아름다운 지점은, 광고 자체는 한 글자도 바뀌지 않았다는 것이다. 달라진 것은 오직 내 정보가 어떤 경로로 흘러왔는지에 대한 설명뿐이었다. 그런데도 구매 의사가 움직였다. 사람들이 거부하는 것은 개인화된 광고가 아니라, 뒤에서 흘러온 정보와 넘겨짚은 추측이라는 것이다.

사용자들의 모순 : 개인화-프라이버시 패러독스

그렇다면 사용자들은 개인화를 싫어하는 걸까? 아니다. 개인화 자체를 싫어하는게 아닌 것을 모두 알고 있을 것이다.

가끔 사용자들에게 설문조사를 해보면 사람들은 "개인정보 수집이 싫다"고 답한다. 그런데 동시에 "나와 상관없는 광고가 뜨는 것도 싫다"고 답한다. 개인화된 경험은 원하면서, 그것을 위해 필요한 데이터 제공은 꺼리는 것이다. 학계에서는 이 모순을 개인화-프라이버시 패러독스(Personalization-Privacy Paradox)라고 부른다.

사용자 입장에서 보면 이것은 모순이라기보다 일종의 거래 계산에 가깝다. "내 정보를 주는 대신 얻는 것이 무엇인가?"라는 저울질을 매 순간 하고 있는 것이다. 쿠폰이나 편리함이 충분히 크다고 느끼면 정보를 내주고, 아니라고 느끼면 거부한다.

그리고 이 저울이 '감시당하는 느낌' 쪽으로 기울면, 흥미로운 일이 벌어진다. 커뮤니티에는 "친구랑 대화만 했는데 몇 시간 뒤 그 제품 광고가 떴다, 폰이 도청하는 게 분명하다"는 글이 심심찮게 올라온다. 지금까지 스마트폰이 대화를 몰래 녹음해 광고에 썼다는 증거는 발견된 적이 없고, 보안 연구자들은 이 현상을 같은 와이파이를 쓰는 가족·지인의 검색 기록, 위치 정보, 나와 비슷한 사람들의 행동을 학습한 협업 필터링 같은 데이터 결합으로 설명한다. 하지만 여기서 중요한 것은 진실이 무엇이냐가 아니다. 개인화가 아무런 설명 없이 너무 정확해지면, 사람들은 실제 원리보다 더 무서운 설명을 스스로 만들어내고 시스템 자체를 불신하기 시작한다는 것이다.

이렇게 되어버리면 무서워지는 이유가 있다. 불신은 개별 광고에서 멈추지 않고 서비스 전체로 번진다. 마이크 권한을 끄고, 광고를 차단하고, 앱 자체를 지우는 방향으로 이어지는 것이다. 신뢰를 잃은 개인화는 스스로를 망가뜨린다.

와진짜 개무섭다.. 인스타 음성정보 수집하나봐......

나 오늘 아침에 엄마랑 배움카드 그걸로 바리스타 자격증 따볼까?? 이런 얘기 했었거든? 엄마가 따는거라 나는 뭐 그거에 대해 단한번도 찾아본 적도 없고 바리스타 관심도 엊ㅅ었는데 방금 인

www.instiz.net

같은 데이터, 다른 반응 : Spotify Wrapped와 넷플릭스 썸네일

https://me.pcmag.com/en/streaming-music-services/33858/spotify-wrapped-is-here-how-to-see-yours-and-whats-new-for-2025

여기까지 읽으면 개인화가 나쁜 것처럼 보인다. 하지만 정반대의 사례도 있다.

매년 12월이 되면 SNS는 스포티파이 연말결산(Wrapped)으로 도배된다. "올해 내가 가장 많이 들은 아티스트", "나는 상위 1% 청취자" 같은 카드들 말이다. 곰곰이 생각해보면 이것도 Target과 본질적으로 같다. 내 행동 데이터를 수집하고 분석해서 나에 대해 알아낸 결과물이다. 그런데 왜 Target은 부정적이고, Wrapped는 긍정적일까?

차이는 프레이밍과 주도권에 있다. Wrapped는 "네가 뭘 들었는지 다 알고 있어"가 아니라 "너의 한 해를 정리해서 선물로 줄게"라는 태도를 취한다. 그리고 그것을 열어볼지, 공유할지는 전적으로 사용자의 선택이다. 데이터가 나를 겨냥한 것이 아니라, 나에게 주어진 것이다.

https://qz.com/quartzy/1431884/netflix-denies-its-targeting-users-with-ads-based-on-race

반대로 넷플릭스는 같은 개인화로 비판을 받은 적이 있다. 넷플릭스는 같은 작품이라도 사용자마다 다른 썸네일을 보여주는데, 2018년 일부 흑인 사용자들이 "나에게는 흑인 조연 배우가 크게 나온 썸네일만 보인다. 정작 그 배우는 영화에 10분 남짓 등장하는데"라고 지적했다. 넷플릭스는 인종 데이터를 수집하지 않으며 시청 기록만 사용한다고 해명했지만, 그 해명이 오히려 인종을 묻지 않아도 알고리즘은 시청 패턴만으로 사실상 인종을 추론해낸 다는 것을 알 수 있게 했다. 취향 맞춤인 줄 알았던 개인화가 사실은 인종 프로파일링처럼 느껴진 것이다. 사용자가 이런 민감한 부분을 알게되는 순간, '배려'는 '차별'로 인식이 바뀐다.

또, 실패한 개인화들은 무엇이 있을까?

https://kin.eduwill.net/board/qustnView?qustnIdx=137958

실패한 개인화는 거창한 것이라기 보단, 우리 일상에 사소하게 널려있다. 모두 한 번씩 겪어 보았을 것이다.

첫번째, 이미 산 물건이 나를 따라다닌다. 노트북을 하나 사면, 그날부터 한 달 내내 모든 사이트에서 노트북 광고가 따라온다. 방금 산 사람에게 같은 물건을 파는 것만큼 무의미한 광고가 있을까. 리타게팅 시스템은 내가 '노트북을 봤다'는 데이터는 갖고 있지만, '이미 샀다'는 맥락은 모른다. 데이터는 많은데 이해는 없는, 반쪽짜리 개인화의 전형이다.

두번째, 한 번의 검색이 나를 규정해버린다. 친구 선물로 캠핑용품을 한 번 검색했을 뿐인데, 알고리즘은 나를 캠핑족으로 분류하고 텐트와 버너를 끝없이 추천한다. 웃고 넘길 수 있는 수준이면 다행이다. 실제로 2018년, 워싱턴포스트의 에디터 질리언 브로켈은 임신 중 아기를 사산했다. 그런데 SNS는 임신 해시태그와 클릭 기록을 학습한 대로 육아용품 광고를 계속 내보냈고, 그녀가 "관련 없는 광고"라고 신고하자 알고리즘은 오히려 '출산을 마쳤구나'라고 판단해 수유브라와 유모차 광고를 보내기 시작했다. 그녀는 "내 임신을 알아챌 만큼 똑똑한 알고리즘이라면, 내 아기가 죽었다는 것도 알아챌 수 있지 않느냐"는 공개 편지를 IT 기업들에게 보내 큰 반향을 일으켰다. 사용자의 이해없이 데이터만 사용하는 개인화는 사용자의 상황이 바뀌었다는 것을 모른 채, 과거의 데이터로 현재의 사람을 계속 찌른다.

https://www.hani.co.kr/arti/economy/it/671179.html

세번째, 의도치 않은 추천을 했다. 2014년 페이스북은 '올해의 회고(Year in Review)'라는 기능을 내놨다. 한 해 동안 가장 반응이 좋았던 사진을 골라 파티 일러스트로 꾸며 "당신의 한 해는 이랬어요!"라며 보여주는 기능이었다. 문제는 이 기능이 에릭 마이어에게, 그해 세상을 떠난 여섯 살 딸의 사진을 춤추는 파티 그림으로 감싸서 들이밀었다는 것이다. 그는 이 경험을 '알고리즘의 의도치 않은 잔인함(Inadvertent Algorithmic Cruelty)'이라는 글로 남겼다. 알고리즘에게 '반응이 많았던 사진'은 그저 숫자였지만, 사람에게는 가장 아픈 기억이었다.

이 실패들의 공통점이 보이는가? 시스템이 데이터를 못 모아서가 아니라 데이터 뒤에 있는 사람의 맥락을 읽지 못해서다.

반대로, 성공한 개인화들

그렇다면 잘한 개인화는 무엇이 달랐을까.

1. Spotify의 Discover Weekly

https://newsroom.spotify.com/2020-07-09/spotify-users-have-spent-over-2-3-billion-hours-streaming-discover-weekly-playlists-since-2015/

Spotify의 Discover Weekly는 필터 버블을 일부 해소하였다고 생각된 사례다. 매주 월요일 추천 플레이리스트를 주는데, 내가 늘 듣던 것만 주지 않는다. 익숙한 취향을 기반으로 하되, 나와 취향이 비슷한 다른 사람들이 듣는 '내가 아직 모르는 곡'을 섞는다. "네가 좋아하는 것"과 "네가 좋아하게 될 것" 사이의 균형. 개인화가 세상을 좁히는 게 아니라 넓히는 방향으로도 설계될 수 있다는 것을 보여주는 기능이다.

2. 당근마켓

https://www.ebn.co.kr/news/articleView.html?idxno=1529505

당근마켓은 '딱 필요한 만큼만'의 좋은 예다. 위치라는 꽤 민감한 정보를 쓰지만, 사용자가 거부감을 느끼지 않는다. 왜 이 정보가 필요한지(동네 거래니까), 어디까지 쓰는지(동네 인증)가 명확하고, 그 대가로 받는 가치가 즉각적이기 때문이다. "일단 다 수집하고 나중에 쓸 데를 찾자"가 아니라, 목적이 먼저 있고 수집이 따라오는 구조다.

