2018년 UX 디자인이 맞이하는 3가지 큰 변화

안녕하세요 뷰저블입니다. 2018년 UX 디자인 현장에서는 어떠한 변화와 움직임이 일어날까요? 구체적으로 어떠한 변화가 일어날지 뷰저블이 생각하는 변화의 흐름을 소개합니다.



  • UX 디자인의 개념과 역할이 새롭게 정의되는 해
  • 디자이너가 인공지능(AI) 기술을 활용하는 해
  • 데이터 드리븐 UX가 업무 깊숙이 침투하는 해

1. UX 디자인의 개념과 역할이 새롭게 정의되는 해


닐슨 노먼 그룹에서는 사용자 경험 (User Experience)를 ‘사용자가 기업과 서비스, 기업의 제품과 함께 상호작용하며 얻어내는 모든 측면의 경험’이라고 정의합니다. 이러한 경험을 설계하는 것이 UX DESIGN입니다. 단순히 심미적 가치만을 디자인하는 것을 넘어 사용자의 사용성과 유용성 등을 고민하고 개선하는 작업이 필요하게 되었습니다. 나아가 얼마나 사용자에게 좋은 브랜드 경험을 줄 수 있는지에 대해서도 고민해야 합니다. 물론 최종적인 목표는 ‘사용자의 불편함을 해소하여 비즈니스적 성과를 창출해 내는 것’이 되어야겠지요. 이러한 점을 생각해볼 때 더 이상 UX 디자인은 ‘디자이너’만의 영역이 아니게 될 것입니다.

마케팅(Marketing) 영역이 UX 디자인과 닮아있는 것 같습니다. 최근까지도 마케팅이라는 단어가 비즈니스 현장에서 커버하는 영역은 너무나 방대하였습니다. 이 때문에 마케팅이라는 단어 자체가 주는 의미 또한 모호해졌었지요. 하지만 한 사람의 마케터가 이 모든 것을 담당할 수는 없었습니다. 그래서 퍼포먼스 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 소셜 마케팅, SEO처럼 지속적으로 역할 분담되고 정의되기 시작하였습니다. 아래 링크에서는 보여주는 수 백가지 분야 별 마케팅 툴들이 이러한 점을 잘 보여주고 있습니다.

The Age of Martech: Harness Technology to Drive your Sales

UX 디자인도 마케팅처럼 변화할 것이라고 확신합니다. 사실 UX 디자인은 UX 디자이너 한 사람이 모두 할 수 있는 것이 아닙니다. UX 디자인을 분해하면 ‘리서치’와 ‘전략’, ‘제품 설계’, ‘분석’ 등의 단계로 나뉩니다. 상세히 예를 들어볼까요?


  • 리서치 : 경쟁사 리서치, 필드 리서치, 다이어리 리서치, 사용자 인터뷰, 퍼소나 작성, 사용자 여정 지도 작성, 에쓰노그래피 리서치 등을 예로 들 수 있습니다.
  • 전략 : 이해관계자 인터뷰, 프로덕트 비전 및 목표 설정, 브랜드 전략 수립, KPI 측정 등이 있습니다.
  • 제품 설계 : 스케치, 와이어 프레이밍, 프로토타이핑, 비주얼 디자인, 그래픽 디자인, 정보구조 설계, 태스크 분석, 사용성 테스트 등이 있습니다. 
  • 분석 : 사용자 태스크 분석, 사용자 행동 분석, 터치 포인트 분석, 피드백 분석 등이 있습니다.

간략히 훑어보아도 이렇게나 업무들이 세분화되고 많습니다. 뷰저블이 직접 UX 디자인 프로세스 별 툴을 정리한 인포그래픽을 보아도 실감할 수 있을 것입니다. 한 명의 UX 디자이너가 이 모든 것을 실행하기란 어렵습니다. 때문에 다양한 구성원이 ‘UX 디자이너’가 되어 역할을 분담하거나 UX 디자인 조직이 ‘UX 리서치, UX 전략, 비주얼 디자인, 인터랙션 디자인, 데이터 분석’ 등으로 세분화될 필요성이 존재합니다. 이렇게 디자이너의 역할이 세분화되면 마찬가지로 자연스럽게 UX 디자인 프로세스 또한 재검토 및 재정의될 것입니다. 



2. 디자이너가 인공지능(AI) 기술을 활용하는 해


최근 인공지능(광의적 의미)이 뜨거운 감자가 되었습니다. 애플의 Siri, 아마존 Echo 같은 로봇은 물론 구글의 딥드림 같은 창조적이며 매우 고도화된 로봇들까지 AI는 다양한 현장에서 사용자 문제 해결에 직접적인 역할을 담당하고 있습니다. 

