figma·2026년 2월 11일·3분 읽기큐레이션 요약

디자이너의 현주소 2026: 디자이너들은 복잡한 중간 지대에 뛰어들고 있다 | Figma 블로그

디자인 업계는 AI로 인해 빠르게 변하고 있지만, 디자이너들은 불확실성을 피하기보다 AI를 실무에 통합하며 새로운 기회로 전환하고 있다. 조사에 따르면 AI는 작업 속도와 협업뿐 아니라 디자인 품질도 높이며, 인간 고유의 세심한 완성도와 창의적 판단인 ‘크래프트’의 중요성은 오히려 커지고 있다. 조직이 디자인의 우수성을 중시할수록 디자이너의 만족도와 기업 성과도 함께 높아진다는 것이 글의 결론이다. ## 조사 배경과 디자이너들이 처한 변화 - Figma는 NewtonX와 함께 북미, APAC, 유럽, LATAM, 중동의 디지털 디자이너 906명을 조사했다. - 설문은 영어, 스페인어, 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 일본어, 한국어로 진행됐다. - 디자이너들은 AI 도입으로 업무 방식이 흔들리고 있지만, 단순히 산출물의 양만 늘리는 것이 아니라 더 빠르고 높은 품질의 결과물을 만들고 있다고 응답했다. - 글은 이러한 불확실성과 낙관이 공존하는 상태를 디자이너들이 변화의 ‘어수선한 중간 단계(messy middle)’를 지나고 있는 상황으로 묘사한다. ## AI가 작업 속도와 품질을 함께 높이다 - 91%의 디자이너가 AI 도구가 디자인을 개선한다고 답했다. - 89%는 AI 덕분에 더 빠르게 일할 수 있다고 응답했다. - 80%는 협업이 개선됐다고 답했으며, 대부분은 AI 도구가 업무를 늦춘다고 생각하지 않았다. - AI는 반복 작업과 워크플로 최적화를 지원해 디자이너가 더 많은 결과물을 출시하고, 영향력이 큰 아이디어에 시간을 쓸 수 있게 한다. - AI를 적극 활용하는 디자이너는 그렇지 않은 디자이너보다 직업 만족도가 25% 높았다. - 이들은 자신의 업무가 비즈니스 성과와 기업 성장에 기여한다고 느낄 가능성도 더 높았다. - 따라서 AI는 디자이너의 역할을 대체하는 도구라기보다, 디자이너가 더 빠르게 실험하고 중요한 판단에 집중하도록 돕는 도구로 제시된다. ## 크래프트는 인간적인 차별점이다 - 누구나 AI로 프롬프트를 작성해 프로토타입을 만들 수 있는 환경에서는 제품을 구별하는 요소로 디자인의 완성도와 의도성이 중요해진다. - 조사에서 디자이너들이 생각하는 크래프트의 의미는 다음과 같았다. - 시각적 완성도: 58% - 사려 깊은 문제 해결: 47% - 명확하고 직관적인 UX: 36% - 감정과 즐거움을 주는 경험: 35% - 제품 전반의 일관성: 15% - 한 응답자는 크래프트를 “기술, 디테일, 의도적인 노력이며, 배려와 정밀함, 예술성을 담아 만드는 것”이라고 설명했다. - 시각적 완성도나 감정적 경험처럼 결과물에서 바로 드러나는 요소는 리더나 사용자에게 인정받기 쉽다. - 반면 어려운 문제를 해결하거나 복잡한 트레이드오프를 조정하는 전술적 작업은 중요하더라도 외부의 인정을 덜 받을 수 있다. ## 조직의 디자인 투자와 성과 - 경영진이 디자인의 우수성을 중시하는 조직의 디자이너는 그렇지 않은 조직보다 자신의 일에 만족할 가능성이 약 2배 높았다. - 크래프트를 중요하게 여기는 팀은 더 높은 사기, 빠른 비즈니스 성장, 명확한 추진력을 보고했다. - 디자인에 대한 지원과 투자가 늘어난 조직일수록 성장 속도와 디자이너의 낙관적 전망이 함께 높아졌다. - 효과적인 투자는 다음을 포함한다. - 리더십 차원의 디자인 품질 지원 - 디자이너의 역량 개발 기회 제공 - 좋은 작업에 대한 공식적 인정과 보상 - 이는 개인의 창의성만으로 품질을 유지하기보다, 조직 차원에서 높은 기준을 뒷받침해야 한다는 점을 보여준다. AI를 도입할 때는 단순히 생산량을 늘리는 데 집중하기보다 반복 작업을 자동화하고, 디자이너가 문제 정의·사용자 경험·감정적 완성도·최종 품질 판단에 더 많은 시간을 쓰도록 설계하는 것이 바람직하다. 또한 디자인 품질을 평가하고 인정하는 조직 문화를 함께 구축해야 AI의 속도와 인간의 크래프트를 모두 살릴 수 있다.

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사용자 경험FigmaAI프로토타이핑+2

figma·2026년 2월 9일·3분 읽기큐레이션 요약

디자이너 수요가 증가하는 이유 | Figma 블로그

AI 시대에 기업의 디자이너 수요는 감소하기보다 오히려 다시 증가하고 있다. Figma의 조사에서 82%의 디자인 리더가 디자이너 수요가 증가했거나 유지됐다고 답했으며, AI 도구 활용과 AI 제품 설계 역량이 채용의 중요한 기준으로 떠올랐다. 특히 빠르게 성장하는 기업일수록 디자인을 제품 차별화와 매출 성장을 이끄는 전략적 기능으로 보고 더 적극적으로 채용하고 있다. ## 기술 산업을 넘어 증가하는 디자인 채용 - 조사 대상 리더의 **82%**는 조직의 디자이너 수요가 증가했거나 현재 수준을 유지하고 있다고 답했다. - 약 **47%**는 수요가 증가했다고 응답했다. - 수요가 증가한 기업 중 다수는 최소 **10% 이상** 증가했다고 답했으며, 25% 이상 증가한 기업도 상당수였다. - 기술 기업이 채용을 주도하지만, 디자인 수요는 다양한 산업으로 확산되고 있다. - 북미의 비기술 기업도 디자인 인력을 적극적으로 채용하는 편이다. - 유통, 출판, 항공 등은 디지털 접점을 강화하고 고객 경험을 개선하기 위해 디자이너를 필요로 한다. - 기업 성장률이 높을수록 디자인 채용 의향도 높았다. - 업계 평균보다 빠르게 성장하는 기업의 **46%**가 향후 6개월 내 채용 확대를 계획했다. - 평균 성장 기업은 **40%**, 성장 속도가 느린 기업은 **33%**였다. - 고성장 기업은 디자인을 단순한 시각적 완성도가 아니라 다음과 같은 전략적 수단으로 인식한다. - 아이디어를 더 빠르게 검증 - 전략을 실제 제품으로 전환 - 경쟁사와 차별화 - 고객 기대에 대응하고 매출 창출 - 채용 시장에 대한 체감은 아직 낙관적이지 않다. - 전체 채용 환경이 개선되고 있다고 보는 채용 관리자는 **20%**에 그쳤다. - 그러나 2025년 디자인 직무 채용 공고는 일부 디자인 중심 벤처캐피털 포트폴리오에서 전년 대비 약 **60% 증가**했다. - 향후 6개월 내 추가 인력을 채용하려는 관리자는 **40%**였다. ## AI가 디자이너 수요를 촉진하는 이유 - AI 모델과 도구가 빠르게 발전하면서 기업은 새로운 업무 방식에 즉시 적응할 수 있는 디자이너를 찾고 있다. - 기업이 요구하는 역량은 두 방향으로 확대되고 있다. - AI 도구를 디자인 업무에 활용하는 능력 - AI 기반 제품과 서비스를 설계하는 능력 - 채용 관리자의 **73%**는 AI 도구 숙련도에 대한 수요가 증가했다고 답했다. - **79%**는 AI 제품을 설계할 수 있는 지식의 중요성이 커졌다고 응답했다. - AI 역량은 더 이상 선택적인 우대 조건이 아니라 필수 요건에 가까워지고 있다. - 특히 기업은 다음 역량을 결합한 인재를 선호한다. - 기술적 이해도 - 전략적 사고 - 창의적이고 틀을 벗어난 문제 해결 - 인간이 개입하는 human-in-the-loop 방식에 대한 이해 - 인간의 판단을 보완하는 human-augmented AI 활용 능력 - 따라서 AI 시대의 디자이너는 AI 제품의 사용자 경험을 설계하는 동시에, 자신의 디자인 프로세스에도 AI를 효과적으로 통합해야 한다. ## 기업이 시니어 디자이너를 우선하는 배경 - 글은 다음 섹션에서 기업들이 **시니어 인재를 우선적으로 채용하는 현상**을 다룬다. - 공개된 내용에 따르면, 빠른 실행이 요구되는 환경에서 기업은 단순한 제작 능력보다 다음과 같은 역량을 갖춘 디자이너를 중시하고 있다. - 높은 수준의 판단력 - 복잡한 문제를 해결하는 경험 - 빠르게 변화하는 프로젝트를 주도하는 능력 - 다만 제공된 글은 이 섹션의 문장이 중간에서 끝나 있어, 시니어 인재에 대한 구체적인 조사 수치와 세부 근거는 확인할 수 없다. 디자이너는 시각 디자인 툴 숙련도만 강화하기보다 AI 도구를 실제 업무에 적용하고, AI 제품의 작동 방식과 사용자 경험을 함께 이해하는 역량을 갖추는 것이 유리하다. 또한 빠르게 성장하는 조직이 요구하는 전략적 사고와 제품 개발 전반의 판단력을 함께 키우는 것이 향후 채용 경쟁력을 높이는 방법이다.