3. 토스 소비 리포트

https://toss.im/tossfeed/article/toss-user-interview-timeline?srsltid=AfmBOoq6mxGL8bYQkwVmCphRZNOSeke1erl1MpKeJlwFqKvrk_rTi4mD

토스의 소비 리포트도 있다. 내 계좌와 카드 내역이라는 가장 민감한 데이터를 다루면서, "이번 달 지난달보다 12만 원 더 썼어요" 같은 요약으로 돌려준다. 데이터가 회사의 마케팅 재료로만 쓰이는 게 아니라 나를 위한 정보로 돌아온다고 느끼게 만드는 것. Wrapped와 같은 원리다. 수집한 데이터를 사용자에게 '선물'로 되돌려주는 개인화는 미움받지 않는다.

2026년 유행한 셋로그는 왜 불편하지 않을까?

https://v.daum.net/v/20260505110236129

여기서 글을 쓰다가 문득 떠오른 서비스가 하나 있다. 요즘 유행하는 셋로그(Setlog)다. 매시간 알림이 오면 지금 눈앞의 장면을 짧게 찍어 올리고, 하루가 끝나면 친구들의 영상과 분할 화면으로 합쳐져 하나의 브이로그가 완성되는 앱이다.

가만 생각해보면 이상하다. 사람들은 분명 "민감한 개인정보 수집이 싫다"고 했다. 그런데 셋로그에서는 한 시간마다 자기가 어디서 뭘 하는지를 영상으로 찍어서 올린다. 기업이 몰래 수집하는 위치 데이터보다 훨씬 생생하고 사적인 정보를, 자발적으로, 심지어 즐겁게 공유하는 것이다. 사람들은 프라이버시에 신경 쓰지 않는 걸까?

아니다. 셋로그를 뜯어보면 이 글에서 계속 이야기한 조건들이 전부 들어 있다. 누구에게 보여줄지 내가 정한다(내가 초대한 소수의 친구 그룹). 무엇을 보여줄지 내가 정한다(카메라 셔터는 내 손에 있다). 언제 할지도 내가 정한다(알림 주기를 매시간, 3시간, 끔 중에서 선택할 수 있다). 즉 셋로그에서 정보는 '수집당하는' 것이 아니라 '내가 주는' 것이다.

결국 프라이버시의 본질은 정보를 숨기는 것이 아니라, 내 정보의 흐름을 내가 통제하는 것이다. 그래서 사람들은 기업이 몰래 가져간 검색 기록 한 줄에는 소름 돋아 하면서, 친구에게 보여주는 내 집안 영상에는 아무렇지 않을 수 있다. 개인화를 향한 거부감의 정체도 이것이다. 사람들이 거부하는 것은 '나에 대한 정보가 쓰이는 것'이 아니라, '나도 모르는 곳에서, 내 허락 없이 쓰이는 것'이다.

결론 : 문제는 개인화가 아니라, 주도권이다

사례들을 나란히 놓고 보면 하나의 패턴이 보인다.

실패한 개인화의 공통점은 정확도가 낮아서가 아니었다. 사용자 모르게, 사용자의 통제 밖에서 일어났다는 것이다. 성공한 개인화는 반대로 사용자에게 주도권이 있다고 느끼게 해주었다.

요즘의 변화도 이 방향을 향하고 있다. 인스타그램과 틱톡이 '이런 게시물 추천 안 함' 버튼이나 시간순 피드 옵션을 제공하는 것도, 결국 알고리즘의 고삐를 사용자의 손에 쥐여주려는 제스처다.

UX 디자이너라면 어떤 질문을 해야 할까?

예전에는 개인화를 설계한다면 이렇게 물었다.

"추천 정확도를 어떻게 높일까?"

하지만, 이제는 질문이 조금 달라져야 한다.

"사용자는 해당 개인화에 대해서 거부감이 들까?"
"사용자는 왜 이 추천이 나왔는지 알고 있을까?"
"사용자는 개인화는 어떻게 사용하고 싶어할까?"

개인화는 앞으로 더 많아질 것이다. AI는 우리를 지금보다 훨씬 더 잘 이해하게 될 것이고, 서비스는 점점 더 '나만을 위한 경험'을 제공하려고 할 것이다. 하지만 좋은 UX는 사용자를 대신 결정하는 것이 아니다.

사용자가 스스로 선택하고 있다고 느끼게 만드는 것이다. 결국 개인화 UX에서 가장 중요한 것은 추천의 정확도가 아니라 사용자가 운전대를 잡고 있다고 느끼는 경험. 아마 그것이 앞으로의 개인화 UX가 가야 할 방향일 것이다.

참고 자료

Eli Pariser, 『The Filter Bubble』 (2011) — https://www.ted.com/talks/eli_pariser_beware_online_filter_bubbles
Charles Duhigg, "How Companies Learn Your Secrets", The New York Times Magazine (2012) — https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html
Leslie K. John, Tami Kim, Kate Barasz, "Ads That Don't Overstep", Harvard Business Review (2018) https://hbr.org/2018/01/ads-that-dont-overstep
Smith, Dinev & Xu, "Information Privacy Research: An Interdisciplinary Review", MIS Quarterly (2011)
ScreenCrush, 넷플릭스 개인화 썸네일 논란 (2018) — https://screencrush.com/netflix-targeting-users-race-personal-thumbnails/
Quartz, 넷플릭스 공식 해명 보도 (2018) — https://qz.com/quartzy/1431884/netflix-denies-its-targeting-users-with-ads-based-on-race
Eric Meyer, "Inadvertent Algorithmic Cruelty" (2014) — https://meyerweb.com/eric/thoughts/2014/12/24/inadvertent-algorithmic-cruelty/
Gillian Brockell, "Dear tech companies, I don't want to see pregnancy ads after my child was stillborn", The Washington Post (2018) — https://www.washingtonpost.com/lifestyle/2018/12/12/dear-tech-companies-i-dont-want-see-pregnancy-ads-after-my-child-was-stillborn/

Beware online "filter bubbles"

As web companies strive to tailor their services (including news and search results) to our personal tastes, there's a dangerous unintended consequence: We get trapped in a "filter bubble" and don't get exposed to information that could challenge or broade

www.ted.com

Ads That Don’t Overstep

Data gathered on the web has vastly enhanced the capabilities of marketers. With people regularly sharing personal details online and internet cookies tracking every click, companies can now gain unprecedented insight into individual consumers and target t

hbr.org

Netflix Denies Targeting Users By Race, But Something’s Up

After accusations that Netflix has been targeting black users, we found a few more bizarre differences in Netflix marketing.

screencrush.com

Why are black Netflix viewers seeing ads showing minor black characters from movies?

Netflix is being called out for seeming to target customers based on race after a Twitter user noticed the site appeared to be generating thumbnails with black cast members on them, even if those characters played minor roles in the actual production.

qz.com

Inadvertent Algorithmic Cruelty

I didn’t go looking for grief this afternoon, but it found me anyway, and I have designers and programmers to thank for it.

meyerweb.com

[UX] 2026 iF 디자인 트렌드 리포트 핵심 정리: 인간다움 지향

dooday — Sun, 17 May 2026 21:11:09 +0900

2026 iF 디자인 트렌드 리포트 핵심 정리

디자인은 왜 ‘반대 방향’으로 동시에 움직이는가

iF 디자인 트렌드 리포트 2026을 보면 가장 먼저 눈에 들어오는 건, 트렌드를 설명하는 방식 자체가 다르다는 점이다. 보통 트렌드 리포트는 “앞으로 이런 방향으로 간다”는 식으로 하나의 흐름을 제시하는데, 이번 리포트는 오히려 그 반대로 접근한다.

모든 변화는 하나의 방향으로만 진행되지 않고, 반드시 그에 대한 반작용이 함께 나타난다는 것이다. 그리고 새로운 디자인은 이 두 흐름이 충돌하는 지점에서 만들어진다고 설명한다.

이 관점으로 보면 UX에서 일어나고 있는 변화도 훨씬 명확하게 이해된다.

UX는 왜 점점 서로 닮아가고 있는가

Age of Average vs Recoupling Design

요즘 앱이나 서비스를 보면 “깔끔하다”는 느낌은 강한데, 동시에 “어디서 본 것 같다”는 인상이 함께 따라온다. 이 현상을 iF 리포트에서는 Age of Average라고 설명한다.

AI와 알고리즘은 새로운 것을 만들어내기보다는, 기존 데이터에서 가장 확률이 높은 선택을 반복한다. 그 결과 디자인은 점점 더 익숙한 형태로 수렴하고, 빠르게 이해되는 대신 서로 구분하기 어려운 상태가 된다.

이게 중요한 이유는 단순히 미적인 문제가 아니라 경쟁 구조와 연결되기 때문이다. 모든 서비스가 비슷한 방식으로 설계되면, 사용자는 더 이상 디자인을 기준으로 선택하지 않는다. 결국 디자인이 차별 요소로 작동하지 않는 상태가 된다.

이 흐름에 대한 대응으로 등장한 개념이 Recoupling Design이다. 이름 그대로, 디지털 환경에서 떨어져 나간 요소들을 다시 연결하는 방식이다. 여기서 말하는 요소는 기능이 아니라 감각, 물성, 과정, 문화적인 맥락이다.

리포트의 404 NOT FOUND 커피 브랜드 사례처럼, 디지털 환경에서의 오류 코드가 현실 공간에서 브랜드 경험으로 재해석되기도 하고

또, AI fantasy worlds 이미지처럼 AI 특유의 과장된 색감이나 어색한 표현, glitch 같은 요소들도 더 이상 제거 대상이 아니라 하나의 시각적 스타일로 활용된다.

