[아티클] 0311 인사이트

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

끊김 없는 사용 경험을 위하여 : 카카오톡 선물함 속 교환권을 배달의민족 주문으로 연결한 여정

 

[내용요약]

• 주제: 카카오톡 선물함 속 교환권을 배달의 민족 주문으로 연결한 과정
• "왜 안돼?" 질문에서 시작하라. → 프로젝트는 질문에서 시작된다. 하지만 그 질문이 언제나 고객의 입에서 나오는것 X.
  • 이 프로젝트는 고객의 불편함이라는 표면적인 문제와 비즈니스의 성장을 위한 내부적인 전략적 필요성이 교차하는 지점에서 시작되었다.
  • 비즈니스 목표(외부 주문을 배민 플랫폼 안으로 흡수)를 더해서 시작 가능했다.
  • 프로젝트의 규모가 크고 참여하는 조직이 많을수록, 일의 본질을 단단하게 정의하는 과정이 선행되어야한다.
• 복잡한 다자간 협업에서 살아남는 '소통의 기술'
  • 명확한 '왜?'를 상기하기
    • 이해관계과 충돌할 때, 프로젝트의 대의명분을 지속적으로 상기시킬 것
    • 계속해서 추가되는 비즈니스 요구사항들을 마주했을 때, 고객 경험 개선에 도움이 되더라도 핵심이 아닌 부수적인 개선은 아닌지 끊임없이 점검할 것.(중요도가 낮은건 우선순위 조정 또는 제외)
    • 의사결정이 길어지거나 방향성을 잃을 때는 기술 스펙 대신 "이 결정이 사용자에게 어떤 가치를 주는가?"라는 본질적인 질문으로 돌아가서 판단할 것. 
  • 상대방의 언어로 소통하기
    • 상호 존중의 태도 필수. 서로의 시스템이 다르다는 인지에서 대화를 시작하여 상이한 용어와 구현 및 처리 방식에 대해서도 꼼꼼히 확인하고 맞춰갈 것.
    • 상대방의 시스템은 왜 그렇게 설계되었을까? 하는 이해하려는 태도 중요
    • 이해하기 쉬운 언어와 관점에서 이야기하는 맞춤형 커뮤니케이션 필요.
  • 가교를 넘어 선장으로 주도적인 문제 해결자 되기
    • 기술적 요구사항 조율: 양사의 기술팀이 합리적인 선에서 타협점을 찾을 수 있도록 기술적 배경지식을 바탕으로 조율
    • 일정 관리: 복잡한 의존 관계를 가진 작업들의 우선순위를 설정하고 전체 일정을 관리하며 프로젝트의 지연을 막기.
    • 니즈 충족을 위한 주도적인 역할: 각 사의 비즈니스 니즈(예: 정산 방식, 장애 처리 정책)를 모두 충족시키기 위해 주도적으로 대안을 제시하고 합의를 이끌기.
  • 문서화의 마법: 오해를 줄이는 투명한 기록 남기기
    • API 명세서부터 정책 결정 회의록까지 모든 합의 사항을 문서로 남길 것.
• 이탈 없는 교환권 사용 경험을 위해: 바코드 이미지 인식을 통한 UX 최적화
  • 문자 케이스 인식 과정(바코드 인식)
  • 문제 발생시, 코드 분석을 통한 문제 원인 추정, 개선
• 낯선 기능을 익숙한 편리함으로: 서비스 수용도를 높이기 위한 고객향 메시지의 고민
  • 새롭고 편리한 기능을 어떻게하면 고객분들께서 자연스럽게 이해하고 체득하실지 고민 → 인앱 프로모션의 키메시지와 내용 구상.
  • 고객이 그 기능을 사용하는 과정이 많다면, 모든 과정을 상세히 설명하기보다 가장 익숙하게 느낄 수 있는 경험을 화면 중심으로 단순화할 것.
  • 고객 입장에서 무엇이 달라졌는지를 가장 직관적으로 전달하는 문장으로 키메시지 설계할 것.
• 지속적인 개선으로 완성해가는 고객 경험

[인사이트]

배민선물하기팀에서의 한 프로젝트 과정을 한 눈에 볼 수 있었던 아티클이었다.

