버전 컨트롤: Figma Make로 지역
브리티시컬럼비아의 소규모 농가가 생산물 판매와 유통 과정에서 겪는 문제를 해결하기 위해, 창업자 Aaron Veale은 Figma Make로 농가와 밴쿠버 레스토랑을 연결하는 마켓플레이스 앱 Planet Food를 3주 이내에 구축했다. 약 20개의 프롬프트만으로 첫 프로토타입을 만들고, 농부와 셰프의 피드백을 즉시 반영하며 제품을 발전시켰다. 이 사례는 AI 도구가 개발 속도를 높이는 동시에, 창업자가 고객 문제와 사용자 경험에 더 집중하도록 돕는 과정을 보여준다. ## 소규모 농가가 직면한 구조적 문제 - 브리티시컬럼비아에서는 매주 한 곳의 농가가 폐업할 정도로 상황이 심각하다고 소개된다. - 농가들은 다음과 같은 문제를 겪고 있다. - 생산 비용 상승 - 불안정한 공급망 - 변화하는 정부 규정 - 대형 유통업체에 대한 의존 - 마케팅과 판매 역량 부족 - BC 농가의 순손실은 지난해 4억 5,700만 캐나다달러에 달했으며, 농업 부문은 2017년부터 순손실 상태였다. - Veale은 수십 명의 농부와 대화한 뒤, 농가가 생산에는 강하지만 직접 판매와 시장 접근에는 취약하다는 점을 파악했다. - 이에 따라 지역 농가와 고품질 식재료를 찾는 밴쿠버 레스토랑을 직접 연결하는 마켓플레이스를 구상했다. ## Figma Make로 빠르게 만든 Planet Food - 일반적인 스타트업 방식이라면 투자 유치, 팀 구성, 제품 개발에 상당한 시간이 필요하다. - Veale은 문제의 긴급성을 고려해 Figma Make의 프롬프트 기반 앱 제작 기능을 활용했다. - 하루 동안 약 20개의 프롬프트를 입력해 초기 프로토타입을 만들었다. - Planet Food는 다음 두 운영체계로 구성됐다. - **Farm OS**: 농부가 수확한 농산물을 기록하고 분류하는 기능 - **Restaurant OS**: 셰프가 식재료를 검색하고 주문하는 기능 - 초기 제품을 실제 고객에게 빠르게 보여줌으로써 다음을 확인할 수 있었다. - 고객이 어떤 기능을 필요로 하는지 - 실제 사용 가능성이 있는지 - 투자자에게 제품 사용성과 시장 신호를 제시할 수 있는지 ## 버전 1: 대화를 시작하기 위한 프로토타입 - Veale은 Farm OS와 Restaurant OS를 별도의 Figma Make 작업으로 동시에 개발했다. - 한쪽 시스템을 생성하는 동안 다른 쪽에 기능과 화면을 계속 추가하는 방식으로 작업했다. - 10~20개의 프롬프트만으로 여러 화면으로 구성된 시스템을 만들고, 다음 날 농부나 레스토랑에 직접 시연했다. - 초기 제품은 완성품이라기보다 고객과 문제를 논의하기 위한 대화 도구로 사용됐다. - 현장 인터뷰를 바탕으로 농부의 실제 업무 환경에 맞춰 UX를 조정했다. - 야외에서 햇빛 반사를 줄이기 위해 기본값을 다크 모드로 설정 - 하루 12~16시간 일하는 농부를 고려해 행정·판매 업무를 최소화 - 앱 내 작업을 세 번 이하의 클릭으로 완료하도록 설계 - 불필요한 정보와 클릭 수를 줄여 업무 흐름을 단순화 - 익숙한 앱의 스와이프, 슬라이드업 같은 마이크로 인터랙션을 캡처해 프롬프트에 입력하고, 이를 하나의 모바일 중심 UI로 통합했다. ## 버전 2: 사용자 경험과 브랜드 강화 - 초기 기능이 검증된 뒤에는 앱의 시각적 완성도와 감정적 경험을 개선하는 데 집중했다. - Veale은 과거에는 자신의 디자인 아이디어를 구현하기 위해 여러 개발자에게 의존해야 했고, 그 과정에서 타협이 발생했다고 설명한다. - Figma Make를 통해 디자이너가 직접 구현 과정에 참여하면서 다음 요소에 더 집중할 수 있게 됐다고 평가한다. - 브랜딩 - 인터랙션 - 온보딩 경험 - 고객 경험 전반 - 영화감독 경험을 바탕으로 프롬프트를 단순한 명령이 아니라 사용자의 관점에서 작성하는 이야기로 접근했다. - 농부와 셰프에 대한 구체적인 페르소나를 작성해 프롬프트의 맥락으로 활용했다. - 소규모 팀으로 농장을 운영하며 계절별 업무량이 많은 농장주 - 기술에 호기심은 있지만 기술 중심적이지 않은 사용자 - 공정한 가격과 안정적인 수입을 원하는 사용자 - 재배, 수확, 물류, 판매, 청구를 동시에 처리해야 하는 사용자 - 주요 페인 포인트도 명시적으로 정리했다. - 스프레드시트와 문서를 수동으로 업데이트하는 업무 - 매주 레스토랑의 수요를 예측하기 어려운 문제 - 실시간 재고 동기화 부족으로 인한 과잉 판매·판매 부족 - ChatGPT로 사용자 페르소나와 온보딩 흐름을 분석하고, Figma Make에 입력할 프롬프트를 다시 생성하는 방식으로 AI 도구를 연계했다. - 앱에 커스텀 아이콘을 추가해 기능 중심의 도구에 색상과 개성을 더했다. ## 빠른 반복 개발과 고객 중심 설계 - Veale은 먼저 완벽한 제품을 만들기보다, 빠르게 작동하는 버전을 만들어 실제 사용자와 대화하는 방식을 택했다. - 고객 피드백은 단순한 기능 요청이 아니라 다음 설계 결정의 근거로 활용됐다. - 농부의 작업 환경 - 업무 시간과 행정 부담 - 디지털 도구에 대한 숙련도 - 레스토랑의 주문 및 재고 관리 방식 - Figma Make는 프롬프트를 반복 수정하면서 화면, 기능, 인터랙션을 점진적으로 쌓는 개발 방식에 적합했다. - AI가 구현 속도를 높여주면서 창업자와 디자이너는 코드 작성보다 문제 정의와 사용자 경험에 더 많은 시간을 쓸 수 있었다. 실무적으로는 AI 앱 제작 도구를 사용할 때 처음부터 완성도를 높이려 하기보다, 핵심 사용자와 문제를 구체적인 페르소나로 정의한 뒤 작은 프로토타입을 빠르게 만들고 실제 고객 피드백으로 반복 개선하는 접근이 효과적이다.
원문 읽기(새 탭에서 열림)