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케첩 병 비유로 이해하는 UX와 UI의 차이점 UX와 UI는 디자인 분야에서 가장 자주 혼동되는 용어 중 하나입니다. 많은 사람들이 이 두 개념을 같은 것으로 생각하거나, 정확한 차이를 모르는 경우가 많습니다. 하지만 UX와 UI는 완전히 다른 개념이며, 각각의 역할과 중요성이 다릅니다. 이 글에서는 케첩 병이라는 친숙한 비유를 통해 UX와 UI의 차이점을 쉽고 명확하게 설명하겠습니다. 케첩 병을 떠올려보세요. 병의 모양, 색상, 라벨의 디자인이 UI입니다. 반면 케첩을 얼마나 쉽게 뽑아낼 수 있는지, 병을 흔들어도 케첩이 잘 나오는지, 마지막 한 방울까지 사용할 수 있는지가 UX입니다. 이 비유를 통해 우리는 UI가 보이는 것, UX가 느끼는 것이라는 핵심을 이해할 수 있습니다. UI는 사용자가 보는 모든 시각적 요소를 의미하며, 버튼의 색상, 텍.. 2025. 12. 1.
퍼소나 업데이트 주기 검증 프로세스 퍼소나는 사용자 경험 설계의 출발점이며, 제품이 해결해야 할 문제를 정의하고 기능 우선순위를 정하는 모든 과정의 기준이 됩니다. 하지만 많은 팀이 퍼소나를 한 번 만들고 난 뒤 이를 ‘완성된 문서’로 취급하는 실수를 저지릅니다. 실제로는 사용자 행동, 시장 환경, 기술 변화, 경쟁사 전략 등이 지속적으로 변하고 있기 때문에 퍼소나 역시 정기적으로 업데이트되어야 합니다. 특히 제품을 장기적으로 운영하는 단계에서는 사용자 군의 특성이 달라지거나 기능 사용 패턴이 변화하는 일이 빈번하게 발생합니다. 초기에 설정한 퍼소나가 시간이 지날수록 실제 사용자와 멀어지게 되면 잘못된 의사결정이 반복되고, 새로운 기능을 출시할 때도 현실과 맞지 않는 방향으로 흘러갈 위험이 존재합니다. 그래서 퍼소나는 꾸준히 검증, 보완,.. 2025. 11. 30.
퍼소나 품질 기준 공감 가능성 퍼소나는 사용자 경험 설계의 중심이 되는 핵심 도구지만, 잘못 만들면 조직의 의사결정을 왜곡하고 제품의 방향성을 잃게 만드는 치명적 문제가 될 수 있습니다. 많은 팀이 퍼소나를 작성하지만 실제로는 내부의 상상, 편향된 표본, 혹은 피상적인 프로필 수준에 머무르는 경우가 많습니다. 겉으로는 그럴듯해 보이는 문서지만 실제 사용자 행동을 대표하지 못하거나 팀의 의사결정에 사용되지 않는다면 퍼소나가 갖추어야 할 기본 품질 기준이 충족되지 않은 것입니다. 퍼소나가 제품 전략에 의미 있는 역할을 하려면 최소 세 가지 조건이 필수적으로 충족되어야 합니다. 첫째, 데이터 기반이어야 하며 사용자 행동과 목표에서 도출된 사실을 반영해야 합니다. 둘째, 사용자 군을 대표할 수 있는 대표성이 확보되어야 합니다. 단 몇 명의 .. 2025. 11. 30.
사용자 패턴 분석 인터뷰 데이터에서 퍼소나를 추출하는 과정은 UX 리서치에서 가장 중요하면서도 가장 어려운 단계입니다. 사람들이 말하는 다양한 이야기 속에서 반복되는 패턴을 찾고, 공통된 행동의 흐름을 구조화하며, 이를 실제 제품 설계에 사용할 수 있는 사용자 모델로 정리해야 하기 때문입니다. 인터뷰 데이터는 대부분 방대한 텍스트 형태로 제공되며, 감정·경험·상황·목표가 뒤섞여 있기 때문에 단순히 읽기만 해서는 핵심 인사이트를 도출할 수 없습니다. 퍼소나는 단순한 ‘고객 프로필’이 아니라 사용자의 목표, 반복 행동, 문제 지점, 가치 판단 기준 등을 하나의 대표 모델로 정리하는 작업입니다. 따라서 인터뷰 데이터에서 퍼소나를 추출하려면 먼저 텍스트를 정리하고 공통 요소를 비교해야 하며, 그 안에서 일정하게 나타나는 사용자 .. 2025. 11. 30.
퍼소나 구체성 구체적 페르소나 제품 기획을 할 때 가장 먼저 등장하는 문장은 대개 “우리 타깃은 20~30대 여성입니다” 같은 추상적 정의입니다. 많은 팀이 이러한 방식이 타당하다고 생각하지만, 실제로 이런 수준의 타깃 정의는 제품 전략 수립에 거의 도움이 되지 않습니다. 연령과 성별은 너무 넓고 모호하여 의사결정에 필요한 정보를 제공하지 못합니다. 예를 들어 28세 여성이라고 하더라도 직업, 소득, 하루 루틴, 디지털 활용 능력, 목표, 불편함, 우선순위는 완전히 다릅니다. 같은 나이여도 회사원, 프리랜서, 대학원생은 전혀 다른 행동 패턴을 보입니다. 결국 추상적인 타깃 정의는 “누구에게 맞춰야 할지 모르는 제품”으로 이어지며, 이는 기능 설계, UI 구조, 온보딩 흐름, 마케팅 메시지, 가격 전략 등 전반에서 일관성을 잃게 만듭니.. 2025. 11. 30.
AI 기반 사용자 분석 데이터 분석 자동화 사용자 분석과 퍼소나 제작은 UX 리서치에서 가장 중요한 단계지만, 동시에 가장 많은 시간이 소요되는 작업이기도 합니다. 인터뷰 데이터를 정리하고, 사용자의 행동 패턴을 해석하며, 의미 있는 세그먼트를 추출해 퍼소나로 정리하는 과정은 전통적으로 최소 몇 주 이상의 시간이 필요했습니다. 그러나 최근에는 AI 기반 사용자 분석 도구가 발전하면서 이러한 과정 대부분을 자동화할 수 있게 되었습니다. 특히 ChatGPT, Claude, Gemini 등 생성형 AI 모델은 텍스트 요약, 패턴 탐색, 인사이트 도출에서 높은 정확도를 보여주고 있으며, 내부 로그 데이터를 정리해 행동 기반 세그먼트를 만들거나 인터뷰의 핵심 내용을 구조화하는 데 매우 효과적입니다. 이제 퍼소나 제작 과정은 단순한 문서 작업이 아니라 데이.. 2025. 11. 30.
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