1. 기획: 문제의 재정의와 비즈니스 연결
-  모든 프로젝트가 고객의 직접적인 목소리에서만 시작되는 것은 아님을 알게됨.
- 고객의 페인 포인트와 조직의 비즈니스 목표를 연결하여 단순한 기능 개선을 넘어선 전략적 기획이 중요함.

2. 소통: 본질 정의와 이해관계자 설득
- 다수의 조직(카카오, 브랜드사 등)이 얽힌 복잡한 환경일수록 프로젝트의 '핵심 가치'를 단단하게 정의하는 것이 우선.
- 이해관계자들에게 명확하고 쉬운 언어로 비전을 공유하고, 충돌을 두려워하지 않고 하나의 목표로 움직이게 만드는 리더십이 필요함.

3. 개발: 기술적 이해와 확장적 사고
- 코드 분석 등을 통해 문제 원인을 직접 추정하는 능동적 자세가 필요함.
- 하나의 해결책을 다른 유사한 문제에 적용해 보는 확장적 사고를 통해 개발 효율성과 시스템 이해도 필요.

4. 전달: 고객 중심의 메시징
- 공급자 마인드 피하기: 기능적 나열이 아닌 '고객의 삶에서 무엇이 달라졌는지'를 우선시.
- 직관적 커뮤니케이션: 복잡한 개발 성과를 고객이 바로 이해할 수 있는 가치 중심의 언어로 치환하는 원칙 확립.

→ 내가 한 프로젝트를 맞게 된다면 각 단계별로 얻은 인사이트들을 잘 적용해보자.
→ 모든 단계에서 중요한게 조금씩 달라지겠지만 '고객의 삶에서 무엇을 원하고 그걸 어떻게 달라지게 할 지'를 열심히 고민 해봐야 할 것 같다.

 

(2) 프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화 | 우아한형제들 기술블로그

프롬프트 엔지니어링으로 메뉴 이미지 품질 검수하기: GPT 기반 업무 자동화 | 우아한형제들 기술

 

[내용요약]