그리고 Lumiie AI 같은 사례에서는 완벽하게 정제된 인터페이스 대신 캐릭터와 감정 표현을 적극적으로 사용해 사용자와 관계를 만든다. 이 역시 기능 중심이 아니라 정서와 경험을 강화하는 방향이다.

결국 Recoupling Design은 완벽하게 정리된 결과를 만드는 것이 아니라, 일부러 어긋나거나 낯선 요소를 남겨서 기억에 남는 경험을 만드는 방식이라고 볼 수 있다.

UX는 왜 계속 더 ‘편하게’만 변하고 있는가

Convenience Culture vs Skillization

지금 대부분의 서비스는 한 방향으로 계속 발전하고 있다. 가능한 한 사용자가 아무것도 하지 않아도 되게 만드는 것이다. iF 리포트에서는 이 흐름을 Convenience Culture라고 정의한다.

기술은 원래 인간의 노력을 줄이기 위해 발전해왔고, 이제는 물리적인 노동을 넘어 생각하는 과정까지 줄여주고 있다. 사용자는 점점 더 많은 과정을 보지 않고, 결과만 받아보게 된다.

리포트에 등장하는 Orion Smart Sleep System은 이 흐름을 극단적으로 보여준다. 사용자의 상태

를 분석해서 온도와 환경을 자동으로 조절해주기 때문에, 사용자는 아무것도 하지 않아도 된다. 경험은 매우 매끄럽지만, 동시에 사용자는 시스템에 거의 개입하지 않는다.

이 지점에서 문제가 생긴다. 편리함이 커질수록 사용자는 점점 수동적인 존재가 된다. 경험에 참여하지 않고, 선택하지 않으며, 배우지 않는다. 그래서 등장하는 흐름이 Skillization이다. 이건 단순히 기능을 추가하는 개념이 아니라, 사용자가 경험에 개입하도록 설계하는 방식이다.

리포트의 MUSE AI 음악 툴은 이 흐름을 잘 보여준다. 일반적인 AI 툴처럼 결과를 자동으로 생성하는 것이 아니라, 사용자가 직접 연주하듯 입력해야 한다. 이 과정에서 결과는 단순히 생성되는 것이 아니라, 사용자의 행동을 통해 만들어진다. 여기서 중요한 건 결과가 아니라 경험이다. 사용자는 단순히 콘텐츠를 소비하는 것이 아니라, 만들어가는 과정에 참여하게 된다.

이 두 흐름을 비교해보면 차이가 명확하다. 하나는 모든 과정을 제거하는 방향이고, 다른 하나는 일부러 과정을 남기는 방향이다. UX는 지금 이 두 방향 사이에서 계속 균형을 찾고 있다.

기술이 발전할수록 왜 ‘자연’이 중요해지는가

Next Nature vs Human Enhancement

기술이 발전하면 인간은 자연에서 점점 멀어질 것 같지만, 실제로는 반대 방향의 흐름도 함께 나타난다. iF 리포트에서는 이를 Next Nature라는 개념으로 설명한다.

이 개념의 핵심은 자연과 기술을 분리해서 보지 않는 것이다. 기술은 자연을 대체하는 것이 아니라, 자연과 함께 작동하는 방식으로 설계된다.

리포트의 Incense Paper 사례(p.188)를 보면 이 흐름이 직관적으로 드러난다. 이 제품은 단순히 향을 제공하는 것이 아니라, 종이와 향, 감각 경험을 결합해서 사용자가 공간 자체를 느끼도록 만든다. 이건 기능적인 제품이라기보다, 환경과 감정을 함께 설계한 경험에 가깝다.

또 다른 사례인 자연형 건축 프로젝트는 건물 자체가 환경과 분리되지 않도록 설계된다. 재료와 구조가 자연과 함께 작동하면서, 인간의 공간과 생태계가 연결된다.

반대로 Human Enhancement는 인간 자체를 변화시키는 접근이다. 환경을 바꾸는 대신, 기술을 통해 인간의 신체나 인지 능력을 확장하는 방향이다. 이 두 흐름은 서로 반대처럼 보이지만, 공통점이 있다. 둘 다 디자인의 범위를 제품에서 벗어나, 인간과 세계의 관계로 확장시키고 있다는 점이다.

도시는 왜 더 커지는데, 경험은 더 작아지는가

Unfolding Cities vs Urban Villages

도시는 계속해서 확장되고 있고, 점점 더 복잡해지고 있다. iF 리포트에서는 이 흐름을 Unfolding Cities라고 설명한다. 도시를 하나의 거대한 시스템으로 보고, 인프라와 효율성을 중심으로 설계하는 방식이다.

하지만 동시에 그 안에서 전혀 다른 흐름이 나타난다. 바로 Urban Villages다.

사람들은 거대한 도시 속에서 오히려 더 작은 단위의 관계를 찾기 시작한다. 그래서 도시 안에서는 커뮤니티 공간, 보행 중심 구조, 골목길 같은 요소들이 다시 중요해진다.

리포트의 사례들은 이 흐름을 잘 보여준다. 도시 전체는 거대하게 설계되지만, 실제 경험은 사람의 눈높이에서 이루어지는 작은 상호작용으로 구성된다.

이건 디지털 서비스에서도 동일하게 나타난다. 플랫폼은 계속 커지지만, 사용자는 점점 더 작은 커뮤니티를 찾는다.

결국 중요한 건 시스템의 크기가 아니라, 사람이 그 안에서 어떤 관계를 맺는가다.

결국 이 리포트가 말하는 것

이 리포트가 반복해서 보여주는 건 하나다.

기술이 한 방향으로 발전하면,
인간은 그 반대 방향을 요구한다는 점이다.

비슷해지면 → 다름을 찾고 (Recoupling)
편해지면 → 참여를 원하고 (Skillization)
기술이 강해지면 → 자연을 찾고 (Next Nature)
시스템이 커지면 → 관계를 찾는다 (Urban Village)

그래서 앞으로의 UX는 더 완벽해지는 방향으로만 가지 않는다.
오히려 어디에서 인간적인 요소를 남길 것인가를 설계하는 방향으로 이동하고 있다.

[UX] Emotional Design에서 Lifestyle UX까지: 가전 UX의 진화

dooday — Sun, 5 Apr 2026 20:45:39 +0900

기능을 넘어서, 라이프스타일을 디자인하다

- 감성 인터랙션과 UX의 진화

요즘 가전을 보면 한 가지 흥미로운 변화가 보인다.
이제 제품은 단순히 “잘 작동하는가”를 넘어서, 사용자의 삶과 취향을 어떻게 표현하는가를 고민하기 시작했다.

과거의 가전이 효율성과 성능 중심이었다면, 지금의 가전은 점점 라이프스타일 오브젝트로 변하고 있다.

단순히 “공기를 깨끗하게 해준다”, “영상을 보여준다”, “음식을 보관한다”를 넘어서 이제 제품은 질문을 던진다.

"사람들은 어떤 삶을 살고있는가?" 이 변화는 우연이 아니다. UX가 발전해온 흐름 속에서 자연스럽게 등장한 단계라고 볼 수 있다.

UX는 왜 ‘감성’과 ‘라이프스타일’로 확장되고 있는가

이 변화를 이해하려면 먼저 UX의 흐름을 볼 필요가 있다.

초기의 UX는 철저하게 기능 중심이었다. 사용자가 얼마나 빠르고 효율적으로 목표를 달성할 수 있는지가 핵심이었다. 하지만 기술이 평준화되면서 상황이 달라졌다. 이제 대부분의 제품은 “충분히 잘 작동”한다. 이 시점부터 사용자는 기능이 아니라 느낌과 경험을 기준으로 선택하기 시작한다.

여기서 중요한 개념이 등장한다. B. Joseph Pine II가 말한 경험 경제다. 이 개념은 간단하다. 사람들은 더 이상 제품을 사는 것이 아니라, 경험을 산다. 즉, 공기청정기를 사는 것이 아니라 “쾌적한 공간에서의 생활 경험”을 사고, TV를 사는 것이 아니라 “집 안에서의 몰입 경험”을 산다.

하지만 여기서 UX는 한 단계 더 나아간다. Don Norman의 감성 디자인 이론에 따르면 사용자 경험은 세 가지 레벨로 나뉜다.

본능적(Visceral): 예쁘다, 귀엽다
행동적(Behavioral): 편하다, 잘 작동한다
반성적(Reflective): 의미 있다, 나를 표현한다

초기의 제품들은 주로 두 번째 단계(Behavioral)에 머물렀다. 하지만 최근의 제품들은 세 번째 단계, 즉 ‘의미’와 ‘정체성’을 건드리기 시작한다. 이 지점에서 UX는 단순한 사용 경험을 넘어서 자기표현의 도구가 된다.

공기청정기가 관계를 만들다 "LG 퓨리케어 에어로캣타워"

이 제품을 처음 보면 대부분 비슷한 인상을 받는다. 공기청정기 위에 고양이가 올라갈 수 있는 구조라는 점에서, 직관적으로 귀엽고 흥미롭다. 하지만 이 제품이 주목받은 이유는 단순히 디자인 때문만은 아니다.

실제로 이 제품은 반려묘를 키우는 사용자들 사이에서 큰 인기를 얻었고, 미국 시사지 TIME이 선정한 2025년 최고의 발명품으로 꼽히기도 했다. 이는 이 제품이 단순한 아이디어 상품을 넘어서, 실제 사용자 경험에서 강하게 작동했다는 것을 보여준다.

이 제품의 핵심은 고양이가 캣타워 위에 올라가는 순간 드러난다. 고양이가 올라가면 몸무게가 자동으로 측정되고, 머무는 시간과 행동이 기록되며, 사용자의 스마트폰으로 알림이 전달된다. “지금 고양이가 쉬고 있어요”와 같은 메시지는 단순한 정보 전달을 넘어서 하나의 감정적 연결을 만들어낸다. 여기서 중요한 점은 사용자가 별도의 행동을 하지 않아도 된다는 것이다. 버튼을 누르거나 앱을 실행하지 않아도, 고양이의 자연스러운 행동이 그대로 인터랙션으로 이어진다.

