그게 뭐죠? GPT-4? 네, GPT-3는 2023년 1월입니다.
인공지능은 점점 더 똑똑해지고 있고, 우리는 여전히 로봇이 사회를 장악할 때까지 인내심을 가지고 기다리고 있지만, 인공지능이 UX 연구원을 완전히 대체할 수 있는 단계에 와 있다고 생각하시나요?
이러한 제품 관리자와 함께 일하는 것이 쉽지는 않습니다...
여기서 누군가를 해고하려는 것은 아니지만, 이 최신 혁신을 통해 역할 자체를 단계적으로 없애고 대신 'UX 연구를 위한 AI 프롬프트 작성자'로 만들어야 할 때가 된것일까요?
UX 연구가 제품을 만드는 모든 조직에 필수적이라는 것은 이미 잘 알려진 사실입니다. 사용자 행동을 파악하고, 문제와 해결책을 정확히 찾아내며, 가장 중요한 것은 제품 디자인 결정에 있어 데이터 기반 인사이트의 근거가 된다는 점입니다.
하지만 자연어 처리(NLP)를 사용하여 일관성 있어 보이는 글을 생성하는 능력으로 인해 GPT-3와 현재 GPT-4가 큰 반향을 불러일으키고 있습니다. 이것이 UX 연구원의 필요성을 완전히 대체할 수 있을까요?
알아볼 방법은 단 하나뿐입니다. 배틀로얄 시간입니다!
UX 리서치를 구성하는 요소는 무엇인가요?
UX 연구원은 전통적으로 제품과 관련된 많은 주요 영역에 영향을 미쳤습니다. 다음과 같습니다:
라운드
각 섹션을 세분화하여 장단점을 비교한 후 승자를 선언하겠습니다.
전투가 끝나면 점수를 집계하고 전장에 놓인 이빨을 세어 승자를 선정합니다.
UX 연구원이 새로운 직업을 찾아야 할까요?(AI가 특히 떠오르는 산업이라고 들었습니다.) 아니면 AI는 연구실에서 괴짜처럼 놀기에만 적합하고 아직 프라임 타임에는 준비가 안 된 걸까요?
아, 그리고 각 섹션에 제품 관리자를 위한 무료 ChatGPT 프롬프트도 추가하여 어떻게 할 수 있는지 보여드릴 것입니다. 네, 맞습니다. 생각할 필요도 없습니다. UX 연구자를 위한 ChatGPT 프롬프트만 있으면 됩니다.
누가 살아남는지 확인해 보겠습니다.
페르소나 정의
페르소나는 곧 사람입니다. 페르소나는 2D이지만 살아 숨 쉬는 프로필로 만들어진 고객입니다. 페르소나는 디자인, 마케팅, 심지어 제품 관리 방식까지 결정합니다.
😍 UX 연구원 전문가: UX 연구원은 주어진 데이터로 스토리와 페르소나를 만들도록 훈련받습니다. 이를 통해 사실에 기반한 정확한 인물 표현이 가능합니다. 또한, 실제 업무에서 UX 연구원은 설문조사나 인터뷰와 같은 사용자 조사 방법에 대한 경험을 활용하여 페르소나를 정의할 때 심도 있는 전문 지식을 제공할 수 있습니다. 즉, 모든 유형의 데이터와 인사이트를 통합함으로써 구축된 페르소나는 풍부하고 실제 경험으로 가득 차 있습니다.
😵 UX 연구원의 단점: UX 연구원이 항상 점과 점을 정확하게 연결하지 못할 수도 있습니다. 자신의 경험, 산만함, 생생한 경험에 의해 지칠 수 있습니다. 두 사람 모두 객관성을 유지하는 것은 완전히 불가능하지만, 인간 UX 연구원이 편견에 더 취약할 가능성이 훨씬 더 높습니다. 또한 이러한 세부적인 페르소나에 대한 데이터를 수집하는 데는 2주 이상의 시간이 소요될 수 있습니다.
😍 GPT-4의 장점: GPT-4는 AI 알고리즘을 활용하여 주어진 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 일관되고 정확한 페르소나를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨터는 많은 수작업이나 시간 입력 없이도 가능한 한 현실에 가까운 페르소나를 만들 수 있습니다. GPT-4 엔진은 아마도 10분 이내에 꽤 괜찮은 페르소나를 만들 수 있을 것입니다.