• 이미지 검수에 GPT를 활용한 이유
  • 배민에 입점한 사장님들은 배민 셀프 서비스를 이용해 메뉴 이미지를 등록하고 관리한다. 기존에는 일일 최소 1만건 이상의 검수 요청을 운영자가 직접 확인하여 검수 완료까지 오래 걸리는 문제가 있었다. 머신러닝 모델을 구축하기에는 학습 데이터 부족, 자주 변경되는 정책 대응의 어려움 등이 존재하여 GPT를 활용해 신속히 대응한다.
• 프롬포트 엔지니어링: GPT를 업무 환경에 맞추는 과정
  • 전략 1: 구체성과 일반성의 균형
    • 구체성: 저화질인지 판단하세요. ( X ) // 이미지 내부의 주요한 객체가 선명하지 않거나 화질이 깨져있는지 판단하세요. ( O ) → 모델이 더욱 정확한 응답을 반환
    • 일반성: ' 워터마크와 같이 인위적으로 합성된 글씨가 있는지 판단하세요.' 한 경우, 워터마크는 잘 잡지만, 다른 합성 텍스트는 놓칠 위험 있음 → 현재 이루고자 하는 목표가 무엇인지 명확하게 정의하고 수정된 프롬포트가 다른 목표 달성에 영향을 미치지 않는지 지속적인 평가 필요.
    • 프롬포트 성능 평가: 변경 사항을 기록하고 각 정책별로 오검수 항목의 비중을 확인.
  • 전략 2: 응답 최적화
    • 구조화된 응답 유도: 응답을 JSON 형식으로 포맷팅하도록 작성, 정책 번호로 구분하고 선택한 이유를 함께 반환하도록 설계하면 응답을 손쉽게 파싱하여 필요한 정보만 추출 가능.
    • Generated Knowledge Prompting: 동일한 요청에도 응답 형식이나 내용이 달라지는 경우로 인해 사용, chain of Thought와 유사한 방식으로, GPT가 이미지 내부의 모습 설명을 먼저하고 이 설명을 바탕으로 최종 응답을 도출하도록 함.
    • Latency 최적화: 응답 지연을 최소화함.
  • 전략3: 프롬포트 구조와 형식 개선
    • 이미지와 텍스트의 순서 조정: 이미지와 텍스트를 함께 사용할 때는 이미지를 텍스트 프롬포트보다 먼저 배치해야 응답 정확도가 향상됨.
    • 마크다운과 코드 스타일 활용: 텍스트 프롬포트를 구조화하기 위함. 중요한 내용을 강조하기 위해 헤더(#)를 사용하여 섹션을 구분하고, 여러 정보나 정책 항목을 나열할 때는 목록 형태로 표시함.
• GPT 한계 극복: 하이브리드 접근의 필요성
  • 많은 검수 항목을 자동화할 수 있지만, 과도한 확대 정책과 저장권/상표권/초상권 정책에서는 한계.
  • Object Detection의 한계: 이미지의 중앙 정사각 영역 안에 주요 음식이나 음료 객체가 올바르게 포함되어야 하는데, 그릇이 잘린 경우는 검수를 못함. → 자체 학습 모델을 사용하여 검수 실시.
  • 아직 사람의 손길이 필요한 영역: 캐릭터나 로고가 저작권 없는지 판단해야하지만, GPT는 특정 시점 까지의 데이터만 학습한 모델이기에 최근에 나온 캐릭터에 대한 정보는 검수 못함.

[인사이트]

1. 프롬프트 엔지니어링: 구체성과 일반성의 균형
- 프롬프트가 지나치게 세분화되면 모델이 특정 조건에만 매몰되어 오히려 보편적인 판단력을 잃을 수 있음.
- 실생활 및 실무 적용 시, 모든 디테일을 나열하기보다 '달성하고자 하는 핵심 목표'를 명확히 정의하는 것이 품질 향상의 도움이 됨.
- 이미지와 텍스트의 입력 순서 등 미세한 구조 변화가 결과의 정확도에 영향을 미치는 기술적 디테일이 존재함.

2. AI의 한계 인정과 상호보완적 설계
- GPT가 강력하지만 모든 업무 상황의 특수성을 완벽히 반영할 수 없다는 한계가 있음.
- 모델의 성능을 극대화하기 위해 기존 ML 모델과의 결합이나 운영자의 최종 검수단계가 필수적임.
- 시스템 도입 후에도 부족한 부분을 끊임없이 파악하고 검증하는 보수적 접근이 중요함.

3. AI 도입의 태도
- 업무 효율을 높여주는 AI지만, 예상치 못한 오류나 한계가 초래할 리스크를 경계해야함.
- AI를 만능 도구로 맹신하기보다, 서비스 안정성을 위해 검증 단계를 더욱 철저히 관리하려는 태도 필수.

→ 프롬포트 적용시 내가 어떤 정보를 알고자 하는지 명확히 정의한 후, 구체성과 일반성을 밸런스있게 적용하자.
→ 이미지와 텍스트 같이 사용할 때 이미지를 먼저 배치하자.
→ AI를 완전히 믿기보다는 기존 모델과의 결합과 운영자 검수는 필수적이니 리스크를 경계하자.