즉, 이 제품에서는 인터랙션의 중심이 사람이 아니라 반려동물과의 관계로 이동한다.

이 변화는 사용자 경험의 결을 완전히 바꾼다. 사용자는 “우리 고양이가 지금 잘 쉬고 있네”, “건강 상태는 괜찮은 것 같네”와 같은 생각을 하게 된다. 이 순간, 공기청정기는 단순한 가전제품이 아니라
→ 반려동물과의 관계를 매개하는 장치가 되고
→ 돌봄이라는 감정을 강화하는 인터페이스가 된다

결국 이 제품의 UX는 공기를 정화하는 기능을 넘어, 함께 살아가는 경험을 설계하고 있다.

TV가 사라질 때 완성되는 스타일 "Samsung The Frame"

TV는 집 안에서 꽤 강한 존재감을 가진 물건이다. 특히 꺼져 있을 때 보이는 검은 화면은 공간의 분위기를 쉽게 깨뜨린다. The Frame은 바로 이 지점을 문제로 바라본다.

이 제품은 TV를 끄는 순간, 화면에 작품을 띄운다. 그 결과 TV는 더 이상 ‘꺼진 기기’가 아니라, 하나의 액자처럼 공간에 자연스럽게 녹아든다. 흥미로운 점은 이 제품의 핵심 경험이 TV를 사용할 때가 아니라, 사용하지 않을 때 드러난다는 것이다. 전통적인 UX가 “사용 중의 경험”에 집중했다면, 이 제품은 “사용하지 않는 상태까지 디자인”한다.

이 변화는 사용자에게 새로운 인식을 만들어낸다. TV는 더 이상 단순히 콘텐츠를 소비하는 기기가 아니라, 공간의 일부가 된다.

사용자는 이 제품을 통해 자신의 공간을 다시 바라보게 된다. 벽에 걸린 화면 하나가 집의 분위기를 바꾸고, 그 공간에 머무는 자신의 모습까지도 달라 보이게 만든다. 결국 The Frame은 단순한 TV가 아니다.
→ 공간의 미학을 구성하는 요소이자
→ 사용자의 취향을 드러내는 장치다

이 제품이 제공하는 UX는 기능적 만족이 아니라, 공간 라이프 디자인의 만족도에 가깝다.

냉장고의 표현 "LG 디오스 오브제컬렉션 무드업 냉장고"

무드업 냉장고는 또 다른 방향에서 UX의 확장을 보여준다. 이 제품은 냉장고 전면이 LED 패널로 구성되어 있어, 사용자가 앱을 통해 색상을 자유롭게 바꿀 수 있다. 처음에는 단순한 커스터마이징 기능처럼 보인다. 하지만 실제로는 훨씬 더 중요한 의미를 가진다.

기존의 가전제품은 한 번 구매하면 그 상태로 유지된다. 색상이나 형태는 고정되어 있고, 사용자는 그 제품에 맞춰 생활한다.

하지만 이 제품은 반대다. 사용자가 상황과 기분에 따라 제품을 변화시킨다. 오늘은 차분한 색으로, 내일은 밝은 색으로 바꾸는 식의 변화는 단순한 기능이 아니라 하나의 표현 행위가 된다. 특히 음악과 연동되거나 특정 상황에 맞춰 색이 바뀌는 경험은, 냉장고를 하나의 ‘환경 인터페이스’처럼 느끼게 만든다. 이 지점에서 제품의 역할은 완전히 달라진다.

냉장고는 더 이상 음식을 보관하는 도구를 넘어서,
→ 공간의 분위기를 조절하고
→ 사용자의 감정과 취향을 드러내는 매체가 된다

즉, 이 제품은 개인화를 넘어 자기표현의 영역으로 UX를 확장하고 있다.

세 가지 사례가 보여주는 하나의 방향

이 세 제품은 서로 다른 기능을 가지고 있지만, 공통적으로 같은 방향을 향하고 있다.

공기청정기는 관계를 만들고, TV는 공간의 의미를 바꾸며, 냉장고는 사용자의 취향을 드러낸다. 이들을 하나로 묶으면 하나의 흐름이 보인다. 기능 중심의 UX에서 시작해 경험 중심으로 이동하고, 이제는 정체성과 라이프스타일을 다루는 단계로 나아가고 있다.

이 변화는 Human-Computer Interaction에서 말하는 의미 중심 인터랙션과도 연결된다. 인터랙션은 더 이상 단순한 조작이 아니라, 맥락 속에서 의미를 만들어내는 경험이 된다.

하지만 여기서 한 가지 질문이 남는다. 이 감성은 얼마나 오래 지속될 수 있을까?

처음에는 신선하고 매력적인 경험도 시간이 지나면 익숙해질 수 있다. 결국 사용자는 다시 기능적인 측면으로 돌아갈 수도 있다. 그렇기 때문에 중요한 것은 단순히 감성을 더하는 것이 아니라, 시간이 지나도 유지될 수 있는 경험을 설계하는 것이다. UX의 난이도는 바로 이 지점에서 결정된다.

지금의 UX는 분명 이전과 다른 방향으로 나아가고 있다. 제품은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 사용자의 삶을 구성하는 요소가 되고 있다. 관계를 만들고, 공간을 정의하며, 나를 표현하게 만든다. 그리고 이 변화 속에서 우리는 점점 더 자연스럽게 제품을 통해 자신의 삶을 드러내고 있다. 결국 UX는 이제 기능을 설계하는 일이 아니라, 사람의 삶을 디자인하는 일에 가까워지고 있다.

[UX] 문화와 사고 체계 (Holistic vs Analytic Cognition) : 동과서의 차이

dooday — Sun, 22 Feb 2026 21:14:35 +0900

UX를 공부하다 보면 한 번쯤 마주치는 질문이 있다. “같은 화면을 보고도 왜 반응이 다를까?”

그 출발점에 있는 연구 흐름이 바로 문화와 사고체계에 관한 인지 연구,
즉 Holistic vs Analytic Cognition이다.

EBS 다큐프라임 동과 서에서 소개된 장면이다.

세 가지 제시:

원숭이 (Monkey)
팬더 (Panda)
바나나 (Banana)

결과:

동양인 → 원숭이–바나나
서양인 → 원숭이–팬더

왜 이런 차이가 날까?

동양인은 “원숭이는 바나나를 먹는다”라는 관계를 본다.
서양인은 “원숭이와 팬더는 동물이다”라는 범주를 본다.

이 차이를 설명하는 것이 바로 Holistic vs Analytic cognition 연구다.

Holistic vs Analytic cognition?

동양 vs 서양 pick

Holistic Cognition (총체적 사고)

사물 간 관계와 맥락을 중심으로 인지한다
장(field) 전체를 본다
상호작용과 연결성에 주목한다

Analytic Cognition (분석적 사고)

개별 대상의 속성과 범주를 중심으로 인지한다
배경보다 핵심 객체를 본다
규칙과 분류를 중시한다

이 개념은 문화 간 인지 연구의 대표 프레임워크다.

미시간 물고기 테스트 (Fish Tank Experiment)

수족관 영상을 보여주고 기억을 질문한다.

미국인 → 가장 큰 물고기 중심으로 설명
일본인 → 배경, 물풀, 관계까지 언급

동양인은 장 전체를, 서양인은 중심 객체를 더 잘 기억한다.

동서양의 독(毒)의 색도 다르다?

https://bbs.ruliweb.com/community/board/300143/read/69021437, https://www.youtube.com/watch?v=svdJhNahuBg

이건 실험 논문은 아니지만, 문화적 학습 차이를 보여주는 흥미로운 예시다.

서양권

독 = 초록색 이미지
→ 비소(arsenic) 역사적 상징
→ 만화, 게임에서 독성 물질은 초록색으로 표현되는 경우가 많음

동양권

독 = 보라색 이미지
→ 투구꽃(aconitum, aconite)
→ 전통 독초 이미지가 보라색 계열

즉, 위험과 독성이라는 개념조차 문화적 상징 체계 속에서 학습된다. 이 사례는 Holistic vs Analytic 실험과 직접 연결된 연구는 아니지만, 문화가 지각과 연상 체계를 형성한다는 점을 직관적으로 보여준다.

동양 vs 서양 차이가 UX/UI에 반영되는 방식

1. 포털 구조 차이 – 정보 밀도 vs 기능 집중

Yahoo Japan

뉴스, 쇼핑, 광고, 날씨 등 한 화면에 다수 정보
관계적 구조 (포털 허브 역할)
맥락적 탐색 유도

Google

검색창 하나 중심
핵심 객체 강조
단일 기능 집중 UX

동양권 → 맥락과 정보 연결 중시
서양권 → 핵심 기능 단순화 선호

최근 Yahoo Japan도 점차 단순화되었지만, 여전히 정보 밀도는 높은 편이다.

2. 이커머스 상품 페이지 – 관계 기반 vs 속성 기반

Taobao

라이브, 추천, 연관상품, 이벤트가 동시에 배치
커뮤니티·실시간 맥락 강조
관계 기반 구매 경험

Amazon

상품 이미지 + 가격 + 스펙 중심
리뷰는 있지만 구조는 속성 기반
비교·필터 기능 강함

동양권 → “함께 본 상품”, “지금 인기” 등 관계 강조
서양권 → 제품 스펙·리뷰 점수 중심 판단

3. 메신저 UX – 관계 네트워크 vs 기능 인터페이스

카카오톡

친구, 채널, 쇼핑, 게임 등 확장 생태계
관계망 기반 UX 확장

WhatsApp

채팅 중심
기능 최소화
메시지 객체 중심 구조

동양권 → 플랫폼화, 관계망 확장
서양권 → 핵심 기능 집중

결론

Holistic vs Analytic cognition 연구는 UX가 단순한 시각 디자인이 아니라 인지 구조 위에서 작동하는 설계 행위라는 점을 보여준다. 사용자는 단순히 화면을 “본다”가 아니라 자신이 속한 문화 속에서 해석한다. 그래서 글로벌 UX를 설계한다면, “사용자는 무엇을 중심으로 볼 것인가?”라는 질문을 문화 맥락 안에서 다시 던져야 한다. 같은 버튼, 같은 색, 같은 구조라도 문화에 따라 전혀 다르게 읽힐 수 있기 때문이다.

