작업을 하다 보면 매번 새로운 사용자의 니즈를 파악하고, 빠르게 변하는 시장의 흐름에 민첩하게 대응하는 건 생각만큼 쉽지 않아요. 특히 한정된 시간과 자원 내에서 최적의 결과물을 만들어야 한다는 압박감이 더해지면, 그 어려움은 더욱 커지곤 하죠.
하지만 최근 몇 년 사이, AI 기술이 우리의 작업 방식에 점점 더 깊이 스며들면서 이러한 부담을 덜어주는 다양한 AI 툴이 등장하고 있어요. 선택할 수 있는 AI 툴의 종류가 많아진 만큼, 어떤 단계에서 어떤 툴을 사용해야 할지 고민하는 경우도 많아졌죠. 그래서 오늘은 효율적인 디자인 작업을 위해 꼭 필요한 정보를 정리해 보려고 합니다.
이번 콘텐츠에서는 직접 사용해 본 다양한 AI 툴을 중심으로, 대표적인 UX 프로세스인 더블 다이아몬드(Double Diamond) 모델에 따라 각 단계에서 어떤 AI 툴을 활용하면 좋은지 구체적으로 소개할 예정이에요. 먼저 ‘발견(Discover)’과 ‘정의(Define)’ 단계에서 유용한 실용적인 툴들을 중점적으로 다루고, 다음 콘텐츠에서는 ‘개발(Develop)’과 ‘전달(Deliver)’ 단계에서 활용할 수 있는 AI 툴을 이어서 살펴볼 계획이에요.
그럼 효율적인 작업을 위해 AI 활용을 고려하는 디자이너분들을 위해, 프로세스별 어떤 AI 툴을 활용할 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.
[더블 다이아몬드 모델이란?]
더블 다이아몬드(Double Diamond) 모델
더블 다이아몬드(Double Diamond) 모델은 문제 영역을 넓게 탐색하고(Discover → Define), 해결책을 폭넓게 모색한 후(Develop → Deliver) 최종 솔루션을 도출하는 과정을 시각화한 UX 디자인 프레임워크입니다. 이 모델의 핵심은 발산과 수렴을 반복하여 최종 결과를 도출하는 점이에요.
- 발견(Discover): 사용자와 시장, 트렌드를 폭넓게 리서치
- 정의(Define): 수집된 인사이트를 바탕으로 문제를 구체화
- 개발(Develop): 아이디어 브레인스토밍과 프로토타이핑 진행
- 전달(Deliver): 결과물을 사용성 테스트하고, 실제 제품/서비스로 구현
이러한 더블 다이아몬드 프로세스와 AI가 만나면 어떤 변화를 기대할 수 있을지
더블 다이아몬드의 각 단계(Discover → Define → Develop → Deliver)에서 활용할 수 있는 AI 툴을 함께 살펴보도록 할게요.
[더블 다이아몬드 모델 단계별로 살펴보는 AI 툴 활용]
① 발견 (Discover): 사용자 리서치 & 인사이트 도출
사용자 리서치의 '발견(Discover)' 단계에서는 다양한 데이터를 수집하는 것이 중요해요. 새로운 서비스를 기획하거나 기존 서비스를 개선할 때, 사용자의 관점과 맥락을 깊이 이해하는 것이 핵심입니다. 이때 사용자 사용 상황, 페인포인트, 시장 트렌드, 그리고 경쟁사 현황 등을 종합적으로 분석해야만 핵심 기회 영역을 명확히 식별할 수 있어요. 따라서 사용자 니즈가 불명확한 신규 서비스 기획 단계에서는 체계적인 리서치와 사용자 조사 인터뷰가 필수적입니다.
그렇다면 AI 툴을 기반으로 사용자 리서치를 설계할 때 어떤 툴을 어떻게 활용해야 할까요?
[1. ChatGPT: 인터뷰 질문 & 설문지 초안 작성]
출처: 팬텀퍼넘 유튜브
첫 번째 추천 툴은 바로 Chat GPT입니다!
Open AI에서 개발한 이 인공지능 언어 모델은 사용자 리서치를 돕는 강력한 도구로, 다양한 분야에서 활용되고 있어요. Chat GPT에게 구조화된 질문을 물어본다면 사용자의 요청에 맞춘 적절하고 다양한 질문 유형을 생성해 사용자 리서치에서 필요한 데이터를 효과적으로 수집할 수 있어요. 게다가 빠르고 효율적인 질문 생성으로 리서치 설계 과정을 간소화해 시간을 절약할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이에요!
