오늘부터 포트폴리오를 정리하려고 했는데 튜터님께서 그거 말고 박람회 때 들어올 예상 질문을 정리하라고 하셨다.
그래서 예상질문과 답변을 준비하는 시간을 가졌다.
박람회 예상 질문
Q. 우리가 정의한 문제가 실제 사용자의 페인 포인트라고 확신하시나요? 근거는 뭔가요?
A. 네, 확신합니다. 해당 문제는 실제 사용자 데이터를 기반으로 도출되었습니다.
가챠샵 방문 경험이 있는 사용자 61명을 대상으로 한 1차 설문에서,
응답자의 57.4%는 가챠 정보를 별도로 탐색하지 않는다고 답했으며, 동시에 57.3%는 정보 부족으로 불편함을 경험한 적이 있다고 응답했습니다.
또한, 가장 큰 불편 요인으로는 “원하는 가챠가 어느 매장에 있는지 알기 어렵다”(75%)가 확인되었습니다.
이는 정보가 인스타그램, 블로그 등 여러 채널에 분산되어 있어, 라이트 유저 입장에서 탐색 과정 자체가 높은 진입장벽으로 작용하고 있음을 의미합니다.
따라서 저희는 이러한 구조적 문제를 바탕으로 ‘정보 탐색의 단절’을 핵심 페인 포인트로 정의했습니다.
Q. 어떤 리서치 데이터와 객관적 지표를 바탕으로 이 문제를 도출했나요?
A. 크게 세 단계로 근거를 구축했습니다.
먼저 필드 리서치를 통해 가챠 시장의 성장성을 확인했습니다. 가챠 언급량이 2022년 대비 4배 이상 증가했고, 국내 가챠샵 시장 규모 역시 300억에서 400억으로 확대된 데이터를 기반으로 시장의 유효성을 검증했습니다.
다음으로 1차 사용자 설문(61명)을 통해 탐색 행동과 페인 포인트를 정량적으로 분석했습니다. 그 결과, 55.7%가 ‘가챠샵이 보이면 방문한다’는 즉흥적 소비 패턴을 확인했습니다.
마지막으로 1·2차 사용성 테스트(구글폼 39명, Maze 41명)를 통해 설계한 기능이 실제 문제 해결에 기여하는지 검증했습니다.
이와 같이 시장, 사용자, 사용성 검증의 3단계를 통해 문제 정의의 타당성을 확보했습니다.
Q. 핵심 가설은 무엇이고, 어떻게 증명했나요?
A. 가설은 사용자 여정을 기준으로 세 단계로 설정했습니다.
먼저, 가설 1은 피드에서 가챠 콘텐츠와 매장 정보를 통합 제공하고 저장 기능을 연결하면 재탐색 피로가 줄어들 것이라는 내용입니다.
1차 테스트에서 피드형 선호도 61.3%, 위치 태그 자동 입력 유용성 90%로 검증되었습니다.
가설 2는 방문자 피드로 정보 신뢰도를 높이고, 거리 기반 대체 매장 추천을 제공하면 방문 판단 시간이 단축될 것이라는 가설입니다.
2차 Maze 테스트에서 Task 성공률 91.4%, 96.8%로 확인되었습니다.
가설 3은 AI 자동 태깅과 간편 기록 UI를 통해 기록 부담을 줄이면 기록 완료율이 증가할 것이라는 내용입니다.
동일 테스트에서 Task 성공률 89.7%, AI 태그 편의성 92% 긍정 응답으로 검증되었습니다.
세 가설 모두 정량 지표를 통해 방향성은 유효함을 확인했습니다. 다만, 상세 페이지 내 버튼 오클릭률 등 일부 사용성 이슈는 남아 있어, 해당 부분은 최종 디자인에 반영하여 개선했습니다.
Q. 핵심 타겟은 누구고, 어떤 특성을 설계에 반영했나요?
A. 저희의 핵심 타겟은 가챠를 2~3회 정도 경험한 라이트 유저입니다.
설문 결과, 81.9%가 월 1회 이하 또는 월 2~3회 방문하는 낮은 빈도의 소비 패턴을 보였고, 주요 방문 동기도 ‘기분 전환/소소한 즐거움’(62.3%)으로 확인되었습니다.
이들은 공통적으로 정보 탐색에 적극적으로 시간을 투자하기보다는, 가볍게 발견하고 즉흥적으로 소비하는 특성을 가지고 있습니다.
이에 따라 설계에서는 ‘찾지 않아도 발견되는 구조’를 핵심 원칙으로 설정했습니다.