하지만 동시에 중요한 점이 있다. 요즘의 UX는 더 이상 순수한 ‘동양형’ 혹은 ‘서양형’으로 나뉘지 않는다.
글로벌 시장, 모바일 환경, 플랫폼 표준화로 인해 맥락 중심 구조와 기능 중심 구조가 점차 혼합되고 있다.

서양 서비스도 추천 피드와 관계 기반 UX를 강화하고 있고
동양 서비스도 점점 미니멀하고 기능 중심적으로 단순화되고 있다

즉, 문화적 사고 차이는 여전히 존재하지만 그 표현 방식은 점점 유연해지고 있다. 결국 중요한 것은 “동양이냐, 서양이냐”를 구분하는 것이 아니라 이 사용자는 어떤 맥락에서 이 인터페이스를 해석할 것인가?

이 질문을 놓치지 않는 것이다. 문화는 사라지지 않는다. 다만, 더 복합적으로 작동할 뿐이다.

Reference

https://www.youtube.com/watch?v=J5hOkggR_nk

https://www.youtube.com/watch?v=svdJhNahuBg

[UXUI 리뷰] XR UX 패러다임의 전환과 AI Glass ‘최소 간섭 UX’

dooday — Sun, 8 Feb 2026 21:16:13 +0900

스마트폰 이후의 디바이스는 무엇일까?

우리는 하루에도 수십 번 정보를 확인하기 위해, 메시지를 읽기 위해, 길을 찾기 위해 스마트폰을 꺼낸다.

하지만 이 모든 행동에는 공통점이 있다. 하던 일을 멈추고, 화면을 바라봐야 한다는 점이다.

기술은 점점 더 똑똑해졌지만, UX는 여전히 사용자의 주의를 끊어내는 방식에 머물러 있다.
이 지점에서 빅테크 기업들은 하나의 질문을 던지기 시작한다.

“화면을 보지 않아도 되는 UX는 가능할까?” 이 질문에서 출발한 것이 바로 XR UX다.

https://www.youtube.com/watch?v=l5q2mEkQ22g

XR UX는 무엇을 다루는 UX일까?

XR UX는 가상(VR), 혼합(MR), 증강(AR)을 포괄하는 확장현실 환경에서 사용자의 지각·행동·맥락을 중심으로 경험을 설계하는 사용자 경험 디자인을 의미한다. 중요한 점은 XR UX가 새로운 디바이스나 기술을 설명하는 용어가 아니라, 현실과 디지털이 동시에 작동하는 상황에서의 UX 관점이라는 점이다.

즉, “얼마나 많은 정보를 보여줄 수 있는가?”가 아니라 “사용자가 지금 무엇을 하고 있는가?”를 먼저 묻는 UX다.

이 관점에서 보면, AI 글래스는 XR UX가 가장 극단적으로 적용되는 디바이스다.

https://www.youtube.com/watch?v=l5q2mEkQ22g

인간과 기기의 거리, 0cm로 수렴하다

컴퓨터 인터페이스의 역사는 인간과 기계 사이의 거리를 줄여온 역사다.

데스크톱: 키보드와 마우스, 약 30~50cm
스마트폰: 손 안의 화면, 약 5cm
AI 글래스: 착용과 동시에 시점 공유, 0cm

AI 글래스는 기기를 ‘보는’ 대상이 아니라, 기기가 사용자의 시점을 공유하는 존재로 만든다.

이 변화로 UX의 상호작용 구조도 달라진다. 제3자 시점에서 기기를 조작하던 방식에서 벗어나,

에고센트릭 인터랙션(Egocentric Interaction) 이 핵심 상호작용 구조가 된다.

* 에고센트릭 인터랙션 : 사용자 자신을 기준점(Ego) 으로 삼아 공간, 정보, 인터페이스가 사용자의 시점·몸·행동을 중심으로 작동하는 상호작용 방식

XR UX의 실패한 사례 구글 글래스

구글 글래스는 스마트폰 이후의 미래 디바이스를 꿈꿨다.
“핸드폰을 꺼내는 것조차 귀찮은 상황을 해결하겠다”는 목표였다.

하지만 결과는 실패였다.
기술이 부족해서가 아니라, UX가 인간의 맥락을 압도했기 때문이다.

현실과 가상 정보가 동시에 입력되며 발생한 인지 부하
대화 중 시선 분산으로 인한 사회적 불편
항상 켜진 카메라로 인한 프라이버시 불안

이 실패를 통해 XR UX는 중요한 교훈을 얻는다.

더 많은 정보만을 주는 것은 더 나은 UX가 아니다

Microsoft HoloLens

XR UX는 이후 방향을 바꾸기 시작했다

구글 글래스 이후 XR 디바이스의 질문은 바뀌었다.
‘얼마나 몰입시킬 것인가’보다 ‘얼마나 방해하지 않을 것인가’ 로

홀로렌즈는 대중 시장 대신 산업 현장을 선택했다.
사람 간 관계를 방해하지 않는 맥락에서만 XR을 사용했다.

VR은 완전한 몰입을 제공했지만, 현실과 단절된 경험은 오래 유지되지 못했다.

이 흐름 속에서 XR UX가 도달한 결론은 명확하다.

대중화의 핵심은 몰입이 아니라 현존감(Presence) 이다

이 지점에서 등장한 개념, ‘최소 간섭 UX’

XR UX가 현실과 공존하는 방향으로 이동하면서 자연스럽게 하나의 UX 태도가 정리된다.
바로 최소 간섭 UX(Minimal Intrusive UX) 다.

최소 간섭 UX는 평상시에는 비가시적(Non-visible) 상태로 존재하다가, 사용자의 맥락(Context) 이 필요로 하는 순간에만
최소한의 감각 자극(시각·청각·촉각) 으로 개입하는 UX를 의미한다.

이는 기존 스크린 중심 UX가 추구해온 정보의 노출과 조작에서 벗어나, 사용자의 인지 부하를 줄이고 일상 흐름을 방해하지 않는
앰비언트 인터페이스(Ambient Interface) 로의 전환을 의미한다.

*앰비언트 인터페이스 : 사용자가 의식적으로 조작하지 않아도, 환경 속에 자연스럽게 스며들어 필요한 순간에만 최소한으로 반응하는 인터페이스를 의미한다.

모두를 사로잡은 메타의 ‘XR UX’

메타의 AI 글래스가 주목받는 이유는 기술적으로 대단해서가 아니라, 무엇을 포기했는지가 명확했기 때문이다.

메타는 처음부터 “스마트폰을 대체하는 디스플레이”를 목표로 하지 않았다.

대신 이렇게 질문했다. “사람들은 언제 기기를 가장 불편해하는가?” 그 답은 의외로 단순했다.

기기를 꺼내야 할 때,
기기가 나와 타인의 관계를 방해할 때,
기기가 과하게 존재감을 드러낼 때다.

성공 이유 1. ‘보여주는 UX’를 과감히 포기했다

메타 AI 글래스의 가장 큰 결정은
디스플레이를 없앤 것이다.

이는 기능의 후퇴가 아니라,
XR UX 관점에서는 매우 전략적인 선택이다.

화면이 없으니 시야를 가리지 않는다
정보가 없으니 인지 부하가 급격히 줄어든다
UI가 없으니 조작 부담도 사라진다

결과적으로 메타 AI 글래스는
“항상 사용하는 기기”가 아니라
“필요할 때만 말을 거는 존재” 가 된다.

이는 최소 간섭 UX의 핵심 조건을 정확히 만족한다.

성공 이유 2. 인터랙션의 중심을 ‘청각’으로 옮겼다

메타는 시각 대신 청각 중심 인터페이스를 선택했다.

이 선택은 매우 UX적이다.

청각 정보는 시각보다 인지 자원을 덜 소모한다
눈은 현실을 유지한 채, 정보만 보조적으로 전달할 수 있다
오픈 이어 구조로 사회적 고립을 만들지 않는다

사용자는
현실을 보면서, 사람과 대화하면서,
동시에 AI의 도움을 받을 수 있다.

이는 XR UX가 추구해온
현존감(Presence) 을 훼손하지 않는 방식이다.

성공 이유 3. ‘에고센트릭 인터랙션’을 자연스럽게 구현했다

메타 AI 글래스는
사용자에게 “조작하라”고 요구하지 않는다.

대신 다음을 기본 전제로 둔다.

사용자가 어디를 보고 있는지
어떤 상황에 놓여 있는지
어떤 의도로 말을 꺼냈는지

“이거 뭐야?”라는 질문은
UI를 가리키지 않아도 된다.
사용자의 시야 그 자체가 컨텍스트가 된다.

이 구조는
에고센트릭 인터랙션을
UX 이론이 아닌 일상 행동 수준으로 끌어내린 사례다.

성공 이유 4. ‘나’뿐 아니라 ‘타인’을 설계 대상에 포함했다

메타 AI 글래스는
사용자 UX만큼이나 바이스탠더 UX를 중요하게 다뤘다.