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사용자 경험FigmaAI프로덕트 디자인+1

toss·2026년 1월 29일원문

마케팅 문구 클릭률을 올리는 6가지 원칙 (새 탭에서 열림)

사용자를 기만하거나 불안을 자극하지 않는 토스의 엄격한 라이팅 원칙 속에서도 높은 클릭률과 전환율을 달성할 수 있는 구체적인 카피라이팅 전략을 제시합니다. 수백 번의 A/B 테스트를 통해 증명된 이 원칙들은 화려한 수식어보다 사용자의 심리적 장벽을 낮추고 행동의 명확성을 높이는 데 집중합니다. 결국 마케팅 성과는 자극적인 문구가 아니라, 사용자가 지금 당장 무엇을 해야 하고 무엇을 얻을 수 있는지 직관적으로 이해시키는 디테일에서 결정된다는 것이 핵심 결론입니다. ### 단 하나의 핵심 가치에 집중하기 * 여러 장점을 나열하기보다 사용자가 지금 당장 클릭해야 할 단 하나의 이유만 전달할 때 반응이 더 좋습니다. * 복잡한 혜택 설명(예: 신혼부부 지원금 등)을 모두 제거하고 '10문제 찍고 결과 보기'처럼 즉각적인 행동 하나에만 집중했을 때 노출과 클릭률이 10배 이상 상승했습니다. * 긴 설명은 문장을 복잡하게 만들 뿐이며, 구체적인 가치는 클릭 이후의 상세 페이지에서 경험하게 해도 충분합니다. ### 불확실한 대박보다 확실한 보상 약속하기 * 사용자는 '최대 혜택'이라는 막연한 기대보다 소액이라도 '무조건 받을 수 있다'는 확실성에 더 민감하게 반응합니다. * '최대 100만 원'보다 '최소 100원'을 강조했을 때 노출이 20배 더 잘 되었으며, '마음껏 받기'보다 '1장은 무조건 받기'가 더 높은 클릭률을 기록했습니다. * 지나치게 큰 금액은 오히려 광고라는 거부감을 주거나 조건이 까다로울 것이라는 인상을 줄 수 있으므로, 보상의 확실성을 강조하는 것이 유리합니다. ### 심리적 문턱을 낮추는 단어 선택 * 동일한 행동이라도 어떤 단어를 쓰느냐에 따라 사용자가 느끼는 심리적 무게가 달라집니다. * 절차와 서류가 떠오르는 '가입하기' 대신, 금방 끝날 것 같은 느낌을 주는 '준비하기'를 사용해 사용자의 부담을 줄일 수 있습니다. * 사용자가 행동을 완료하기까지 걸리는 시간을 짧게 명시하는 것도 효과적인 방법입니다. ### 정보의 성격과 출처 명시하기 * 혜택을 설명하기 전, 해당 정보가 어떤 성격인지(모음집인지, 신규 소식인지) 먼저 알려주면 신뢰도가 높아집니다. * 상품 하나를 제안하기보다 '대출 목록 모아보기'처럼 정보의 형태를 언급하거나, '새로 나온 혜택'임을 강조했을 때 클릭률이 최대 6배까지 높아졌습니다. * 사용자가 정보를 탐색하기 전에 기대치를 설정해 주는 것이 중요합니다. ### 조건과 행동의 구체적인 수치화 * 사용자는 자신이 수행해야 할 과업의 양을 정확히 알 때 행동에 나설 확률이 높습니다. * 단순히 '미션 도전'이라고 하기보다 '미션 4개', '빈칸 채우기'보다 '8칸 채우기'처럼 숫자를 명시했을 때 전환율이 최대 4배까지 상승했습니다. * 막연함은 고민을 낳고 고민은 이탈로 이어지므로, "얼마나 해야 하지?"라는 의문이 들지 않도록 목표를 명확히 제시해야 합니다. ### 일상의 직관적인 경험 연결 * 화면 속의 동작을 일상에서 자주 하는 익숙한 행동으로 묘사하면 별다른 설명 없이도 이해도를 높일 수 있습니다. * 퀴즈 서비스에서 단순히 '정답 보기'라고 하기보다 손가락으로 가볍게 선택하는 느낌의 '정답 찍기'라는 표현을 사용해 클릭률과 전환율을 모두 높였습니다. * 단어의 뉘앙스에 맞는 이모지(예: 도장 이모티콘)를 활용하면 시각적인 직관성을 더욱 보완할 수 있습니다. --- **실용적 제언** 성과가 나지 않는 마케팅 문구를 수정하고 싶다면, 미사여구를 더하기보다 사용자의 '심리적 비용'을 줄이는 방향으로 접근해보세요. "무엇을 얻는가"만큼이나 "내가 무엇을, 얼마나, 어떻게 해야 하는가"를 친절하고 구체적으로 알려주는 것이 토스가 증명한 가장 강력한 전환의 기술입니다.