홈 피드에서 가챠 콘텐츠와 매장 정보를 통합 제공하고, 저장과 기록 과정을 최소화하여 탐색–저장–기록 전반의 진입 장벽을 낮추는 방향으로 UX를 구성했습니다.
Q. 이 서비스가 사용자에게 전달하고자 하는 핵심 가치는 뭔가요?
A. 한 문장으로 정리하면, “우연한 발견을 실제 방문으로 전환하는 것”입니다.
기존에는 가챠 정보가 여러 채널에 분산되어 있어 발견 이후 저장, 재탐색, 방문으로 이어지는 과정에서 흐름이 단절되는 문제가 있었습니다.
이에 저희는 세 가지 핵심 가치를 중심으로 설계했습니다.
첫째, 흩어진 정보를 통합하여 탐색의 편의성을 높이고,
둘째, 방문자 후기와 실시간 기록을 통해 방문에 대한 신뢰도와 확신을 제공하며,
셋째, AI 자동 태깅을 활용해 기록의 진입 장벽을 낮추는 것입니다.
이러한 구조를 통해 단발성 소비를 지속적인 취향 탐색 경험으로 확장하고자 했습니다.
Q. 핵심 기능들이 정의한 문제를 실질적으로 해결하나요? 논리적 연결 고리를 설명해주세요.
A. 페인 포인트별 해결 방식은 다음과 같이 연결됩니다.
첫째, “정보가 분산되어 다시 찾기 어렵다”는 문제는
피드형 홈 화면과 저장 기능을 통해 콘텐츠와 매장 정보를 한 화면에서 확인하고, 폴더 기반으로 재탐색이 가능하도록 설계하여 해결했습니다.
둘째, “해당 매장에 원하는 가챠가 있는지 확신이 없다”는 문제는
방문자 피드에 최근 업로드 시간을 노출하여, 실제 이용 데이터를 기반으로 정보의 신뢰도를 높이는 방식으로 보완했습니다.
셋째, “대체 매장을 찾기 어렵다”는 문제는
거리 기반과 유사 태그 기반 추천을 결합해 해결했으며, 사용자 설문에서 선호도가 높은 거리 기준을 우선 적용했습니다.
마지막으로, “기록 과정이 번거롭다”는 문제는
AI 기반 자동 태깅과 배지 보상 시스템을 통해 입력 부담을 줄이고, 기록 동기를 동시에 강화하는 방식으로 설계했습니다.
Q. 유저 플로우가 사용자의 멘탈 모델에 부합하나요? UT에서 확인된 피드백은요?
A. 전반적으로 유저 플로우는 잘 맞았습니다.
2차 Maze 테스트에서 대체 매장 탐색(Task 2-2)의 성공률이 높게 나타나, 흐름의 직관성을 확인할 수 있었습니다.
다만, 상세 페이지에서 매장 정보 카드 영역과 실제 액션 버튼 간의 불일치로 인해 혼란이 발생했습니다. 사용자들이 카드 자체를 클릭하려는 경향이 있었지만,
실제 인터랙션은 별도의 버튼에 있어 오클릭률 60.1%가 나타났습니다.
이는 어포던스 불일치 문제로 판단했으며, 최종 디자인에서는 버튼 구조와 인터랙션을 재정리하여 개선했습니다.
Q. 서비스 정체성을 시각적으로 담기 위한 디자인 컨셉은 뭔가요?
A. 디자인 컨셉은 “활기찬, 귀여운, 쾌활한” 키워드를 중심으로 설정했습니다.
가챠 특유의 설렘과 기대감을 표현하기 위해 메인 컬러는 따뜻한 오렌지 계열을 사용했습니다.
브랜드 네임 PickGo는 ‘선택(Pick) 후 이동(Go)’의 의미를 담고 있으며, 로고에 화살표 요소를 적용해 온라인 발견에서 오프라인 방문으로 이어지는 흐름을 시각적으로 표현했습니다.
또한 캐릭터 ‘뽀바슈’를 통해 가챠의 감정적 경험을 일관되게 전달하고자 했으며, 서비스 전반의 톤앤매너를 통일하는 요소로 활용했습니다.
Q. 프로젝트 성공 여부를 판단할 지표를 설정하셨나요? 정량 수치가 있나요?
A. 저희는 Task 성공률, 오클릭률, 기능별 만족도를 핵심 지표로 설정했습니다.
2차 UT 기준으로, 방문 판단 관련 태스크(Task 2-1/2-2)는 91.4%~100%의 성공률, 기록 관련 태스크(Task 3)는 89.7%로 확인되었습니다.
또한, 방문자 후기가 방문 판단에 도움이 되었다는 응답은 78%, 추천 콘텐츠 활용 의향은 84.2%로 나타났습니다.