😵 GPT-4 단점: GPT-4는 아직 행간을 읽지 못해 입력 데이터에서 누락된 내용을 파악할 수 없습니다. 또한 스스로 창의적인 결정을 내릴 수 없습니다. 또한 기존 학습과 데이터 입력을 통해 알고 있는 것을 기반으로만 생성할 수 있습니다. 즉, 처음에 제공되는 정보가 제한적일 수 있습니다. 또한 컴퓨터가 생성한 페르소나의 품질과 얼마나 사실적일 수 있는지에 대한 문제도 있습니다. 마지막으로, 모든 AI는 일반적으로 기업 외부에 존재합니다. 외부 AI 데이터베이스에 보안 위협이 존재할 경우 민감한 회사 정보가 유출될 수 있습니다. 으악!
🏆 승자: 속도도 중요하지만 보안과 정확성이 훨씬 더 중요합니다. 속도는 줄이고 보안은 강화하세요! 사람이 이깁니다.
🤖 BONUS AI Prompt: Create a UX persona for me based on {INDUSTRY}
경쟁사 조사
UX 머신을 가동하는 데 있어 전통적인 경쟁사 분석만큼 좋은 것은 없습니다. 경쟁사 분석을 통해 기업은 시장에서 다른 사람들이 무엇을 하고 있는지, 어떻게 차별화하거나 기존 솔루션을 개선할 수 있는지 파악할 수 있습니다.
😍 UX 연구원의 장점: UX 연구원은 업계 전반을 살펴보고 시장 트렌드, 경쟁사가 제공하는 제품, 심지어 제품 마케팅 방식에 대한 상세한 인사이트를 도출하는 데 능숙합니다. 이는 제품 디자인 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 귀중한 정보입니다.
UX 연구원의 단점: UX 연구자는 미묘한 차이를 놓치거나 복잡한 시장이나 제품을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한 빠르게 변화하는 업계에서 인사이트가 자신도 모르는 사이에 금방 식상해지는 등 어려움을 겪을 수도 있습니다.
😍 GPT-4의 장점: GPT-4는 대량의 데이터를 제공하여 시장 상황을 파악하고 경쟁사의 활동, 가격 책정 모델, 향후 트렌드 예측에 대한 인사이트를 신속하게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 신속하게 대응하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
GPT-4 단점: GPT-4는 여전히 학습 데이터에 대한 접근이 제한되어 있어 사람이 직접 연구하면 발견할 수 있는 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다. 또한 창의적인 결정을 내리거나 스스로 생각할 수 없으며 인사이트의 정확성을 보장하기 위해 면밀히 모니터링해야 합니다.
승자: 무승부입니다! 이 전투의 가장 큰 장점은 둘 다 사용 사례와 강점이 있다는 것입니다. 필요한 조사에 따라 어느 쪽이든 팀에 귀중한 자산이 될 수 있습니다. 인사이트를 수집하고 시장을 더 철저하게 이해할 때 두 가지를 함께 사용하는 경우가 많습니다. 따라서 일부 측면에서는 AI가 승리하고 있지만, 경쟁사의 브랜드, 제품, 포지셔닝에 대한 '느낌'은 여전히 인간이 최고입니다.
🤖 보너스 AI 프롬프트:
업계 최고의 경쟁자는 누구인가요?
웹사이트와 앱의 강점과 약점은 무엇인가요?
소셜 미디어에서의 존재감은 어떤가요?
경쟁사의 SWOT(강점, 약점, 기회, 위협)은 무엇인가요?
고객들의 공통적인 불만 사항은 무엇인가요?
업계 표준과 비교했을 때 경쟁사의 UX 서비스는 어떤가요?
경쟁업체가 적응하고 있는 새로운 UX 디자인 및 기술 트렌드가 있나요?
사용자 인터뷰 진행
사용자 인터뷰는 사용자로부터 직접 피드백과 인사이트를 얻을 수 있는 좋은 방법입니다. 분석이나 리서치만으로는 대답하기 어려운 질문을 사용자들과 허심탄회하게 주고받으며 대화를 나누면 매우 유익한 정보를 얻을 수 있습니다.
UX 연구원 전문가: UX 연구원은 참가자와 친밀감을 형성하고 후속 질문을 하며 지나치게 로봇처럼 느껴지지 않는 의미 있는 대화를 나눌 수 있다는 이점이 있습니다. 또한 비언어적 단서와 바디랭귀지를 해석할 수 있어 솔직한 답변을 얻고 사람들의 요구 사항을 더 명확하게 이해하는 데 도움이 됩니다.