국내에서는 작년 한 해 챗봇을 주축으로 대화형 인터페이스가 화두가 되었고 인공지능 스피커 등이 상품화됨에 따라 음성 인터페이스 또한 주목을 이끌었습니다. 이러한 흐름이 더욱 가속화되어 인공지능을 디자인하는 것에서 인공지능의 도움을 받아 디자인하는 시대 또한 접어들 것입니다. 지금까지는 서비스를 제공하는 디자이너가 스스로 고민하여 제품을 만들어나갔지만, 앞으로는 기계 학습을 활용하여 최적의 사용자 경험을 디자인할 것입니다. 특히 인간의 눈으로는 놓치기 쉬운 섬세한 면까지 다룰 수 있게 될 것입니다. 

AI는 여러 기술들이 조합하여 만들어지며 관련되는 기술로는 기계학습, 딥러닝, 증강현실, 로봇 등이 있습니다. AI는 기계 장치 시스템에 지능을 도입하여 인간 고유의 ‘합리적 사고능력을 모방’합니다. 인간의 행동 패턴을 알고리즘 화하여 새로운 인사이트를 발견할 수도 있을 것입니다. 인공지능은 UX 디자이너가 고객 경험을 설계할 때 빠뜨리는 부분이 없는지 검토하고 새로운 인사이트를 줄 것입니다. 구체적으로는 아래처럼 도움을 줄 수 있습니다.

사용자 행동 분석 대행

인공지능이 앞으로는 사용자 행동을 UX 디자이너를 대신하여 분석할 것입니다. UX 디자이너는 분석 결과를 보고 의사결정을 내리고 더 나은 산출물을 만들어내는 일에만 집중하면 됩니다. 사용자 퍼소나를 설정하거나 여정을 시각화하는 데에 인공지능의 힘을 빌릴 수도 있습니다. 더 발전한다면 행동까지 예측할 수 있겠죠. 인공지능을 통해 디자이너는 손쉽게 매력적이면서도 성과를 낼 수 있는 디자인을 설계할 수 있게 됩니다. 

반복적이며 상대적으로 가치가 낮은 업무 대행

서비스가 다수의 디바이스에 대응하는 경우라면 디자이너는 수 십 개의 이미지 및 콘텐츠 산출물을 만들어내야 합니다. AI의 힘을 빌리면 자동으로 만들어낼 수 있게 됩니다. 예를 들어 구글의 오토 드로우에서는 마우스로 그림을 그리면 인공지능이 멋진 그림으로 바꿔줍니다.

Adobe Sensei는 디자이너의 오른팔이 되어 작업 효율화를 보조해주는 인공지능입니다. 예를 들어 이미 만들어둔 특정 사진 합성 패턴을 판별하여 나머지 사진을 자동으로 보정해주죠. 



Airbnb에서는 AI를 활용하여 디자이너가 종이 위에 그린 디자인을 코드 화하는 작업에 도입하여 활발히 사용하고 있습니다.



인공지능과 협력하여 디자인하는 시대가 도래합니다. 챗봇이나 비주얼 어시스턴트보다 더욱 고도화된 인공지능이 도래할 것입니다. AI와 함께 협업하여 문제를 해결해나가는 즐거움을 한껏 맛봅시다.



3. 데이터 드리븐 UX가 업무 깊숙이 침투하는 해


2017년 한 해는 구글 애널리틱스와 뷰저블을 필두로 ‘데이터 드리븐 UX’의 ‘개념’이 보편화되는 시대였습니다. 올 한 해는 이 데이터 드리븐 UX가 실제 업무 속으로 깊숙이 침투하는 시대가 도래할 것으로 예측합니다. 국내에서는 UX실 또는 팀이 꾸려진 대기업을 필두로 시작할 것입니다. 조직이 데이터에 기반하여 의사결정을 하며 실제 서비스 개선이 이루어질 것입니다. 그 산출물들이 올해 3분기부터 쏟아져 나올 것으로 생각합니다. 

데이터 드리븐 UX가 업무에 침투하면 자연스럽게 UX 디자이너가 함께 데이터를 다루는 기획, 마케터, 엔지니어 들과 협업하는 기회도 늘어날 것으로 봅니다. 데이터에 기반하여 조직 간의 커뮤니케이션이 이뤄지고 UX 디자인이 디자이너의 것이 아닌 서로 다른 직무의 구성원도 함께 고민할 수 있는 분야가 될 것입니다. 

데이터에 기반하여 UX 디자인 의사결정을 내리지만, 디자이너가 디자인을 하는 목적이 ‘사용자의 불편함 해소 및 비즈니스 달성’이라는 점과 사용자 입장에 서서 시나리오를 설계하는 업무는 변하지 않을 것입니다.

뷰저블 또한 이러한 시대의 변화에 맞춰 발 빠르게 준비하고 있습니다. 특히 올해부터는 다양한 기업 내에서 UX 데이터 분석가를 성장시키기 위해 뷰저블을 활용한 UX 데이터 분석 교육을 시작한 사례가 있습니다. 기업의 데이터 드리븐 UX를 돕기 위한 컨설팅 업무도 작년보다 더욱 폭넓게 진행하고 있습니다.



https://www.beusable.net/

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