촬영 시 LED가 명확히 켜진다
LED를 가리면 기술적으로 촬영이 불가능하다
‘몰래 촬영할 수 없다’는 신뢰를 설계로 증명했다

이는 구글 글래스가 실패했던
프라이버시와 사회적 불안을 정면으로 해결한 지점이다.

XR UX에서 중요한 사실 하나는 이것이다.

착용형 디바이스의 UX는 사용자 혼자만의 경험이 아니다.

메타는 이 사실을 정확히 이해했다.

성공 이유 5. 기술이 아니라 ‘일상’을 기준으로 설계했다

메타 AI 글래스는
XR 디바이스처럼 보이지 않는다.

일반 안경과 거의 구분되지 않는 외형
패션 아이템으로도 가능한 디자인
“XR 기기 쓰는 사람”이라는 낙인을 만들지 않음

이는 기술 문제가 아니라
사회적 수용성(Social Acceptability) 에 대한 설계다.

XR UX의 대중화는
기술 완성도가 아니라
얼마나 자연스럽게 섞이느냐에 달려 있다.

메타 AI 글래스가 보여준 XR UX의 방향

메타 AI 글래스는 이렇게 말하는 것 같다.

항상 보이는 UX는 필요 없다
항상 조작하는 UX도 필요 없다
대신, 항상 존재할 수는 있어야 한다

이것이 바로 XR UX가 도달한 현재의 결론이고, 최소 간섭 UX가 실현되는 방식이다.

XR UX의 중심은 이제 분명해졌다

XR UX는 더 이상 ‘미래 기술을 보여주는 UX’가 아니다.

언제 개입해야 하는지
언제 가만히 있어야 하는지
사람과 사람 사이를 방해하지 않는지

이 질문에 답하지 못하면, 아무리 기술이 좋아도 실패한다.

메타 AI 글래스의 성공은 XR UX가 기술 경쟁이 아니라
맥락과 태도의 경쟁이라는 사실을 다시 한 번 증명한다.

Reference

https://www.youtube.com/live/l5q2mEkQ22g

[UX] 프로토타이핑 (Prototyping) : 아이디어를 검증 가능한 경험으로 만드는 방법

dooday — Sun, 25 Jan 2026 21:14:12 +0900

디자인프로세스에서 결과물을 만들기 전 다들 프로로타이핑이라는 것을 할 것이다. 통용적으로 결과물을 예측하여 미리 만들어보는 모델이나 샘플을 생각할텐데, 이 방식이 다양해서 이번엔 프로토타이핑에 대해 가볍게 살펴보려한다.

Prototyping 이란?

프로토타이핑(Prototyping)은 아이디어나 설계안을 실제 서비스처럼 구현하여 사용자 반응, 사용성, 문제점을 사전에 검증하기 위한 방법이다. 완성된 제품 이전 단계에서 빠른 실험과 반복을 가능하게 하는 핵심 UX 프로세스이다. 즉, 조기에 테스트하여 결과물을 예측가능하게 하여 실패율을 줄이고 결과적으로 총 비용과 시간을 절감하면서도 퀄리티를 높이는 것이다.

Prototype의 Horizontal과 Vertical

Horizontal Prototype : 넓고 얕게 구현

수평형 프로토타입은 시스템 전반의 기능과 화면을 넓고 얕게 구현하여 전체 구조와 기능 간 관계를 이해하기 위한 프로토타입이다. 개별 기능의 완성도보다는 정보 구조, 흐름, 범위 파악에 목적이 있다.

Vertical Prototype : 좁고 깊게 구현

수직형 프로토타입은 특정 기능이나 시나리오를 좁고 깊게 구현하여 실제 사용 과정과 작동 원리를 검증하기 위한 프로토타입이다. 이해하기 어려운 복잡한 기능들이 작동하는 과정을 연관된 작업흐름에 따라 모두 구현함으로써 이해가능하고 검증 가능하게 하여 엔드 투 엔드(end-to-end) 경험을 제공한다.

Prototype의 충실도(Fidelity)에 따른 분류

Low Fidelity (Lo-Fi) Prototype

- "Quick & Dirty"

- 초기의 핵심 컨셉을 빠르게 구현해 볼 수 있다.

- 크리티컬한 문제를 빠르게 발견할 수 있다.

- 프로젝트 초기나 각 프로세스에서 '스케치'를 하듯 곁들이는 경우가 많다.

High Fidelity (Hi-Fi) Prototype

- 완성상태에 가깝게 구현, 작동하도록 구현하기도 한다.

- 프로젝트 후반에 디테일한 부분을 살펴보고 문제를 발견하기 위해 진행한다.

- 여기선 근본적인 문제보단 디테일 개선에 초점을 두어야한다.

Prototype의 종류

Paper Prototype

Paper Prototype는 종이, 펜, 포스트잇 등을 활용해 화면과 인터랙션을 표현하는 가장 초기 단계의 프로토타입이다.
디지털 구현 이전에 정보 구조와 사용자 흐름을 빠르게 검증하는 데 목적이 있다.

장점: 제작 비용과 시간이 매우 낮다
단점: 실제 인터랙션 경험 재현에 한계가 있다
활용 단계: 초기 기획, IA 설계, 컨셉 검증

Paper Prototyping + Role Playing

Paper Prototyping + Role Playing은 종이로 만든 화면이나 요소를 활용해 실제 사용 상황을 연기하며 서비스 경험을 검증하는 방식이다. 단순히 화면을 보여주는 데 그치지 않고, 사용자·시스템·환경의 역할을 나누어 실제 상황처럼 시뮬레이션하는 것이 핵심이다.

이 방법에서는 한 명이 사용자가 되어 태스크를 수행하고, 다른 참여자는 시스템이나 서비스 역할을 맡아 화면을 교체하거나 반응을 제공한다. 이를 통해 사용자의 행동 흐름, 발화, 혼란 지점, 기대와 실제 반응 간의 차이를 생생하게 관찰할 수 있다. 실제 디지털 구현 이전에 사용 맥락을 검증할 수 있다는 점에서 초기 UX 테스트에 매우 효과적이다.

장점: 실제 사용 맥락과 행동을 빠르게 관찰할 수 있다
장점: 구현 비용 없이 인터랙션 검증이 가능하다
단점: 정량적 데이터 수집에는 한계가 있다
활용 단계: 초기 사용성 테스트, 서비스 시나리오 검증, UX 리서치

Scenario Prototype

Scenario Prototype는 특정 사용자 상황과 맥락을 중심으로 서비스가 어떻게 사용되는지를 보여주는 프로토타입이다.
화면보다 사용 맥락과 행동 흐름을 강조한다.

장점: 사용자 니즈와 문제 상황을 명확히 전달한다
단점: 세부 UI 사용성 검증에는 적합하지 않다
활용 단계: 컨셉 제안, 이해관계자 설득, UX 스토리텔링

Video Prototype

Video Prototype는 서비스 사용 과정을 영상으로 제작하여 경험을 전달하는 방식이다.
실제 구현 없이도 미래 사용 경험(Future Experience)을 구체적으로 보여줄 수 있다.

장점: 복잡한 시스템과 맥락을 직관적으로 전달한다
단점: 상호작용 기반 테스트는 어렵다
활용 단계: 컨셉 검증, 비전 공유, 연구 제안

Rapid Prototype

Rapid Prototype는 짧은 시간 안에 반복적으로 제작·수정되는 프로토타입을 의미한다.
정해진 형태라기보다 프로세스적 개념에 가깝다.

장점: 빠른 피드백과 반복 실험이 가능하다
단점: 완성도보다 속도에 집중한다
활용 단계: UX 실험 전반, 애자일·린 프로세스

Wizard of Oz Prototype

Wizard of Oz Prototype는 시스템이 자동으로 작동하는 것처럼 보이지만, 실제로는 사람이 뒤에서 기능을 수행하는 방식이다.
특히 AI, 음성 인터페이스, 지능형 시스템 연구에서 자주 사용된다.

장점: 기술 구현 전 사용자 반응을 검증할 수 있다
단점: 실제 시스템 성능과 차이가 발생할 수 있다
활용 단계: AI UX, 대화형 인터페이스, 멀티모달 연구

Lego Prototyping

Lego Prototyping은 레고 블록과 같은 물리적 오브젝트를 활용해 서비스 구조, 사용자 여정, 시스템 관계를 시각화하는 프로토타이핑 방식이다. 화면 중심의 UI 설계에서 벗어나, 개념·관계·흐름을 공간적으로 표현하는 데 목적이 있다.

이 방식은 특히 복잡한 서비스 구조나 추상적인 개념을 다룰 때 효과적이다. 기능 간 관계, 사용자와 시스템 간 상호작용, 서비스의 중심 요소를 블록 단위로 표현함으로써 참여자들이 동일한 이해 수준을 공유할 수 있도록 돕는다. 또한 손으로 직접 조립하고 배치하는 과정에서 아이디어가 자연스럽게 확장되며, 팀 내 커뮤니케이션 도구로도 활용된다.

장점: 추상적인 개념을 직관적으로 시각화할 수 있다
장점: 팀원 간 사고를 빠르게 정렬할 수 있다
단점: 세부 UI나 인터랙션 검증에는 적합하지 않다
활용 단계: 초기 컨셉 도출, 서비스 구조 설계, 워크숍 및 공감대 형성

프로토타이핑을 잘 활용하자

프로토타이핑은 단순히 결과물을 미리 만들어보는 과정이 아니라, 무엇을 검증할 것인지 선택하는 전략적인 도구라고 볼 수 있다. 프로젝트의 단계와 목적에 따라 넓게 구조를 파악해야 할 때도 있고, 특정 기능을 깊이 검증해야 할 때도 있다. 또한 완성도 높은 결과보다 빠른 실험이 필요한 순간도 존재한다. 결국 중요한 것은 어떤 프로토타입이 더 ‘그럴듯한가’가 아니라, 지금 이 단계에서 가장 많은 질문에 답해줄 수 있는 방식이 무엇인가이다. 프로토타이핑을 잘 활용할수록 불확실성은 줄어들고, 디자인의 결정은 점점 더 명확해진다.