UX 연구원의 단점: 사용자의 위치에 따라 연구원이 출장하거나 remote 인터뷰를 위해 참가자를 섭외하는 데 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 인터뷰는 적극적인 참여가 필요하며 적절한 리소스 없이는 설정하기 어려울 수 있습니다.
GPT-4 전문가: GPT-4는 사용자 인터뷰에 필요한 질문을 빠르게 생성할 수 있어 조사에 소요되는 시간을 절약하고 기업은 그 어느 때보다 빠르게 사용자 피드백을 받을 수 있습니다. 또한 GPT-4는 NLP를 통해 사용자의 감정(뉘앙스 및 비언어적 커뮤니케이션과는 다름)을 이해하기 시작하여 고객의 요구를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
GPT-4 단점: GPT-4는 훈련 데이터에 대한 접근이 제한되어 있어 사람과의 대화를 통해 발견할 수 있는 중요한 인사이트를 놓칠 수 있습니다. 또한 비언어적 단서를 해석하거나 대화의 미묘한 뉘앙스를 감지할 수 없기 때문에 사용자 인터뷰를 진행할 때 신뢰도가 떨어집니다. 기본적으로 AI는 행간을 읽을 수 없습니다. 고객 피드백을 파악하는 데는 유용할 수 있지만, 그 이유를 충분히 자주 묻지 않습니다.
승자: 챗봇과 대화를 시도했다가 고객 서비스 담당자와 대화를 해야 했던 적이 있나요? 때로는 사람과 대화하는 것이 더 쉽고 효율적일 때가 있습니다. 사용자 인터뷰도 마찬가지입니다. 사용자 인터뷰는 사람이 하는 것이 가장 좋습니다. GPT-4를 사용하여 질문을 구성할 수는 있지만, 실제 인터뷰는 숙련된 UX 리서처에게 맡기는 것이 훨씬 더 좋습니다. 궁극적으로 인간 인터뷰 담당자가 AI 기반 챗봇이나 로봇보다 더 나은 품질의 결과를 도출하는 경향이 있습니다.
하지만 두 가지를 조화롭게 사용하는 한 가지 방법은 tl;dv의 매직 AI 노트 요약기를 활용하는 것입니다. 버튼 클릭 한 번으로 특정 순간을 요약하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 UX 연구자들은 노트 필기 대신 사용자에게 집중할 수 있어 중요한 순간을 놓치지 않고 포착할 수 있습니다!
또한, tl;dv는 끔찍한 "UX 연구자 그림자 효과"를 방지합니다. 두 명의 UX 연구원이 같은 통화를 하는데 한 명만 조용히 앉아 메모만 하는 경우를 아시죠? 솔직히 말해서 좀 소름 끼치는 일이지만, tl;dv 트랜스크립션, 태그 지정, 로깅 기능을 이용하면 그런 일은 사라집니다. 결과.
🤖 보너스 AI 프롬프트:
사용자가 직면한 가장 큰 과제는 무엇인가요?
이러한 과제가 어떻게 해결되기를 바라는가?
제품이나 서비스에서 가장 가치 있다고 생각하는 기능은 무엇인가요?
이 제품/서비스가 사용자의 삶에 어떤 영향을 미쳤나요?
다른 어떤 제품이나 서비스를 사용하고 있으며 그 이유는 무엇인가요?
제품/서비스가 개선될 수 있다고 생각하는 부분이 있나요?
경쟁사가 아직 제공하지 않지만 추가를 고려해야 할 특정 기능이나 솔루션이 있나요?
다른 데이터 원본 분석
설문조사, 설문조사, 고객 피드백 등 다른 데이터 소스를 조사하여 고객 니즈에 대한 인사이트를 얻는 또 다른 방법도 있습니다. 이를 통해 사용자 정서를 파악하고 개선할 부분이나 새로운 트렌드를 발견할 수 있습니다.