사용자 경험ab-testingux-writingconversion-rate-optimization+3

figma·2026년 1월 12일·4분 읽기큐레이션 요약

디자인 시스템을 위한 새로운

디자인 시스템은 더 이상 단순한 UI 컴포넌트 라이브러리가 아니라 매출 성장, 고객 충성도, 글로벌 확장, 제품 전략을 지원하는 비즈니스 자산이다. DXC 연구에 따르면 그 가치는 작업 효율뿐 아니라 고객 만족도·유지율·브랜드 경험·시장 확장성과 같은 경영 지표로도 측정할 수 있다. 따라서 디자인 시스템 팀은 재작업 감소보다 고객과 사업에 미친 구체적인 영향을 중심으로 투자 가치를 설명해야 한다. ## 생산성 중심에서 사업 성과 중심으로 - 기존에는 디자인 시스템의 ROI를 다음과 같은 운영 효율로 설명하는 경우가 많았다. - 재작업 감소 - 디자인·개발 핸드오프 단축 - 제품 제작 속도 향상 - 여러 팀 간 일관성 유지 - 그러나 현재 기업들은 디자인 시스템을 다음과 같은 전략적 목표에 활용한다. - 제품 포트폴리오 확장 - 고객 유지율과 충성도 개선 - 글로벌 시장 진출 - 제품 완성도와 브랜드 경험 향상 - 경우에 따라 매출 성장 측정 - 핵심은 디자인 시스템의 활동 자체가 아니라, 그 결과가 사업 지표에 어떤 변화를 만들었는지 연결하는 것이다. ## 고객 성과와 디자인 시스템의 연결 - 기업이 이미 관리하는 고객 지표를 디자인 시스템의 성과 측정 기준으로 활용할 수 있다. - 제품 도입률 - 유지율 - 참여도 - 고객 만족도 - 작업 완료율과 문제 해결 시간 - Freshworks는 새로운 디자인 시스템 도입 이후 고객 서비스 비용을 28% 줄이고 지원 티켓의 해결 시간을 개선했다고 설명한다. - SAP는 앱 내 설문을 통해 사용자 데이터 100만 건 이상을 수집하고, 이를 디자인 시스템 개선에 반영한다. - Freshworks는 온보딩 과정에서 사용자가 어디서 시작해야 할지 어려워한다는 피드백을 바탕으로 새로운 개선 작업을 추진했다. - 고객 경험 개선을 위해 다음 데이터를 활용한다. - CSAT 점수 - A/B 테스트 - 전환 퍼널 분석 - 온보딩 과정의 마찰 지점 - 이런 방식은 디자인 시스템이 단순히 컴포넌트를 제공하는 조직이 아니라, 고객의 불편을 발견하고 제품 경험을 개선하는 체계가 되도록 한다. ## 기업 가치와 제품 품질의 확장 - 디자인 시스템은 기업이 만든 브랜드와 제품 원칙을 여러 팀과 제품에 확산하는 수단이다. - Linear는 디자인 시스템을 통해 ‘완성도 높은 제품을 만든다’는 기업 가치를 규모가 커진 조직에서도 유지하고 있다. - Linear의 접근 방식은 엄격한 규칙과 수치만을 따르기보다 제품이 의도적으로 설계된 것처럼 느껴지는지를 중요하게 본다. - 이를 위해 디자인 시스템을 고정된 규격집이 아닌 살아 있는 시스템으로 운영한다. - 필요에 따라 컴포넌트를 업데이트 - 다양한 상황에 대응할 수 있도록 유연성 확보 - 품질 기준은 유지하되 제품 맥락에 따른 예외 허용 - 결과적으로 높은 제품 완성도는 사용자 경험을 차별화하고, 고객 충성도와 순매출 유지율에 영향을 줄 수 있다. ## 글로벌 확장을 지원하는 설계 기반 - 글로벌 확장에서 디자인 시스템의 역할은 제작 속도를 높이는 것에 그치지 않는다. - 여러 지역에서 일관된 브랜드 경험 제공 - 각 시장의 문화와 언어에 맞는 인터페이스 구현 - 다양한 하드웨어와 화면 크기 지원 - 브랜드별 고유성 유지 - 현대자동차그룹은 현대·기아·제네시스 3개 브랜드의 30개 이상 차량 모델을 하나의 일관된 기반으로 확장하면서도 각 브랜드의 정체성을 유지하려 한다. - Grammarly는 초기부터 현지화를 디자인 시스템 전략에 포함했다. - 사내 언어 전문가를 채용해 문화적 뉘앙스 반영 - 오른쪽에서 왼쪽으로 읽는 언어의 가독성 고려 - 언어별 레이아웃과 표현 차이를 시스템 입력값으로 관리 - 북미, 한국, 폴란드에 분산된 팀은 공통 디자인 시스템을 기반으로 지역별 차이를 조정한다. - 현대자동차그룹의 42dot은 다국어 UX를 검증하기 위해 맞춤형 Figma 플러그인도 활용한다. ## 디자인 시스템의 성과를 입증하는 방법 - 경영진이 중요하게 여기는 기존 비즈니스 지표와 디자인 시스템의 활동을 직접 연결해야 한다. - 예를 들어 다음과 같이 측정할 수 있다. - 디자인 변경 후 고객 만족도 변화 - 온보딩 퍼널의 이탈률 감소 - 지원 문의와 고객 서비스 비용 감소 - 기능 출시 기간 단축 - 글로벌 출시 시 지역별 일관성 및 현지화 품질 - 고객 유지율과 순매출 유지율 변화 - 정성적 사례와 정량적 데이터를 함께 제시하면 디자인 시스템의 기여도를 더 설득력 있게 설명할 수 있다. - 단순히 “컴포넌트를 몇 개 만들었는가”보다 “고객의 문제를 얼마나 줄였고 사업 결과를 어떻게 개선했는가”가 중요한 평가 기준이다. 디자인 시스템 팀은 운영 효율을 기본 성과로 제시하되, 고객 만족도·유지율·비용·매출·글로벌 확장성과 연결된 지표를 함께 관리하는 것이 좋다. 또한 시스템을 경직된 규칙 모음이 아니라 브랜드 가치와 사용자 피드백을 지속적으로 반영하는 살아 있는 제품으로 운영해야 한다.

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사용자 경험Figma디자인 시스템디자인 토큰+2

figma·2026년 1월 7일원문

소프트웨어는 문화다 (새 탭에서 열림)

소프트웨어는 단순한 도구를 넘어 인간의 사고와 관계를 재구성하는 문화적 요소로 진화했습니다. 과거의 정적인 상호작용은 이제 AI를 통해 사용자의 니즈에 실시간으로 반응하는 유연하고 지능적인 시스템으로 변모하고 있습니다. 미래의 디자인은 단순한 자동화가 아니라 기술을 통해 인간의 창의성과 의도를 어떻게 증폭시킬 것인지에 초점을 맞춰야 하며, 이는 곧 새로운 시대의 인간 경험을 설계하는 일이 될 것입니다. **정적 도구에서 신체적 경험으로의 전이** * 과거 소프트웨어는 화면 너머에 존재하는 효율적이고 순종적인 도구에 불과했으나, 스마트폰의 등장으로 우리 손 안의 실체가 되었습니다. * 스와이프, 탭, 핀치와 같은 신체적 제스처는 우리가 생각하고 연결되는 방식을 근본적으로 재배선했으며, 사용자 경험(UX)을 곧 인간의 경험으로 통합시켰습니다. * 지난 20년간의 상징적인 디자인 결정들은 한 시대를 정의하는 문화적 토대가 되었습니다. **지능형 시스템과 유동적 인터페이스의 등장** * 고정된 상호작용의 시대를 지나, 스스로 학습하고 적응하며 응답하는 지능형 시스템으로의 전환이 시작되었습니다. * 미래의 인터페이스는 정체되어 있지 않고 사용자의 행동과 맥락에 따라 실시간으로 형태를 바꾸는 '유동적이고 살아있는' 존재가 될 것입니다. * 이러한 변화 속에서 현재 우리가 내리는 설계 방식과 결정들은 다음 세대가 기술과 관계 맺는 방식을 규정하게 됩니다. **명령에서 대화로, 파라미터에서 목표로의 변화** * AI는 인간의 능력을 증폭시키는 도구이자 협력자로서, 사용자는 이제 복잡한 파라미터 설정 대신 대화를 통해 시스템을 제어합니다. * 인터페이스의 레이어를 조절하던 방식에서 벗어나, 이제는 전체적인 목적(Goal)과 맥락(Gestalt)을 바탕으로 기술과 소통하게 됩니다. * 기술이 무엇을 자동화할 것인가보다 인간의 주의(Attention)를 어디에 집중시킬 것인가가 디자인의 핵심 과제가 됩니다. 디자이너는 AI를 단순한 효율성 도구로 보지 말고 인간의 호기심과 장인정신을 투영할 수 있는 매개체로 삼아야 합니다. 기술이 유동적으로 변하는 시대일수록 디자이너는 자신만의 고유한 관점을 정립하고, 소프트웨어가 인간 문화에 미치는 깊은 영향력을 고려하여 의미 있는 경험을 설계하는 데 집중해야 합니다.