예강희망키움재단 금융 PoC 해커톤 후기

dooday — Fri, 19 Dec 2025 21:46:32 +0900

공고문

최근 해커톤을 하고왔다.

해커톤이라서 처음에는 짧게하고 끝나는 것인가 했는데 한 달 동안의 긴 기간으로 제품을 만들어오는 해커톤이었다.

그만큼 볼륨이 생각보다 컸고 시간이 많이 들어갔던 해커톤이었던 것 같다.

해커톤의 주제는 금융소외계층인 시각장애인을 위한 금융서비스를 만드는 것이었고

제품이든 앱/웹이든 상관없었다.

이번 대회를 하면서 느낀점이 여러가지가 있었다.

1. 해당 해커톤은 기술의 완성도 보다는 사용자의 불편함을 해소해주는가를 집중적으로 본다.

2. 시각장애인들의 불편함들을 실제로 멘토링 받으면서 배울 수 있었다.

3. MVP는 확실해야한다.

4. 기업 주최일 경우 사업성을 생각해야한다.

이 기능도 좋다..! 저 기능도 넣자...!

우리 팀은 서비스를 개발하면서 기획의 흐름을 잡지못해 이것도 넣고 저것도 하고 기능 구현에 초점을 두게되었다.

그러다보니까 혁신적일만한 프로젝트는 나오지 못했고 아쉬운 결과를 가지게 되었다.

멘토링을 받으면서 가장 기억의 남는말은 "AI가 발달했기 때문에 이제는 기능의 구현(개발)보다는 사용자를 충분히 이해하고 설계하는 기획이 중요하다"라는 말이었는데.. 이번 대회를 통해서 많은 것을 느낄 수 있었다.

느낀점들을 기억해서 다음 대회 때는 참고해서 더 좋은 서비스를 만들어볼 것이다.

[UX] 피크엔드 법칙 (Peak-End Rule) : 사용자는 '전체'가 아닌 '최고점과 마지막'을 기억한다

dooday — Sun, 19 Oct 2025 21:17:17 +0900

1. 피크엔드 법칙 이란?

피크엔드 법칙(Peak-End Rule)은 사람이 어떤 경험을 평가할 때, 그 경험 전체의 평균이 아니라 ‘가장 강렬했던 순간(피크)’과 ‘마지막 순간(엔드)’에 의해 판단한다는 심리학 이론이다.
즉, 사용자는 서비스 이용의 모든 순간을 기억하지 않고, 감정이 가장 높았던 순간과 마지막 경험을 중심으로 전체 만족도를 형성한다.

2. 이론이 탄생한 실험 및 연구

이 이론은 심리학자 Daniel Kahneman과 Barbara Fredrickson, Charles Schreiber, Donald Redelmeier (1993)의 연구에서 제시되었다.

대표 실험 : 냉수 손 담그기 실험 (Cold Pressor Test)

참가자들에게 차가운 물(14°C)에 손을 담그게 하는 고통스러운 실험을 두 번 수행시켰다.
1. 첫 번째 실험: 60초간 손을 담근 후 종료.
2. 두 번째 실험: 같은 60초 + 추가로 30초 동안 약간 덜 차가운 물(15°C)에 손을 담그게 함.
두 번째 실험은 총 90초로 더 긴 고통을 주지만, 마지막이 조금 덜 차가웠기 때문에 참가자 대부분이 두 번째 실험을 “더 나았다”고 평가했다.

이 실험을 통해, 사람들은 ‘총 고통의 양’이 아니라, 가장 강렬한 순간(피크)과 끝의 느낌(엔드)을 기준으로 경험을 판단한다는 사실이 입증되었다.

3. 피크엔드 법칙의 활용 사례

디즈니랜드 (Disneyland)

놀이기구나 공연 등에서 ‘가장 짜릿한 순간(피크)’을 연출하고, 귀가 전 ‘퍼레이드’ 같은 즐거운 엔딩 경험을 제공함으로써 방문객 만족도를 극대화한다. 방문객은 하루의 전체 피로보다 ‘즐거웠던 절정’과 ‘행복한 마무리’로 전체 경험을 긍정적으로 기억한다.

애플 스토어 (Apple Store)

매장에서 제품을 직접 체험하며 느끼는 미니멀하고 직관적인 인터랙션이 피크 경험을 만든다.
결제 단계에서는 빠르고 부드러운 프로세스, 직원의 친절한 작별 인사와 심플한 패키징을 열때까지의 엔딩 UX가 완결된 감정을 남긴다. 사용자는 구매 그 자체보다 “기분 좋은 브랜드 경험”으로 기억하게 된다.

코스트코 (Costco)

공장형 매장의 대량의 상품을 찾는 것은 고객 지향이랑은 동떨어져있으나,저렴한 가격으로 구입하는 경험(피크)이 사용자의 감정을 환기시킨다. 계산을 마친 후 푸드코트에서 저렴하고 맛있는 핫도그·피자(엔드)를 먹으며 ‘잘 산 하루’로 마무리된다.
이렇게 설계된 엔딩은 사용자가 피로감보다 만족감과 풍요로움을 기억하게 만들어 충성도를 높인다.

[UX] 사용자 리서치(User Research) : 사용자를 이해하는 첫걸음

dooday — Sun, 21 Sep 2025 20:22:08 +0900

UX 디자인에서 사용자(User)는 단순한 대상이 아니라 디자인 과정 전체를 움직이는 중심이다. 그러나 종종 디자인 과정에서 사용자를 대변할 주체가 부재하거나, 잘못된 방식으로 사용자가 해석되곤 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 반드시 User Research가 필요하다.

왜 User Research를 해야 하는가?

디자인 과정은 결국 사용자의 문제를 해결하기 위한 과정이다. 하지만 실제 프로젝트에서는 다음과 같은 흔한 오해가 발생한다.

구매자와 사용자를 동일시하는 혼동
통계적 평균값을 ‘전형적인 사용자’라 착각하는 오류
디자이너 개인의 자의적 해석으로 사용자를 상상하는 문제
제품이 잘 팔린다고 해서 곧바로 사용자가 만족한다고 단정하는 오류

이런 오해를 바로잡는 것이 User Research의 출발점이다. 디자이너의 권력은 결국 사용자로부터 나오며, 실제로 사용하는 사람들의 주관적 동기·다양한 맥락·잠재적 니즈를 이해하지 못하면 제대로 된 디자인은 불가능하다.

User Research의 효과

nngroup.com

닐슨 노먼 그룹(Nielsen Norman Group)은 “Number of Test Users” 그래프를 통해 흥미로운 사실을 보여준다. 단 한 명의 사용자와 인터뷰를 하더라도 프로젝트를 바라보는 관점이 바뀌며, 3명 정도만 만나더라도 기존의 추측과 전혀 다른 문제를 발견할 수 있다는 것이다. 즉, 소수의 사용자와의 만남만으로도 강력한 인사이트가 발생한다.

사용자란 누구인가?

사용자는 단순히 ‘고객(Customer)’이나 ‘시장 데이터’로 환원될 수 없다.

제품이나 서비스를 실제로 사용하는 사람
우리의 예상을 끊임없이 벗어나는 사람
현재 사용하지 않더라도 같은 목표를 위해 다른 솔루션을 선택한 잠재적 사용자

여기에 더해 User vs. Customer vs. People 관점의 차이도 중요하다.

마케터는 구매 순간에 주목한다.
개발자는 성능과 내구성에 주목한다.
UX 디자이너는 사용목표와 패턴, 즉 20%의 엣지 케이스를 버릴 수 있는 용기에 주목한다.

각 직군마다 마음속에 떠올리는 ‘사용자상’이 다르기 때문에, 자기 마음속의 추상적 사용자를 기준으로 논의하는 것은 위험하다.

우리가 상상하는 사용자는 누구인가?

https://enricoangelini.com/2011/the-perfect-user/

디자이너는 종종 “완벽한 사용자(The Perfect User)”를 가정하곤 한다. 모든 상황에서 뛰어난 기억력과 지각 능력을 가지고, 불편을 알아서 극복하며, 끝없이 제품을 활용할 수 있는 사람. 그러나 현실에는 그런 사용자는 존재하지 않는다.

또한 우리는 때때로 “탄력적인 사용자(The Elastic User)”를 떠올리기도 한다. 상황과 맥락에 따라 마음대로 늘어나거나 줄어드는 가상의 사용자다. 회의실에서 필요할 때마다 성격과 능력을 바꿔버릴 수 있는 편리한 존재. 하지만 이는 실제 사용자가 아니라 단지 디자이너의 상상 속 산물일 뿐이다.

결국 사용자는 결코 완벽하지 않고, 또한 우리 마음대로 변형할 수 있는 존재가 아니다. 그렇기 때문에 실제 사람들을 만나고, 그들의 제약과 한계를 관찰하며, 예상을 벗어나는 행동을 이해하는 과정이 필요하다. 바로 그것이 User Research의 핵심이다.

사용자에 대한 기본적인 이해 Usability Slogans

https://www.nngroup.com/books/usability-engineering/

사용자를 이해하는 기본 원칙은 단순하지만 강력하다. 닐슨은 이를 Usability Slogans라는 짧은 문구로 정리했으며, 이는 오늘날에도 여전히 유효하다.