그렇다면, ChatGPT에게 어떤 구조화된 질문을 통해 인터뷰 질문 및 설문 초안을 만들어낼 수 있을까요?
Chat GPT 사용 예시
[Chat GPT 구조화하는 TIP.]
1. 역할을 지정한다.
질문 예시: 너는 IT 기업 10년 차 UX리서처야
2. 써야 하는 내용을 지정한다.
질문 예시: 온라인 패션 쇼핑몰 사용자 조사를 위한 설문지를 만들려고 해 컨텍스트를 (타겟 연령, 리서치 목적, 경쟁사 예시) 참고해서 질문을 제안해 줘
3. 글의 형식과 문장, 말투 스타일을 지정한다.
질문 예시: 비대면 구글폼 설문지 형태로 제작할 예정이며, 격식 있는 문장으로 사용자가 이해하기 쉬운 어휘를 사용해서 작성해 줘
Chat GPT에게 사용자 리서치에 관해 질문하고 싶다면, 위와 같이 구체적인 컨텍스트를 제시하는 것이 가장 중요해요.
또한, 반복적인 질문과 원하는 수정 방향, 그리고 예시를 함께 제공한다면 더욱 심도 있는 결과물을 얻을 수 있습니다.
이렇게 하면 ChatGPT가 질문자의 의도를 더 잘 이해하고, 더 유용한 답변을 생성할 수 있어요!
함께 사용하면 좋은 프롬프터
[2. Walla: 설문조사& 데이터 분석 자동화]
출처: 일 잘러 장피엠 유튜브
두 번째 추천 툴은 바로 왈라(Walla)입니다!
왈라(Walla)는 설문조사와 데이터 분석을 통합해 사용자 인사이트를 쉽게 얻을 수 있도록 도와주는 AI 툴이에요. 이 툴은 리서치 과정의 복잡함을 줄여 줍니다. 왈라(Walla)는 설문조사와 데이터 분석을 한 플랫폼에서 효율적으로 처리할 수 있어, 시간을 절약할 수 있죠. 직관적인 인터페이스 덕분에 누구나 쉽게 사용할 수 있으며, 실시간으로 결과를 분석하고 시각화해 중요한 인사이트를 빠르게 파악할 수 있습니다.
그렇다면, 왈라(Walla)를 사용하여 어떻게 인터뷰 질문 및 설문 초안을 만들어낼 수 있을까요?
Walla 설문지 작성 화면
[Walla 설문지 작성 방법]
1. 로그인 및 설문 생성:왈라 홈페이지에 로그인한 후 '새 설문조사 만들기' 옵션을 선택
2. 기본 정보 입력: 설문 제목과 설명을 작성하여 설문의 목적과 내용 작성
3. 질문 추가 및 구성: 질문 추가' 버튼을 클릭하여 다양한 유형의 질문을 추가> 객관식, 주관식, Likert 척도 질문 유형을 선택
4. 디자인 및 테마 설정:설문 디자인(원하는 폰트, 색상)을 커스터마이즈 하기
5. 미리보기 및 테스트:미리보기를 통해 제작된 설문지를 확인하고, 테스트 응답을 통해 오류를 점검
6. 배포 및 응답 수집:설문 링크를 생성하여 다양한 채널을 통해 공유하고, 응답을 수집
왈라(Walla)를 사용해 설문지를 작성할 때, 응답률을 높이는 몇 가지 팁이 있어요.
첫 번째로, 질문은 명확하고 간결하게 작성해야 합니다. 이렇게 하면 응답자가 쉽게 이해할 수 있어, 부담 없이 참여할 수 있죠.
두 번째로, 설문지의 질문 수를 최소화하는 것이 중요해요. 너무 많은 질문은 응답률을 낮출 수 있으니, 핵심 질문에 집중하는 것이 좋습니다.
세 번째, 설문 시작 시 간단한 질문으로 진입 장벽을 낮추고, 중요도가 높은 질문은 앞쪽에 배치해 응답자가 핵심 정보를 빠르게 제공할 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 응답자가 설문에 더 적극적으로 참여하게 됩니다.