사용자 경험AI머신러닝software-design+3

figma·2026년 1월 4일·3분 읽기큐레이션 요약

프레스 스타트: 컨트롤러

게임 인터페이스는 사용자가 어떤 입력 장치를 쓰는지에 따라 형성된다. 초기 게임의 단순한 시작 화면부터 현대 AAA 게임의 복잡한 메뉴·탭·인벤토리 구조까지 발전했지만, 방향키와 버튼을 중심으로 한 컨트롤러는 일관된 탐색 경험과 근육 기억을 유지해 왔다. 앞으로 AR·VR 같은 기술은 입력 장치와 인터페이스의 경계를 물리적 공간까지 확장할 것으로 보인다. ## 게임 인터페이스의 발전 - 1958년의 **Tennis for Two**부터 초기 아케이드 게임까지는 인터페이스가 매우 단순했다. - *Pong*, *PAC-MAN*, *Super Mario Bros.* 같은 게임은 사실상 단일 화면과 시작 버튼만으로 플레이가 가능했다. - 현대 AAA 게임은 다음과 같은 다양한 기능을 제공한다. - 여러 게임 모드 - 캐릭터 및 코스튬 커스터마이징 - 게임 내 상점 - 월드 맵과 인벤토리 - 퀘스트와 설정 메뉴 - 이에 따라 게임 UI는 단일 타이틀 화면에서 메뉴, 탭, 화면 간 연결로 구성된 복합적인 허브 구조로 확장됐다. ## 컨트롤러가 만든 일관된 탐색 원칙 - Atari 2600부터 PlayStation 5까지 컨트롤러는 방향 입력과 버튼을 핵심 구조로 유지했다. - 세대가 바뀌어도 기본적인 조작 방식이 크게 변하지 않아 플레이어는 기존의 근육 기억을 활용할 수 있었다. - 컨트롤러의 공통 규칙은 게임 UI 설계의 기반이 됐다. - 플랫폼마다 완전히 새로운 탐색 방식을 만들 필요가 줄어들어 디자인·개발 비용도 절감된다. - 게임이 거대한 문화 산업으로 성장하고 스트리밍, e스포츠 등으로 확장됐지만, 플레이어와 게임을 연결하는 핵심 장치는 여전히 컨트롤러다. ## 입력 장치가 인터페이스를 결정한다 - 디지털 인터페이스는 사용하는 표면과 입력 방식에 맞춰 설계된다. - 데스크톱: 마우스 - 모바일: 손가락 터치 - TV: 리모컨 - 마우스는 빠르고 정밀하며 여러 버튼을 제공한다. - 화면을 한 번에 가로질러 이동할 수 있다. - 몇 픽셀 크기의 작은 컨트롤도 조작할 수 있다. - 가운데 버튼, 오른쪽 클릭처럼 추가 기능을 제공한다. - 따라서 데스크톱 UI는 작고 밀도 높은 컨트롤과 많은 정보를 한 화면에 배치할 수 있다. - 손가락은 마우스 커서보다 크고 정밀도가 낮기 때문에 모바일 UI는 다음과 같은 특성을 갖는다. - 크고 둥근 버튼 - 충분한 버튼 간격 - 오작동을 줄이는 넓은 터치 영역 - 모바일은 탭, 스와이프, 핀치 같은 제스처도 적극적으로 활용한다. - 마우스와 손가락은 모두 화면의 특정 위치를 가리키는 “포인터”라는 공통점을 가지지만, 정밀도와 조작 방식의 차이가 UI 형태를 바꾼다. ## 2D 메뉴에서 3D 공간으로 - 기존 게임에서는 플레이어가 컨트롤러로 2D 인터페이스를 탐색하고, 게임 속 3D 세계를 조작했다. - 최신 기술에서는 플레이어의 신체와 주변 환경 자체가 입력 영역이 되기 시작했다. - AR·VR 컨트롤러는 기존의 버튼과 방향 입력을 넘어 공간 이동, 손동작, 시선 등 새로운 상호작용을 가능하게 한다. - 입력과 경험의 관계를 분석하면 게임뿐 아니라 차세대 디지털 인터페이스가 어떻게 이동하고 반응해야 하는지도 이해할 수 있다. ## 실용적인 시사점 새로운 인터페이스를 설계할 때는 화면 구성보다 먼저 입력 장치의 특성을 파악해야 한다. 정밀한 마우스에는 높은 정보 밀도를, 손가락에는 큰 터치 영역을, 컨트롤러에는 명확한 방향 이동과 일관된 포커스 규칙을 적용하는 방식이 효과적이다. AR·VR에서는 화면 안의 UI뿐 아니라 사용자의 몸과 주변 공간까지 인터페이스로 고려해야 한다.

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사용자 경험사용자 인터페이스augmented-realityvirtual-reality+3

woowahan·2025년 12월 26일원문

끊김 없는 사용 경험을 위하여 : 카카오톡 선물함 속 교환권을 배달의민족 주문으로 연결한 여정 (새 탭에서 열림)

배달의민족 선물하기 팀은 사용자가 카카오톡으로 받은 브랜드 교환권을 배달의민족 앱에서 직접 등록하고 주문에 사용할 수 있도록 하는 '외부 교환권 연동 서비스'를 기획하고 구현했습니다. 이 프로젝트는 플랫폼 간의 기술적·비즈니스적 장벽을 허물어 사용자의 파편화된 구매 경험을 하나로 잇고, 외부의 잠재적 주문 수요를 배달의민족 생태계 안으로 흡수하는 것을 핵심 목표로 삼았습니다. 결과적으로 기술적 복잡성과 다자간의 이해관계를 극복하며 '끊김 없는 연결'이라는 사용자 중심의 가치를 실현해냈습니다. **사용자 불편 해소와 비즈니스 성장의 결합** - 카카오톡 선물을 사용하기 위해 브랜드 자사 앱을 새로 설치하거나 매장을 직접 방문해야 했던 고객의 페인포인트(Pain Point)를 해결했습니다. - 외부 플랫폼에 머물던 교환권 수요를 배달의민족 앱 내 주문으로 전환함으로써 신규 고객 유입과 락인(Lock-in) 효과를 도모했습니다. - 단순히 기능을 추가하는 것을 넘어, 플랫폼 경계를 확장하여 배달의민족을 모든 주문 경험의 통합 창구로 만들고자 했습니다. **플랫폼 간 장벽을 넘는 ‘연결’의 본질 정의** - 여러 조직이 참여하는 대규모 프로젝트에서 "플랫폼 간 장벽을 넘어 사용자에게 끊김 없는 연결을 제공한다"는 본질적인 목표를 설정하여 의사결정의 기준으로 삼았습니다. - 기술적 제약이나 비즈니스 수익성 등 이해관계가 충돌할 때마다 프로젝트의 본질을 자문하며 사용자 중심 사고를 유지했습니다. - 고립된 플랫폼 생태계를 연결함으로써 사용자에게 경험의 단절이 없는 새로운 가치를 제공하는 선례를 남겼습니다. **다자간 협업을 위한 맞춤형 소통 기술** - 카카오(플랫폼사), 브랜드사, 쿠폰 연동사 등 서로 다른 KPI를 가진 파트너들과 공통의 목표인 ‘고객 경험 개선’을 공유하며 협력을 이끌어냈습니다. - 백엔드 개발자에게는 API 응답 속도와 에러 핸들링을, 비즈니스 담당자에게는 제휴 조건과 정산 프로세스를 중심으로 설명하는 ‘맞춤형 언어’를 사용했습니다. - ‘등록·사용’(배민)과 ‘조회·승인’(연동사)처럼 서로 다른 도메인 용어와 로직을 꼼꼼히 동기화하여 시스템 간의 간극을 메웠습니다. **주도적인 문제 해결과 기술적 조율** - 단순히 요구사항을 전달하는 가교 역할을 넘어, 양사 기술팀이 합리적인 타협점을 찾을 수 있도록 API 스펙과 에러 대응 정책을 주도적으로 조율했습니다. - 다양한 외부 연동사의 시스템을 수용하면서도 배달의민족 내에서의 사용 경험을 표준화하기 위한 기술적 스펙을 정의했습니다. - 복잡한 의존 관계를 가진 작업들 사이에서 우선순위를 설정하고 일정을 관리하며 프로젝트의 항해사 역할을 수행했습니다. 이 프로젝트는 기술적 구현만큼이나 플랫폼 간의 심리적·비즈니스적 거리를 좁히는 과정이 중요함을 보여줍니다. 복잡한 시스템 연동을 앞두고 있다면, 기술 스펙에 매몰되기보다 '사용자에게 어떤 연결된 가치를 줄 것인가'라는 본질을 먼저 정의하고, 파트너의 언어로 소통하며 주도적으로 표준을 만들어가는 접근 방식이 필요합니다.