Your best guess is not good enough.
추측만으로는 충분하지 않다. 실제 사용자 리서치가 필요하다.
The user is always right.
사용자의 경험은 언제나 존중해야 한다.
The user is not always right.
그러나 사용자의 말이 언제나 정답은 아니다. 사용자의 행동을 관찰해야 한다.
Users are not designers.
사용자는 설계자가 아니며, 제품 설계의 책임은 디자이너에게 있다.
Designers are not users.
디자이너 역시 사용자가 아니다. 자기 경험에 의존해서는 안 된다.
Vice presidents are not users.
임원이나 관리자 또한 사용자가 아니다. 권위 있는 의견이 실제 사용성을 보장하지 않는다.
Less is more.
단순함은 곧 강점이다. 불필요한 복잡성은 제거해야 한다.
Details matter.
작은 디테일이 전체 경험을 좌우한다.
Help doesn’t help.
사용자가 도움말을 찾아보아야 하는 상황 자체가 문제다.
Usability engineering is process.
사용성은 한 번의 테스트가 아니라, 반복적이고 지속적인 과정이다.

이 10계명은 “우리는 누구를 위해 디자인하는가?”라는 질문에 대한 끊임없는 경고다. 직관이나 권위, 추측이 아니라 실제 사용자와의 만남, 관찰, 반복적 개선이 UX 디자인의 출발점이다.

사용자의 종류 : 보편적 구분

사용자는 모두 같지 않다. 그들이 서비스와 맺는 관계, 참여 수준에 따라 얻을 수 있는 인사이트도 달라진다.

현재 사용자는 지금 서비스에서 겪는 문제를 직접 보여준다. 이들의 불편과 행동은 개선해야 할 포인트를 드러내는 거울이다.
이탈 사용자는 떠나간 이유를 되돌아볼 수 있는 중요한 집단이다. “왜 더 이상 사용하지 않는가?”라는 질문을 통해 근본적인 문제를 파악할 수 있다.
경쟁 서비스 사용자는 새로운 시각을 열어준다. 그들이 다른 서비스를 선택한 이유를 알게 되면, 우리의 서비스가 놓치고 있는 가치를 발견할 수 있다.
잠재 사용자는 아직 우리 서비스를 사용하지 않지만, 같은 목표를 가지고 있는 사람들이다. 이들은 새로운 기회를 만들어주며, UX 리서치에서는 종종 예상치 못한 대체재를 보여준다.

결국 참여 유형에 따라 사용자는 문제의 증상, 원인, 대안, 기회라는 서로 다른 측면을 비추게 된다.

사용자의 종류 : 숙련도에 따른 구분

사용자의 경험 수준 역시 디자인에서 핵심적인 기준이다. 단순히 초보자에게만 맞추거나 전문가만 고려하는 것은 위험하다.

초보자는 첫인상과 멘탈모델 형성 과정에서 중요한 단서를 준다. “이 시스템은 직관적인가?”라는 질문은 초보자의 행동을 통해 가장 잘 드러난다. 하지만 모든 것을 초보자 중심으로 설계하면 자칫 ‘기능의 빈곤화’라는 함정에 빠질 수 있다.
중급자는 전체 사용자 중 가장 큰 비중을 차지한다. 기능을 모두 알지는 못하지만, 자주 사용하는 주요 기능에는 익숙하다. UX 디자이너가 특히 주목해야 할 집단으로, 이들의 전략과 사용 패턴은 실질적인 개선 포인트를 알려준다.
숙련가는 시스템을 깊이 이해하고 능숙하게 조합해 활용한다. 효율적 사용에 대한 힌트, 단축 경로, 숨겨진 기능의 가치를 알려주는 존재다. 개발자가 특히 참고할 만하다.
전문가는 해당 분야에 정통한 프로페셔널이다. 일반적인 시스템보다 더 고도화된 도구를 사용하기도 하며, 현재 도구의 한계와 근본적인 문제를 드러낸다. 이들을 통해 새로운 설계의 기회를 얻을 수 있다.

따라서 사용자 연구는 단일 집단에 국한되지 않고, 참여 수준과 숙련도의 스펙트럼 전체를 고려해야 한다. 그래야 실제 맥락 속에서 다양한 사용자 경험을 담아낼 수 있다.

결론 : 진짜 사용자를 만나는 것에서 시작된다

사용자는 결코 완벽하지도, 우리의 상상대로 늘어나거나 줄어드는 탄력적인 존재도 아니다. 그들은 각기 다른 맥락과 동기, 경험 수준을 가지고 있으며, 때로는 우리의 예상을 완전히 벗어난 행동을 보인다. 그렇기에 UX 디자이너는 추측이나 권위에 의존하지 않고, 실제 사용자를 만나고 이해하며, 그들의 경험을 디자인 과정에 반영해야 한다.

결국 좋은 디자인은 화려한 아이디어에서 출발하는 것이 아니라, 실제 사용자의 목소리를 반영하고 그것을 끊임없이 검증하는 과정에서 완성된다.

[UX] 이탈률 vs 종료율 : 사용자가 떠나는 순간을 해석하는 법

dooday — Sun, 17 Aug 2025 21:30:08 +0900

이탈률 vs 종료율?

이탈률과 종료율은 서비스를 운영할 때 흔히 들어봤을 것이다. 사용자가 왜 당신의 서비스에 체류하지 않는지 그리고 당신의 디자인 중 어떤 점이 싫어 떠나는지를 아는 것은 매우 중요하다.

이탈률(Bounce Rate) : '첫인상 지표'

방문자가 사이트에 들어와 첫 페이지에서 아무 상호작용 없이 바로 떠나는 비율이다. 사용자가 당신의 서비스에 이제 막 도착했지만 안으로 들어가지는 않는 사용자 비율을 일컬어 '이탈률'이라 한다. 서비스를 이용하지 않고 '이탈'하는 것이다.

누군가는 늘 이탈한다.

이탈률은 0이 될 수는 없다. 누군가는 꼭 이탈할 것이며 10~30% 이탈률이라면 괜찮은 정도의 서비스인 것이다. 하지만 이보다 훨씬 높은 정도인 70~99%라면 어떤 곳에서 심각한 문제가 있다는 것이다. %가 몇이 되었든 공통적인 목표는 이탈률을 최대한 낮추는 것이어야 한다.

주로 이탈률이 높을 때의 원인은 아래와 같다.

광고/검색 키워드와 실제 페이지 불일치
페이지 로딩 속도 느림
첫 화면에서 가치 제안 불분명
인포메이션 아키텍처의 낯설음

이러한 예시들에선 사용자가 무엇을 클릭해야 하는지 모르거나, 원치않은 가치, 디자인에서 신뢰를 주지 못하여 사용자들이 첫 화면에서 나가버린다.

쿠팡의 납치 광고

가끔 검색을 하다보면 납치성 광고에 짜증이 난 적이 있을 것이다. 정보를 얻고자로 들어갔는데 막상 별 내용은 없고 쿠팡앱이 실행되며 납치되는 경우도 있을 것이다. 이럴 때 80% 이상의 사람들은 사이트를 방문한 목적과 콘텐츠 내용이 상이하기에 바로 이탈을 할 것이다.

[횡설수설/우경임]클릭도 안 했는데 쿠팡으로… ‘납치 광고’였다

괜한 손가락 탓을 했다. 소셜미디어에서 ‘여름 OOO 추천’, ‘△△△ 솔직 리뷰’ 같은 정보성 게시물을 클릭했더니 막상 별 내용은 없고 갑자기 쿠팡 앱이 실행되는 경우가 종종 있다. 스크롤

www.donga.com

과도한 신문사 광고

사용자가 제목을 보고 이끌려 어떤 언론사 기사 페이지를 들어갔다고 생각하자. 그런데 본문은 짧고 광고 배너만 가득하다면 읽지도 않고 계속 닫을 것이다. 사용자들은 이를 참지않고 이탈률이 훨씬 높아질 것이다.

서비스의 정보가 불충분한 회원가입

사용자가 어떠한 서비스에 관심을 가져 들어갔다고 하자. 그런데 어떠한 서비스인지 파악을 하지도 못한채로 바로 첫 화면에 회원가입을 유도를 한다면 당황한 상태로 이탈할 확률이 높을 것이다. 그러므로 서비스의 가치가 어떠한 것을 추구하는지 충분히 보여주는 것이 이탈률을 낮출 수 있을 것이다.

종료율(Exit Rate) : ‘마지막 경험 지표’

특정 페이지가 세션의 마지막으로 본 페이지가 되는 비율이다. 모든 사용자는 어떤 시점에서든 당신의 웹 사이트를 떠나게 되어있다. 그것을 '종료'라 한다. 한 페이지의 종료율은 얼마나 많은 방문자가 그 페지를 보고 나서 떠나는지를 알려준다.

어? 여기서 종료율이 왜 높지?

의도적으로 접점이 되는 끝페이지의 종료율은 당연히 높을 수 있지만 '혼자 눈에 띄는' 종료율을 기록하는 페이지를 잘 살펴봐야 한다. 만약 다른 페이지보다 종료율이 특히 높거나 특히 낮다면 왜 그런지 조사해야 한다.

아래와 같은 곳에서 종료율이 높다면 주의깊게 봐야한다.

장바구니에서 결제를 하지 않은 채로 종료
회원가입 입력 중 종료

즉, 무언가를 진행하기 전에 중도 포기하는 경우를 개선해야하는 것이다.

토스의 단계 이탈 알림

토스는 간편하게 신청하는 경우가 많다. 하지만 아무리 간편하더라도 중간에 종료율이 있는 경우가 있는데, 토스는 이를 줄이기 위해서 '이어서 다시 신청해보세요' 라는 식의 푸시 알림을 주는 경우가 있다.

쿠팡 원터치 결제

쿠팡의 경우 결제단계를 획기적으로 간소화한 경우를 볼 수 있다. 기존 결제는 정보입력, 금액, 결제수단을 모두 다 확인하고 결제하는 페이지를 가졌었는데 이를 생략하여 원터치 결제를 진행했다. 결제프로세스를 간편하게 변경했으니, 장바구니에서의 종료율이 많이 줄어들었을 것으로 예상된다.