😍 UX 연구원의 장점: UX 연구원은 설문조사 응답과 고객 피드백의 정성적 데이터를 분석하는 데 능숙합니다. 프로젝트 맥락에 따라 가장 중요한 주제를 다루는 의미 있는 질문을 개발할 수 있습니다. 또한 UX 연구원은 정형 및 비정형 데이터를 해석하는 기술을 갖추고 있어 변수 간의 패턴이나 상관관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
😵 UX 연구원의 단점: 프로젝트 규모에 따라 UX 연구원이 사용 가능한 모든 데이터 소스를 적시에 마이닝할 시간이 충분하지 않을 수 있습니다. 또한 데이터를 수동으로 분석하는 것은 지루하고 노동 집약적일 수 있습니다.
😍 GPT-4 장점: AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 그 결과를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 또한 사람이 즉시 파악할 수 없는 변수 간의 패턴이나 상관관계를 파악할 수 있습니다. AI는 수동 분석의 필요성을 없애고 고객 피드백이나 설문조사 응답을 기반으로 기업이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
GPT-4 단점: AI는 데이터베이스에 대한 접근이 제한되어 있어 결과가 긍정적이거나 부정적으로 편향될 수 있습니다. 또한 현재 AI는 고객 피드백을 해석할 때 중요한 요소인 어조나 바디랭귀지와 같은 비언어적 단서를 해석할 수 없습니다.
🏆 승자: 이 경우 UX 연구자와 AI는 고유한 장단점이 있습니다. UX 연구원은 수동 분석에 더 능숙하지만, AI는 데이터 마이닝과 대규모 데이터 세트의 빠른 분석에 도움을 줄 수 있습니다. 궁극적으로 고객 피드백과 설문조사에서 가장 정확한 인사이트를 얻으려면 이 두 가지를 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다. 다시 말하지만, 또 다른 무승부입니다!
🤖 보너스 AI 프롬프트:
고객이 어떤 유형의 고객 피드백을 제공하나요?
고객 응답에 공통된 주제나 트렌드가 있나요?
사용자가 가장 만족하는 기능은 무엇인가요?
사용자 피드백에 따르면 개선이 필요한 영역은 무엇인가요?
사용자 정서는 인구통계학적 특성이나 지역에 따라 어떻게 다른가요?
추가 탐색에 유용할 수 있는 변수 간에 예상치 못한 상관관계가 있는가?
UX 계획 세우기
인사이트를 수집했다면 이제 UX 계획을 수립할 차례입니다. UX 계획은 사용자의 요구, 행동, 선호도, 그리고 이를 달성하기 위해 기술 솔루션을 가장 잘 활용하는 방법을 고려해야 합니다.
😍 UX 연구원의 장점: UX 연구원은 UX 기획을 개발할 때 사람의 손길을 더할 수 있습니다. 고객의 관점을 이해하고 사용자 행동의 뉘앙스를 고려한 창의적인 솔루션을 개발하는 데 더 적합합니다. 또한 AI 기반 시스템보다 인간의 행동을 더 깊이 이해하기 때문에 잠재적인 문제가 발생하기 전에 발견할 가능성이 높습니다.
😵 UX 연구원의 단점: 수동 데이터 분석은 시간이 많이 걸리고 지루할 수 있어 기술의 빠른 발전에 발맞추기에는 한계가 있습니다. 또한 UX 연구원은 사용 가능한 모든 기술을 활용하는 계획을 개발하는 데 필요한 기술력을 갖추지 못할 수도 있습니다. 또한 계획을 만드는 데 몇 주가 걸릴 수도 있습니다.
😍 GPT-4 장점: AI는 데이터를 빠르게 처리하고 변수 간의 패턴이나 상관관계를 파악할 수 있어 효과적인 UX 계획을 수립하는 데 유용할 수 있습니다. 또한 수동 분석의 필요성을 없애고 기업이 정확한 인사이트를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 매우 빠릅니다. 실제로 말 그대로 1분 안에 계획을 수립할 수 있습니다. 네, 1분이면 됩니다!
GPT-4 단점: 요금제의 이점을 단 1분 만에 알 수 있나요? 네, 투입한 만큼 성과를 얻을 수 있는 시나리오 중 하나입니다. AI는 사용자 중심 경험을 만드는 데 필요한 모든 요소를 완전히 읽거나 복제할 수 없습니다. 사실, AI는 사용자에게 가치를 제공할 수 있는 어떤 것도 해석할 수 없습니다. 인공지능에 전적으로 기대어 믿고 맡기면 말 그대로 '잘못된' 계획을 뱉어낼 수 있는 위험이 있습니다.
🏆 승자: 너무 당연한 말이지만 기계를 믿지 마세요! 끝까지 UX 연구원이에요.