사용자 경험API 설계product-managementbackend+3

naver·2025년 12월 2일원문

네이버 TV (새 탭에서 열림)

네이버의 'NSona' 프로젝트는 LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템을 통해 방대한 사용자 리서치 데이터를 실시간 협업 자원으로 전환하며, 서비스 기획과 실제 개발 사이의 간극을 혁신적으로 줄인 사례를 제시합니다. 디자이너, AI 리서처, 개발자가 협력하여 단순한 기술 구현을 넘어 사용자의 목소리를 생생하게 재현하는 페르소나 봇을 개발함으로써, AI가 도구를 넘어 협업의 주체가 될 수 있음을 증명했습니다. 이를 통해 팀은 사용자의 피드백을 실시간으로 서비스 개발 과정에 투영하고 의사결정의 효율성을 극대화하는 성과를 거두었습니다. **사용자 경험을 재현하는 페르소나 봇 "NSona"** * 기존 UX 리서치가 가진 일회성 데이터의 한계를 극복하고, 리서치 결과를 데일리 협업 과정에서 상시 활용할 수 있는 자산으로 전환하기 위해 기획되었습니다. * 사용자의 특성과 행동 양식을 학습한 페르소나 봇 'NSona'를 통해 기획자나 개발자가 언제든 사용자의 관점에서 서비스에 대한 의견을 물을 수 있는 환경을 구축했습니다. **에이전트 중심의 서비스 구조와 기술적 도전** * 단일 LLM 모델의 한계를 넘어, 특정 서비스 목적에 최적화된 'Agent 중심의 서비스 구조'를 설계하여 보다 정교한 사용자 재현을 시도했습니다. * Multi-Party 대화 시스템을 도입하여 여러 페르소나가 상호작용하며 복합적인 피드백을 제공할 수 있는 기술적 토대를 마련했습니다. * 일반적인 언어 모델 평가 지표 대신, 서비스의 맥락과 UX 요구사항을 반영한 'Service-specific' 평가 프로세스를 독자적으로 구축하여 모델의 품질을 관리했습니다. **AI 시대의 변화된 협업 방식과 R&R** * 전통적인 업무 경계를 허물고 디자이너는 프롬프트를 설계하며, 리서처는 로직을 에이전트 구조로 전환하고, 개발자는 AI를 비평의 대상으로 다루는 새로운 협업 모델을 실천했습니다. * 결과물의 완성도에만 집착하기보다 '어디서 시작점을 찍느냐'에 집중하며, AI를 개발 프로세스의 초기 단계부터 능동적인 파트너로 참여시켰습니다. * 이러한 과정은 직군 간의 선형적인 협업 구조를 유기적인 파장 형태의 협업 구조로 변화시키는 계기가 되었습니다. **사용자 중심 AI 개발을 위한 실무적 제언** 성공적인 AI 서비스를 위해서는 기술적 구현만큼이나 기획, 디자인, 엔지니어링 간의 유기적인 결합이 필수적입니다. NSona의 사례처럼 사용자의 목소리를 데이터 더미가 아닌 대화 가능한 실체로 변환하여 협업의 중심에 배치한다면, 보다 사용자의 니즈에 밀착된 서비스를 더 빠른 속도로 검증하고 개발할 수 있을 것입니다.

사용자 경험AI대규모 언어 모델프롬프트 엔지니어링+5

toss·2025년 11월 30일원문

토스의 브랜드 심볼을 찾아서 (새 탭에서 열림)

토스가 오프라인 시장으로 확장하며 브랜드 인지도를 높이기 위해 사용자의 무의식 속에 자리 잡은 '진짜 얼굴'을 탐색한 과정을 다룹니다. UX 리서치를 통해 파란색 로고 자체보다 '흰 배경의 앱 아이콘' 형태와 '검정 영문 폰트'의 조합이 브랜드 정체성의 핵심임을 발견했습니다. 이를 통해 추상적인 브랜드 이미지를 구체적인 디자인 원칙으로 정립하여 오프라인 접점과 제품 디자인에 성공적으로 적용한 사례를 제시합니다. **오프라인 확장을 위한 브랜드 심볼의 재정의** * 온라인과 달리 맥락이 부족한 오프라인 환경(편의점 댕글러, POS 단말기 등)에서 사용자가 토스를 즉각적으로 인지할 수 있는 시각적 단서를 찾는 것이 과제였습니다. * 단순히 '어떤 로고가 예쁜가'를 넘어, 사용자가 낯선 환경에서도 토스를 토스로 인식하게 만드는 핵심 자산이 무엇인지 파악하기 위해 리서치를 시작했습니다. **심층 인터뷰를 통한 브랜드 이미지 탐색** * 브랜드에 대한 추상적인 인상을 명확한 언어로 표현할 수 있는 사용자를 선별하여 심층 인터뷰를 진행했습니다. * 사용자들이 느끼는 토스의 핵심은 시각적 요소가 아닌 '군더더기 없는 실용성'과 '편리한 경험'에 집중되어 있음을 확인했습니다. * 구체적인 시각적 심볼이 부족하다는 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 폰트, 컬러, 로고라는 세 가지 요소로 나누어 분석했습니다. **데이터로 찾아낸 세 가지 핵심 단서** * **폰트:** 사용자는 앱 내부의 국문 폰트보다 뉴스나 광고 등 외부 매체에서 자주 접한 '검정색 영문 toss'를 브랜드의 대표 폰트로 인지하고 있었습니다. * **컬러:** 사용자에게 각인된 토스의 컬러는 단일 '파란색'이 아니라, '흰 배경과 파란 로고'가 만나는 조합 그 자체였습니다. * **로고:** 로고를 직접 그려보게 한 결과, 사용자는 로고 단독 형태가 아니라 스마트폰 화면 속 '네모난 앱 아이콘(흰 바탕 + 파란 로고 + 사각 배경)' 구성을 브랜드의 얼굴로 기억하고 있었습니다. **리서치 인사이트의 실전 적용** * 리서치로 정의한 '진짜 심볼(앱 아이콘 형태 + 검정 영문 폰트 + 흰/파/검 조합)'을 실제 디자인에 반영했습니다. * **토스 10주년 캠페인:** 파란 배경 대신 사용자가 가장 토스답다고 느끼는 흰 바탕에 검정 글씨와 파란 로고 조합을 메인으로 사용했습니다. * **토스페이 결제 화면:** 전면 파란색 배경 시안을 걷어내고, 리서치로 검증된 시각적 공식을 적용하여 브랜드 인지도를 높였습니다. 브랜드 리서치는 추상적인 감각과 인식을 다루기에 결과물이 모호해질 위험이 있지만, 이를 구체적인 시각적 요소로 분해하여 분석함으로써 실질적인 프로덕트 개선과 일관된 브랜드 경험을 설계할 수 있습니다.