 

(3) 메뉴 구조가 고민될 때 해볼 수 있는 UX리서치

메뉴 구조가 고민될 때 해볼 수 있는 UX리서치

 

[내용요약]

• 문제
  • 여러가지 혜택 서비스들을 리스트 형식으로 제공 → 스크롤을 내리지 않으면 어떤 서비스들이 있는지 한눈에 파악하기 어려움, 공급자 입장에서도 이 넓은 화면을 경제적으로 쓰고 있지 않은 것 같다는 고민
• 가설
  • 서비스들을 카테고라이징해서 제공한다 측면으로 접근.
  • 우리가 제공하는 4가지 카테고리가 유효할까?
  • 이 분류가 유저의 생각과 다르다면 유저 입장에서는 혜택 메뉴들을 어떤 카테고리로, 어떻게 분류할까?
• 설계
  • 카드소팅 방식을 이용하여 리서치 실시함.
  • 카드소팅이란? : 유저가 주어진 정보, 서비스 등을 어떻게 묶고(카테고라이징)하고 분류하는지 알고자 할 때 사용하면 효과적인 방법론, 분류가 필요한 여러 메뉴를 카드로 만들어 참여자에게 제시하고 참여자가 그 카드들을 직접 분류해보며 이야기 나눔.
  • 대상 정하기: 고려사항을 정하고 연령대 등도 함께 고려하여 리서치 대상을 확정.
  • 카테고리의 유효성 뿐만 아니라, 미처 생각하지 못한 사용자가 생각한 유효한 카테고리가 있을지, 뻔한 카테고리가 나왔을 경우 거기서 더 나눠볼 방안은 없는지 시나리오 고민해보기
• 결과
  • 현재 토스에서 기획한 카테고라이징이 유효하지 않음.
  • 유저의 생각과 달랐던 지점과 인사이트를 통해 다시 설계.
  • 유저 리서치를 계속해서 진행중.

[인사이트]

아티클을 읽고 리서치 방식인 카드소팅 방식에 대해서 알게되었고, 실제로 어떻게 UX리서치가 진행되는지 과정들을 살펴볼 수 있었다.

1. 리서치 설계: 가설 수립과 체계적 계획
- 막연한 조사가 아니라, 발견한 문제 중 '리서치를 통해 확인하고 싶은 것'을 중심으로 명확한 가설을 세우는 것이 선행되어야 함.
- 서비스 이해도, 혜택 이용 횟수 등 구체적인 조건을 설정하여 리서치 목적에 가장 부합하는 유저를 선별하는 과정이 중요함.

2. 카드 소팅의 활용
- 카드소팅: 유저가 정보를 어떻게 카테고라이징하고 구조화하는지 파악하여, 유저의 멘탈 모델에 맞는 정보 구조(IA)를 설계하기 위한 방법.
- 유형별 특징:
1. 열린 카드 소팅: 유저가 직접 카테고리 명칭을 정함.
2. 닫힌 카드 소팅: 정해진 카테고리에 카드를 분류함.
3. 하이브리드: 두 방식을 혼합하여 유연하게 운영함.

3. 시나리오 고도화
- 리서치 결과가 뻔하게 나올 경우를 대비해, 그다음 단계를 묻는 질문까지 미리 설계하여 리서치의 유의미성을 극대화 해야함.
- 설계대로 진행했을 때의 결과를 미리 그려보고, 더 깊은 인사이트를 끌어내기 위한 장치를 마련하는 치밀함이 필요함.

4. 결과 분석 및 실행: '차이'에서 찾는 기회
- 기획자(공급자)의 생각과 고객의 실제 분류 방식 사이의 차이점을 명확히 인지하고, 이를 개선의 방향성으로 삼아야 함.
- 리서치는 그 자체로 끝나는 것이 아니라, 도출된 인사이트를 실제 서비스 개선으로 연결해 '실행'하는 것이 중요함.

→ 리서치할 때 카드소팅 방식 잊어버리지말고 잘 활용하자.
→ 설계할 때 예상 시나리오를 생각해보고 유의미한 결과를 얻기 위해 그 다음 단계까지 미리 생각해보자.
→ 결과에서 도출된 인사이트를 적극적으로 반영하여 실행시키자.