다만 현재는 프로토타입 단계로, 리텐션율, DAU, 저장→방문 전환율과 같은 실제 서비스 지표는 측정하지 못했습니다. 해당 지표는 향후 서비스화 단계에서 반드시 설정하고 검증해야 할 부분으로 인식하고 있습니다.
Q. 초기 가설이 UT를 통해 검증됐나요?
전반적으로 가설의 방향성은 검증되었습니다.
피드 탐색 만족도 74%, 저장 기능 만족도 83%, 배지 기반 동기부여 63%, 추천 콘텐츠 활용 의향 84.2% 등 주요 지표에서 긍정적인 결과를 확인했습니다.
다만, 이를 완전한 검증으로 보기보다는 “방향은 유효하지만 추가 개선이 필요한 단계”로 판단하고 있습니다.
예를 들어, 홈 피드 탐색 성공률이 78.6%로 상대적으로 낮게 나타났는데, 이는 정보 구조가 아직 최적화되지 않았다는 신호로 해석했습니다.
따라서 이번 UT를 통해 가능성을 확인함과 동시에, 개선이 필요한 지점을 도출했다는 점에서 의미가 있다고 보고 있습니다.
Q. 개선된 기능들이 사용자 행동 변화를 이끌었나요? 지속 가능한 성장을 어떻게 기대하나요?
A. 1차 UT에서 도출된 문제를 2차까지 개선한 결과, 실제 지표 변화로 확인되었습니다.
예를 들어, 1차에서 ‘수납장’이라는 명칭에 대한 혼란이 있어 라이팅을 개선하고, 거리 기반 추천을 우선 노출하도록 구조를 수정한 결과 대체 매장 방문 의향이 80%로 나타났습니다.
지속 성장 관점에서는 핵심 사용자 흐름을 “발견 → 저장 → 방문 → 기록 → 재탐색”으로 정의했습니다.
사용자의 기록 데이터가 다른 사용자에게는 신뢰 가능한 정보로 작용하고, 이는 다시 방문 판단에 영향을 주는 구조입니다.
또한 배지 시스템을 통해 기록 행동을 유도하고, 데이터가 축적될수록 서비스 전반의 정보 신뢰도가 강화되는 선순환 구조를 설계했습니다.
따라서 초기 단계에서는 기록 참여 사용자 확보가 서비스 성장의 핵심 요소가 될 것으로 판단하고 있습니다.
Q. 의사결정 충돌이 생겼을 때 어떻게 해결했나요?
A. 팀 내 주요 의사결정 충돌은 기능 추가와 단순화 사이의 균형에서 발생했습니다.
예를 들어, 기록 화면에서 만족도 입력 방식을 두고 기능 확장과 입력 부담 최소화 사이의 의견 차이가 있었습니다.
이때 저희는 “타겟 유저 관점”을 기준으로 의사결정을 진행했습니다.
라이트 유저의 특성상 입력 과정이 복잡해질 경우 사용 자체를 포기할 가능성이 높다고 판단해, 불필요한 입력 요소는 최소화하는 방향으로 정리했습니다.
또한, 의견이 명확히 좁혀지지 않는 경우에는 사용성 테스트를 통해 실제 사용자 반응으로 검증하는 방식을 원칙으로 삼았습니다.
이를 통해 개인 의견이 아닌 데이터 기반으로 의사결정을 내리는 협업 구조를 유지할 수 있었습니다.
Q. 이번 프로젝트에서 프로덕트 디자이너로서 가장 중요하게 얻은 인사이트는 뭔가요?
A. 가장 크게 얻은 인사이트는 “사용자는 설계자의 의도대로 행동하지 않는다”는 점이었습니다.
예를 들어, Maze 테스트에서 특정 태스크에서 높은 오클릭률이 발생했는데, 이는 설계 단계에서 의도한 버튼이 아닌 카드 영역을 먼저 클릭하는 사용자 행동에서 비롯된 것이었습니다.
이 경험을 통해, 설계자는 인터페이스에 익숙한 상태에서 직관적으로 판단하기 쉽지만, 실제 사용자는 전혀 다른 방식으로 화면을 인지한다는 점을 확인할 수 있었습니다.
결과적으로, 가설은 설계의 출발점일 뿐이며, 사용성 테스트를 통해 이를 검증하고 수정하는 과정이 필수적이라는 점을 체감했습니다. 앞으로도 모든 프로젝트에서 사용자 테스트를 핵심 과정으로 가져갈 계획입니다.
발표보다 박람회가 더 떨린다....
마지막까지 화이팅!