사용자 경험user-researchfintechbrand-identity+2

toss·2025년 11월 26일원문

누구나 리서치 하는 시대, UX리서처의 생존법 (새 탭에서 열림)

AI와 비전문가도 리서치를 수행할 수 있는 시대에 UX 리서처의 진정한 역할은 단순히 데이터를 수집하는 기술적 숙련도를 넘어, 제품의 방향성을 설정하고 팀의 시야를 하나로 모으는 'UX 리더십'에 있습니다. 리서처는 제품 개발의 각 단계에서 사용자의 본질적인 문제를 정의하고, 복잡한 비즈니스 맥락 속에서 팀이 길을 잃지 않도록 돕는 나침반 역할을 수행해야 합니다. ## 아이디어 단계: 사용자 중심의 '퍼즐 테두리' 맞추기 - 기획 초기 단계에서 팀의 관점을 '우리가 무엇을 만들 수 있는가'에서 '유저의 어떤 문제를 해결할 것인가'로 전환시킵니다. - 비즈니스 지표(재방문율, 체류시간 등)에만 매몰될 경우 발생할 수 있는 UX 저해 요소들을 사용자 관점의 가치 정의를 통해 방어합니다. - **사례(AI 시그널):** 단순한 정보 요약 기능을 넘어, 유저가 시장 변화의 이유를 빠르게 파악하여 투자 판단을 돕는다는 '북극성(핵심 가치)'을 설정해 제품의 윤곽을 잡았습니다. ## 개선 단계: 사용자 목표 중심의 구조화와 기준 수립 - 흩어져 있는 피드백과 문제점들을 나열하기보다, 사용자가 해당 기능을 통해 달성하려는 최종 '목표'를 먼저 정의합니다. - 목표 달성을 가로막는 방해 요인을 파악하고, 팀 전체가 동의할 수 있는 '서비스를 잘 쓴다는 것'에 대한 합의된 기준을 만듭니다. - **사례(증시 캘린더):** 단순한 일정 나열을 넘어 '인지-이해-준비'라는 3단계 사용자 여정을 설정함으로써, UI 수정을 넘어 투자자가 시장을 스스로 판단하게 돕는 도구로 제품을 고도화했습니다. ## 성장 및 정체 단계: 제품의 정체성과 환경적 맥락 재정의 - 제품의 성장이 정체되었을 때, 기능적 결함이 아닌 '제품의 정체성'과 '사용 환경(맥락)'의 불일치를 분석합니다. - 데이터, 인터뷰, 시장 트렌드를 입체적으로 결합하여 제품이 시장 내에서 차지해야 할 최적의 위치를 다시 찾습니다. - **사례(토스증권 PC):** 모바일의 '심플함'이 깊이 있는 분석이 필요한 PC 환경에서는 오히려 한계가 될 수 있음을 발견하고, PC라는 맥락에 맞는 새로운 가치와 제품의 지향점을 재정립했습니다. ## 리서처를 위한 실용적 제언 UX 리서처는 인터뷰를 잘하는 '기술적 장인'에 머물기보다, 제품과 산업 전체를 조망하는 넓은 시야를 갖추어야 합니다. 특히 팀원들의 흩어진 생각을 구조화하고, 의사결정의 근거가 되는 기준을 마련하여 **실질적으로 팀을 움직이게 만드는 'UX 리더십'**을 발휘하는 것이 AI 시대 리서처의 핵심 경쟁력입니다.

사용자 경험AIdata-analysisusability-testing+3

kakao·2025년 11월 19일원문

우리가 진짜 문제를 풀고 있었을까? — POPM 과정이 남긴 질문 (새 탭에서 열림)

카카오의 POPM 교육 과정은 단순한 지식 전달을 넘어, 파편화된 실무 개념을 구조적으로 정리하고 이를 반복 가능한 '문제 해결 루프'로 연결하는 데 집중했습니다. 제품 전략이 팀의 일상적인 실행 지침이 되도록 돕는 이 과정은, 단순한 기능 배포가 아닌 '진짜 문제를 해결하고 있는가'라는 본질적인 질문을 실무에 던지게 합니다. 이를 통해 참가자들은 가설 검증과 지표 분석을 바탕으로 한 데이터 중심의 의사결정 체계를 실무에 직접 이식하는 성과를 거두었습니다. **전략적 사고와 지표의 재발견** * 전략을 거창한 구호가 아닌, 실무 현장에서 팀원들이 판단을 내릴 수 있게 돕는 '판단 기준'으로 재정의하고 MECE, MVP 등의 개념을 맥락에 맞게 재구성했습니다. * 지표를 단순한 데이터가 아니라 제품의 문제를 드러내는 '언어'로 인식하며, 퍼널·리텐션·코호트·LTV 등의 지표가 문제 정의와 어떻게 연결되는지 체득했습니다. * '내가 해석하는 지표가 우리 제품의 본질과 맞는가'라는 관점의 전환을 통해 데이터 해석의 정교함을 높였습니다. **실험 설계와 UX의 본질적 접근** * 실험의 성공 여부보다 '실패한 실험을 해석하는 루틴'을 중시하며, MASS 조건(측정 가능성, 기인 가능성, 민감도, 단기 확인)을 통한 구체적인 실험 체크리스트를 활용합니다. * UX 디자인을 단순한 심미적 요소가 아닌 '사용자 맥락에 기반한 설계'로 정의하고, 카카오 내부 서비스의 실제 사례를 통해 적합한 설계를 스스로 질문하게 유도했습니다. * 작게 시작하는 실험의 중요성을 강조하여 실무에서 즉시 가설을 검증해 볼 수 있는 자신감을 배양했습니다. **실무로 이어지는 실행 구조 설계** * '문제 정의 → 가설 → 지표 → 검증 → 회고'로 이어지는 루틴을 확립하여, 릴리스가 끝이 아닌 학습과 다음 우선순위 설정의 시작이 되도록 변화시켰습니다. * 과제 시작 전 '문제 정의, 기대 행동, 확인 지표'를 명문화하는 템플릿을 도입하고, 사용자 스토리 방식을 통해 팀 전체가 업무의 목적을 공유하도록 했습니다. * 주간 또는 격주 단위로 지표 확인 및 인사이트 공유 시간을 고정하여, 실행이 일시적인 이벤트가 아닌 조직의 습관으로 자리 잡게 했습니다. 프로덕트 매니저는 단순히 기능을 배포하는 것에 만족하지 말고, 배포 이후의 지표 변화가 당초 정의한 문제를 실제로 해결했는지 확인하는 '루프 기반 실행' 구조를 조직 내에 안착시켜야 합니다. "지금 우리가 하고 있는 이 일이 정말 문제 해결을 위한 실행인가?"라는 질문을 끊임없이 던지는 것이 제품 성장의 핵심입니다.