이런 팁들을 활용하면 왈라(Walla)를 통해 보다 효과적인 인터뷰 & 설문지를 작성할 수 있을 거예요!
② 정의(Define): 문제 정의 & 페르소나 제작
사용자 리서치의 '발견(Discover)' 단계에서 다양한 데이터를 수집한 후, '정의(Define)' 단계에서는 이러한 인사이트를 분석하여 사용자의 핵심 니즈와 페인포인트를 명확히 파악해야 합니다. 이 과정을 통해 구체적인 문제 진술을 도출할 수 있어요. 특히 페르소나(Persona)와 고객 여정 지도(Customer Journey Map)를 작성하면, 사용자의 실제 경험을 기반으로 문제를 정확하게 규명할 수 있습니다. 이는 이후 디자인 및 개발 단계에서 효과적인 솔루션을 제시하는 데 필수적이죠.
그렇다면 AI 툴을 활용해 페르소나(Persona)를 설계할 때 어떤 툴을 어떻게 사용해야 할까요?
[1. ChatGPT: 페르소나 생성하기]
첫 번째 추천 툴은 바로 Chat GPT입니다!
Chat GPT는 사용자가 제공한 데이터에 기반해 인구통계학적 정보와 심리적 특성을 반영한 페르소나를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이렇게 생성된 페르소나는 사용자의 핵심 니즈와 페인포인트를 정확하게 파악하는 데 큰 도움을 줍니다. 이러한 페르소나를 생성할 때는 ChatGPT에게 페르소나 생성에 맞는 질문을 구조화하는 것이 중요한데요.
그렇다면, GPT를 통해 페르소나를 어떻게 구체화할 수 있을까요? 이 과정에서 효과적인 질문 구조화 질문에 대해 함께 알아보도록 하겠습니다.
이미지 출처:polarishare, 송준용의 AI 프롬프트 연구소
[Chat GPT 페르소나 구조화하는 TIP.]
1. 데이터 수집 및 전달: 기존의 사용자 데이터, 시장 조사, 인터뷰 등을 통해 타겟 고객에 대한 수집 자료를 전달.
2. ChatGPT 프롬프트 작성: 수집된 데이터를 기반으로 ChatGPT에게 페르소나 생성을 요청하는 프롬프트를 작성.
- 인구통계학적 정보: 연령, 성별, 소득, 교육 수준, 위치 등.
- 심리학적 정보: 가치관, 관심사, 라이프스타일, 성격 특성 등.
- 목표: 페르소나에게 동기를 부여하는 요소와 제품 또는 서비스이나 서비스를 통해 달성하고자 하는 목표.
- 불만사항: 페르소나가 직면한 문제와 장애물로서 제품이나 서비스가 해결에 도움을 줄 수 있는 사항.
- 커뮤니케이션 선호도: 페르소나가 정보를 수신하고 브랜드와 소통하는 방식.
- 소셜미디어 선호도 : 인스타그램, 틱톡, 유튜브, 페이스북 등 다양한 소셜미디어의 선호도
- 구매 습관: 페르소나가 구매 결정을 내리는 방식, 이때 의사 결정 과정 및 영향을 미치는 요소.
- 브랜드 태도: 페르소나가 브랜드와 경쟁업체를 어떻게 인식하는지에 대한 정보.
3. ChatGPT의 응답 검토 및 수정: Chat GPT가 생성한 페르소나 초안을 검토하고, 필요에 따라 추가 정보를 제공하거나 프롬프트를 조정하여 수정.
Chat GPT에게 페르소나 생성을 요청하고 싶다면, 위와 같이 구체적인 프롬프트를 제시하는 것이 가장 중요해요.
첫 번째, Chat GPT에게 질문할 때는 가능한 한 구체적인 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 페르소나의 목표, 사용 환경, 고민 등을 명시하면 더 맞춤화된 결과를 얻을 수 있습니다.
두 번째, 초기 페르소나를 생성한 후에는 반복적인 질문을 활용하여 세부사항을 보완하는 것이 좋습니다. 이를 통해 보다 완성도 높은 페르소나를 만들 수 있습니다.