사용자 경험product-managementdata-analysisab-testing+3

figma·2025년 11월 11일원문

피그마, 인도에 새로운 (새 탭에서 열림)

피그마(Figma)는 인도 벵갈루루에 새로운 허브를 설립하며 세계에서 두 번째로 큰 시장인 인도 내 제품 개발 커뮤니티에 대한 투자를 본격화했습니다. 이번 확장은 AI 기술 도입이 활발한 인도 시장의 특성을 반영하여, 피그마가 단순한 디자인 도구를 넘어 제품 개발 전 과정을 아우르는 AI 기반 협업 플랫폼으로 진화하려는 전략적 움직임입니다. 이를 통해 피그마는 글로벌 사용자의 85%를 차지하는 해외 시장에서의 영향력을 강화하고 사용자 중심의 기술 혁신을 가속화할 방침입니다. **인도 시장의 전략적 가치와 AI 도입 현황** * 인도는 월간 활성 사용자(MAU) 기준 피그마의 세계 2위 시장이며, BSE100(인도 상장사 100대 기업) 기업의 40% 이상이 이미 피그마를 도입했습니다. * 현지 리서치 결과, 인도 디자이너의 93%가 업무에 AI를 활용하고 있으며, 개발자의 81%는 AI 기반 제품의 성공에 디자인이 과거보다 더 중요해졌다고 응답했습니다. * Flipkart, Zomato, Swiggy 등 인도의 대표적인 유니콘 기업들이 피그마를 통해 디자인과 개발의 간극을 줄이고 제품 출시 속도를 높이고 있습니다. **글로벌 네트워크 확장 및 커뮤니티 성장** * 피그마는 매출의 약 50%가 미국 외 시장에서 발생함에 따라 도쿄, 싱가포르, 런던, 파리, 베를린 등에 이어 벵갈루루에 신규 거점을 마련하며 글로벌 운영을 강화하고 있습니다. * 인도 내 'Friends of Figma' 커뮤니티 멤버는 약 25,000명에 달하며, 이들은 전 세계에서 가장 활발하게 디자인 시스템과 협업 툴을 활용하는 집단 중 하나로 꼽힙니다. **Figma Weave와 AI 중심의 제품 혁신** * 생성형 AI 플랫폼인 'Weavy'를 인수하여 'Figma Weave'를 새롭게 선보였으며, 이를 통해 캔버스 내에서 이미지, 비디오, 애니메이션, VFX 등 미디어 자산의 생성 및 전문적 편집이 가능해집니다. * **Figma Make**: 텍스트 프롬프트나 간단한 디자인 초안을 즉시 프로토타입이나 실제 앱 형태로 변환해 주는 기능을 지원합니다. * **영역별 특화 도구**: 개발 생산성을 높이는 'Dev Mode', 동적 웹사이트 제작을 돕는 'Figma Sites', 마케팅 에셋을 대량 생산하는 'Figma Buzz' 등 제품군을 확장했습니다. * **협업 도구 고도화**: 인터랙티브 프레젠테이션 툴인 'Figma Slides'와 고급 벡터 드로잉 도구인 'Figma Draw'를 통해 기획부터 실행까지의 워크플로우를 통합했습니다. 피그마는 이제 디자인 도구를 넘어 기획자, 디자이너, 개발자가 AI를 매개로 소통하는 통합 제품 개발 플랫폼으로 완전히 탈바꿈하고 있습니다. 기업들은 피그마의 새로운 AI 기능들을 활용해 아이디어를 실제 제품으로 구현하는 시간을 단축하고, 디자인 시스템의 일관성을 유지하면서도 창의적인 실험을 지속할 수 있는 환경을 구축할 것을 권장합니다.

사용자 경험FigmaAI디자인 시스템+4

toss·2025년 11월 6일원문

토스에서 가장 안 좋은 경험 만들기 (새 탭에서 열림)

토스에서 광고와 혜택 서비스를 담당하는 디자이너는 비즈니스 목표 달성과 사용자 경험(UX) 개선이 상충하는 과제가 아니라, 치열한 고민을 통해 찾아내야 할 ‘교집합’이라고 주장합니다. 필자는 광고라는 피할 수 없는 비즈니스 조건을 수용하되, 사용자가 느끼는 불쾌함을 최소화하고 오히려 가치 있는 경험으로 전환하는 전략을 통해 실질적인 성과를 이끌어냈습니다. 결과적으로 사용자의 신뢰를 지키는 방식이 비즈니스 임팩트를 극대화하는 가장 확실한 길임을 증명하며, 서비스의 수익성과 활성도를 동시에 잡는 결론에 도달했습니다. **사용자의 불쾌감을 줄이는 예측 가능성과 배치** * **예측 가능한 광고 경험:** 광고가 예고 없이 튀어나올 때 발생하는 사용자의 거부감을 줄이기 위해 '광고 보고'라는 문구나 광고 길이를 미리 명시했습니다. 이는 클릭률 저하 우려와 달리 부정적인 피드백을 유의미하게 감소시켰고, 광고를 수용할 사용자만 선택하게 함으로써 광고 효율을 유지했습니다. * **동선을 방해하지 않는 위치 선정:** 계좌 내역 등 사용자의 핵심 정보 탐색 동선에 광고를 배치해 혼란을 주던 방식을 폐기했습니다. 정보를 오인하지 않도록 광고 영역을 분리 배치한 결과, 매출 타격 없이 사용자의 신뢰와 지표를 동시에 회복할 수 있었습니다. **광고를 혜택과 재미로 인식하게 만드는 전략** * **맥락에 맞는 광고 제공:** 광고주가 직접 집행할 수 있는 B2B 광고 플랫폼을 구축하여 광고의 양을 늘리고, 유저 개개인에게 필요한 순간(예: 자동차 보험 만료 시점)에 맞춰 광고를 노출해 광고가 '혜택'처럼 느껴지게 설계했습니다. * **인터랙티브한 재미 요소 도입:** 광고를 단순 이미지 노출이 아닌 퀴즈, 게임, 휴대폰 움직임에 반응하는 인터랙션 등 재미있는 콘텐츠로 변모시키기 위해 팀 내부에서 정기적인 아이데이션을 진행하고 이를 실제 제품에 반영했습니다. **적절한 보상 설계를 통한 비즈니스 모델 전환** * **사용자가 체감하는 보상의 가치 탐색:** 1년 이상의 실험을 통해 현금, 기프티콘, 일확천금형 복권 등 다양한 보상 체계를 테스트하며 사용자가 광고 시청의 '노동 강도'를 기꺼이 수용할 만한 지점을 찾아냈습니다. * **만보기 복권의 성공 사례:** 광고 시청 시 100만 원 당첨 기회를 주는 '복권' 형태의 보상을 만보기 서비스에 도입하여, 적자 서비스를 수익 창출 서비스로 전환했습니다. 이는 유저 활동성과 만족도를 동시에 높여 구글로부터 게임 외 서비스 중 광고 임팩트가 가장 큰 사례로 인정받기도 했습니다. 비즈니스와 사용자 경험 사이에서 고민하는 조직이라면, 단순히 광고를 숨기거나 강요하기보다 사용자의 신뢰를 지키는 '투명성'과 적절한 '보상'의 지점을 찾는 실험을 반복해야 합니다. 광고가 사용자의 목적을 방해하는 요소가 아니라, 그 자체로 재미나 이득을 줄 수 있는 보완재로 기능하게 할 때 비즈니스는 지속 가능한 성장을 이룰 수 있습니다.

사용자 경험프로덕트 디자인a-b-testinggamification+3

figma·2025년 9월 8일·3분 읽기큐레이션 요약

AI가 자동화할 수

AI가 프로토타입과 콘텐츠 제작을 빠르게 만들어내는 시대일수록, 좋은 결과와 훌륭한 결과를 가르는 요소는 인간의 ‘공예적 완성도’다. 호기심, 직관, 취향, 의도 같은 능력은 AI가 자동화하기 어렵고, AI의 산출물을 실제 사용자와 맥락에 맞게 조정하는 데 필수적이다. 따라서 AI는 아이디어 탐색과 반복을 가속하는 도구로 활용하되, 최종 방향과 품질 판단은 사람이 주도해야 한다. ## 호기심: 문제를 원점에서 다시 보기 - 호기심은 정해진 경로를 따르기보다 “왜 그런가?”, “만약 다르게 한다면?”을 질문하는 태도다. - Figma Make, Claude, ChatGPT 같은 도구를 활용하면 코딩 없이 프로토타입이나 캠페인 시안을 여러 방향으로 빠르게 탐색할 수 있다. - AI는 탐색 속도와 경우의 수를 늘려주지만, 다음과 같은 판단은 스스로 내리기 어렵다. - 기존 범위를 벗어나 새로운 가능성을 시험할지 여부 - 문제의 범위 자체를 다시 정의해야 하는지 여부 - 우연히 떠오른 아이디어나 직감이 더 깊이 탐구할 가치가 있는지 여부 - 초기에 폭넓게 탐색하면 이후 선택과 개선에 대한 확신이 커지고, 재작업과 팀 내 논의를 줄일 수 있다. - Figma 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Make로 Figma Buzz의 동영상 기능을 여러 방식으로 프로토타이핑했다. - 다양한 방향과 예외 상황을 조기에 테스트했다. - 기능의 범위와 구현 가능성을 엔지니어링 팀이 더 명확히 이해할 수 있었다. - 개발 단계에서 발생할 수 있는 비용 큰 왕복 논의를 줄였다. ## 호기심의 실제 적용: 아이콘 체계 전체를 다시 설계하기 - Figma가 Figma Make, Figma Buzz, Figma Sites, Figma Draw를 출시하면서 Tim Van Damme은 네 제품의 아이콘을 새로 만들어야 했다. - 처음에는 새 제품별 아이콘 네 개를 만드는 작업처럼 보였지만, 작업 과정에서 기존 아이콘과 새 아이콘의 전체적인 통일성이 문제로 드러났다. - 그는 개별 아이콘만 설계하는 대신 Figma 아이콘 체계 전체를 재설계하는 방향으로 범위를 확장했다. - 이 결정으로 프로젝트 기간은 몇 주 늘었지만, 수백 가지 변형을 검토하며 다음 목표를 달성했다. - 각 아이콘이 개별 제품을 명확히 나타냄 - 전체 아이콘군은 일관된 시각 언어를 공유함 - 큰 광고 형식에서도 잘 확장됨 - Figma만의 정체성을 유지함 - 이는 주어진 과업을 빠르게 완료하는 것보다, 문제를 더 근본적인 수준에서 다시 정의하는 호기심이 더 나은 결과를 만들 수 있음을 보여준다. ## 직관: 기술적으로 작동하는 것 이상을 판단하기 - AI는 제품을 빠르게 출시 가능한 상태로 만들 수 있지만, 무엇이 고객에게 가장 잘 전달되고 공감될지는 스스로 확정하기 어렵다. - 사람은 프로토타입이 기능적으로는 정상이어도 다음과 같은 문제를 감지할 수 있다. - 사용자가 혼란을 느낄 수 있는 상호작용 - 정보가 모두 들어갔지만 지나치게 답답한 레이아웃 - 콘텐츠가 맞더라도 충분히 편안하거나 매력적으로 느껴지지 않는 경험 - CVS Health의 Eliel Johnson은 디자인을 직함이 아니라 행동으로 보며, “이것이 사용자에게 좋은 느낌을 주는가?”를 계속 질문해야 한다고 말한다. - 직관은 명확한 데이터나 규칙으로 즉시 설명되지 않더라도, 사용자 경험의 어색함과 개선 가능성을 먼저 포착하는 인간의 판단 능력이다. AI를 단순히 결과물을 자동 생성하는 수단으로 사용하기보다, 다양한 아이디어를 빠르게 실험하고 검증하는 탐색 도구로 활용하는 것이 바람직하다. 최종적으로는 사람이 문제의 범위를 다시 정의하고, 사용자의 감정과 맥락을 고려하며, “작동하는가”를 넘어 “좋은 경험인가”를 판단해야 한다.

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사용자 경험Figma프로토타이핑생성형 AI+2

figma·2025년 9월 4일·3분 읽기큐레이션 요약

회복 탄력성 있는 디자인 팀

빠르게 변하는 기술 환경과 AI의 확산 속에서 회복탄력적인 디자인 팀을 만들려면 팀의 심리적 안전과 건강을 먼저 확보해야 한다. 동시에 실험과 역할 확장을 장려하고, 디자인 완성도를 경쟁력으로 삼아 변화에 적응하면서도 높은 품질을 유지해야 한다. 글은 Figma, Twitter, 37signals에서의 경험을 바탕으로 리더가 고정된 해법보다 원칙에 기반해 팀을 운영해야 한다고 강조한다. ## 팀의 건강과 심리적 안전을 우선하기 - 스트레스, 과로, 번아웃, 발언에 대한 두려움이 있으면 구성원은 역량을 충분히 발휘하기 어렵다. - 서로 신뢰하고 공동의 목표를 공유하는 환경이 창의적인 협업의 기반이 된다. - 다양한 의견이 반영되도록 실시간 회의뿐 아니라 비동기 채널도 운영해야 한다. 그래야 회의에서 가장 목소리가 큰 사람만 의사결정을 주도하지 않는다. - 프로젝트의 초기 스케치부터 최종 디자인까지 모든 단계의 결과물을 자유롭게 공유하도록 장려한다. - 1:1 미팅, 커리어 대화, 팀 설문을 정기적으로 진행해 문제가 커지기 전에 팀의 상태를 파악한다. - 실제 가용 시간과 업무량을 고려해 과도한 약속을 피해야 한다. - 리더가 모르는 점이나 어려움을 솔직하게 드러내면 구성원도 취약함과 의견을 안전하게 공유할 수 있다. ## 실험과 역할의 유연성 장려하기 - 디자이너마다 강점과 성장 영역이 다르므로, 서로 보완적인 역량을 가진 사람들을 함께 배치하면 팀의 균형과 학습 효과가 커진다. - 리서치, 디자인, 제품, 엔지니어링의 경계가 점점 흐려지는 만큼 전통적인 직무 범위에만 머물지 않도록 해야 한다. - 디자이너가 실제 구현과 가까워지도록 AI 프로토타이핑이나 코드 실험을 장려한다. - 실제 작동하는 결과물을 빠르게 평가하면 더 나은 디자인 결정을 내릴 수 있고, 결과적으로 생산성이 높아지는 선순환이 생긴다. - 실험 결과와 학습 내용을 공유할 공간을 마련한다. Figma의 `#design-wip` 채널처럼 미완성 아이디어, 스케치, 작동하는 프로토타입도 공유할 수 있어야 한다. - 디자인 크리틱에 제품·엔지니어링 등 협업 직군을 참여시켜 새로운 관점과 포용적인 작업 방식을 만든다. - 현재 제품을 계속 출시하는 실행과 미래의 작업 방식을 탐색하는 발명을 동시에 진행해야 한다. ## 완성도를 차별화 요소로 삼기 - 경쟁이 치열한 시장에서는 유용하고 잘 실행된 제품이 사용자 충성도와 추천을 높이고 성장을 이끈다. - 특히 엔터프라이즈 소프트웨어에서는 디자인 완성도가 뒤로 밀리는 경우가 많기 때문에 세심한 품질 관리가 차별점이 될 수 있다. - 완성도 높은 결과물을 만들려면 시각적 일관성, 인터페이스의 명확성, 세부적인 사용자 경험에 주의를 기울여야 한다. - 빠른 출시와 품질 사이에는 trade-off가 발생할 수 있으며, 때로는 새 기능 추가보다 UX 개선을 우선해야 한다. - 속도를 중시하는 상황에서도 품질을 자동으로 희생하지 않도록 팀 차원의 기준과 우선순위를 명확히 해야 한다. 결국 리더는 안전하게 의견을 낼 수 있는 문화를 만들고, 실험과 직무 간 협업을 지원하며, 속도와 품질 사이의 균형을 관리해야 한다. 정기적인 팀 상태 점검과 현실적인 업무량 조정, 작게라도 지속적인 프로토타이핑이 회복탄력적인 디자인 팀을 만드는 실용적인 출발점이다.

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