세 번째, 원하는 페르소나의 형식이나 스타일에 대한 예시를 제공하면 Chat GPT가 의도한 방향으로 생성하는 데 큰 도움이 됩니다. 생성된 결과물에 대해 수정 방향이나 추가 질문을 제시하면 더욱 심도 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
이런 방법들을 활용하면 Chat GPT를 통해 더욱 효과적이고 유용한 페르소나를 구축할 수 있을 거예요!
[2. QOQO: 페르소나 생성 & 디자인 브리프]
두 번째 추천 툴은 바로 QoQo예요!
QoQo는 UX 디자인 초기 단계에서 디자이너들이 사용자의 목표, 필요, 동기를 깊이 이해할 수 있도록 도와주는 AI 기반 툴이에요. 이 툴은 페르소나 생성과 디자인 브리프 작성을 포함한 다양한 기능을 제공해서, 사용자 중심의 디자인 프로세스를 강화하는 데 큰 도움이 된답니다. 지금 QoQo는 베타 버전으로 Figma 플러그인 형태로도 제공되니까, Figma를 사용하는 분들은 이 툴을 통해 더 효율적이고 체계적인 작업을 경험해 보실 수 있어요.
그렇다면, QoQo를 통해 페르소나를 제작하는 방법은 어떻게 될까요?
출처: QoQo 유튜브,
[QoQo를 활용한 페르소나 생성 단계]
1. QoQo 플러그인 설치
Figma에서 QoQo 플러그인을 검색하여 설치.
2. 프로젝트 생성 및 데이터 입력
플러그인을 실행하고, 새로운 프로젝트를 생성한 뒤, 사용자 인터뷰나 설문조사 등의 데이터를 입력.
3. AI 분석 및 페르소나 생성
QoQo의 AI 기능을 통해 입력된 데이터를 분석하고, 페르소나 초안을 자동으로 생성.
4. 세부 정보 수정 및 보완
생성된 페르소나의 세부 정보를 프로젝트에 맞게 수정하고, Figma의 디자인 기능을 활용하여 시각적 요소를 추가.
QoQo로 페르소나를 만들 때 주의해야 할 중요한 팁이 있어요.
첫 번째, 구체적인 사용자 데이터를 활용하는 게 정말 중요해요. 사용자 조사에서 얻은 인사이트를 최대한 활용해서, 명확한 인구통계 정보를 포함한 페르소나를 만드는 게 좋아요.
두 번째, 사용자의 목표와 동기를 확실히 파악하는 것도 필요해요. 사용자가 원하는 것과 겪고 있는 문제를 깊이 이해하면, 훨씬 더 현실감 있는 페르소나를 만들 수 있답니다.
세 번째, 비즈니스 목표의 연계도 잊지 말아야 해요. 페르소나가 비즈니스 전략에 어떻게 기여할 수 있을지 생각하면서 디자인 프로세스를 진행하면, 더 효과적이게 작업할 수 있어요.
이렇게 QoQo를 활용하면 사용자 중심의 디자인을 더 쉽게 진행할 수 있을 거예요!
이번 콘텐츠에서는 더블 다이아몬드(Double Diamond) 모델의 발견(Discover)과 정의(Define) 단계에서 활용할 수 있는 다양한 AI 툴에 대해 살펴봤어요. 이 두 단계는 단순히 사용자의 니즈를 파악하는 것뿐만 아니라, 문제의 본질을 명확히 정의하고, 디자인 전략의 방향성을 설정하는 데 정말 중요하다고 생각해요. 이러한 단계에서 AI 툴을 활용하며 느낀 점은 숨겨진 인사이트를 빠르게 찾아내며, 페르소나를 만드는 과정이 훨씬 더 효율적이라는 것입니다. 덕분에 UX의 본질에 더욱 집중할 수 있어, 보다 깊이 있는 사용자 경험을 설계하는 데 큰 도움이 되고 있어요.
다음 콘텐츠에서는 더블 다이아몬드(Double Diamond) 모델의 후반부인 '개발(Develop)'과 '전달(Deliver)' 단계에서 아이디어를 구체화하고 이를 최종 프로토타입이나 서비스로 완성하는 과정에서의 AI 툴 활용에 대하여 다룰 예정입니다.
AI 툴을 통해 업무 효율성을 높이고 디자인 결과물을 극대화하고 싶다면, 다음 글도 기대해 주세요!