정말 쓸모없는 프롬프트를 사용하고 싶으신가요?
MVP 우선순위 지정 조언
UX 계획이 만들어졌다면 이제 기능의 우선순위를 정하고 최소기능제품(MVP)을 만들어야 합니다. MVP는 사용자 피드백을 수집하기 위해 출시할 수 있는 제품 또는 서비스의 가장 기본적인 버전입니다. 이 피드백은 정식 버전을 출시하기 전에 제품이나 서비스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
😍 UX 연구원의 장점: 숙련된 UX 연구원은 사용자 요구의 우선순위를 정하고 이를 기반으로 MVP를 개발할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다. 사용자가 제품, 서비스, 웹사이트와 상호 작용하는 방식을 잘 이해하고 있기 때문에 AI 기반 시스템보다 이 작업에 더 적합합니다. 또한 MVP를 출시하기 전에 잠재적인 문제나 개선이 필요한 영역을 발견할 가능성이 더 높습니다.
UX 연구원의 단점: UX 연구원은 MVP 개발에 필요한 최신 기술이나 도구를 모를 수 있습니다. 또한 사용자 피드백에 기반한 혁신적인 솔루션을 개발하는 데 있어 인간적인 '장애물'을 만나면 어려움을 겪을 수 있습니다.
😍 GPT-4의 장점: AI 기반 시스템은 대규모 데이터 세트를 신속하게 처리하고 분석하여 개선이 필요한 영역을 식별하고 MVP의 기능 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 수동 분석이 필요하지 않으므로 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
GPT-4 단점: AI는 데이터를 해석할 때 인간적인 요소가 부족하기 때문에 UX 연구원이 할 수 있는 사용자의 감정이나 선호도를 이해할 수 없습니다. 또한 AI 기반 시스템은 입력된 데이터만큼만 정확하므로 부정확한 데이터는 신뢰할 수 없는 결과로 이어집니다.
🏆 승자: 다시 말하지만, 이 결정은 당연한 결과입니다. 이 부문에서도 UX 연구원이 우승했습니다! 이들은 사용자 피드백을 이해하는 전문가이며, 피드백을 바탕으로 어떤 디자인 요소를 개선하거나 변경해야 하는지 잘 알고 있습니다. AI 기반 시스템은 숫자를 빠르게 처리할 수 있지만 성공적인 MVP를 만드는 데 있어 매우 중요한 인간의 손길이 부족합니다.
🤖 보너스 AI 프롬프트:
MVP 기능의 효과를 평가하는 데 사용할 수 있는 주요 지표에는 어떤 것이 있나요?
사용자 피드백을 기반으로 MVP 기능의 우선순위를 정하는 프로세스를 설명해 주시겠어요?
UX 연구원이 MVP 개발에서 사용자 경험을 우선시하기 위해 여러 부서의 팀과 협력하려면 어떻게 해야 할까요?
MVP 우선순위 지정에 사용자 피드백을 통합하는 모범 사례를 알려주실 수 있나요?
MVP를 위한 기능의 우선순위를 정할 때 어떤 절충점을 고려해야 하며, 사용자 요구, 기술적 실현 가능성 및 비즈니스 목표 간의 균형을 맞출 때 정보에 입각한 결정을 내리는 방법은 무엇인가요?
🏆😍 최종 승자는?
물론 실제 UX 연구원입니다!
AI가 아무리 발전하더라도 복잡한 인간의 행동과 선호도를 고려한 결정을 내릴 때는 항상 불확실성의 요소가 존재합니다.
숙련된 UX 연구원은 사용자의 요구와 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있으므로 효과적인 UX 계획을 개발하고 MVP를 위한 기능의 우선 순위를 정하는 데 더 효율적인 선택이 될 수 있습니다.
AI는 데이터를 분석할 때 장점이 있지만, 여전히 인간의 두뇌와 데이터를 더 효과적으로 해석하는 능력을 대체할 수는 없습니다.
따라서 효과적인 UX 계획이나 성공적인 MVP를 원한다면 UX 연구원을 계속 사용하세요!
이들은 사용자 피드백의 전문가이며, 사용자를 염두에 두고 제품이나 서비스를 개발할 수 있습니다.
그러나 최고의 UX 연구원도 GPT 기반 도우미의 도움을 받을 수 있으며, tl;dv는 GPT-3를 사용하여 필사, 메모 및 매우 정확한 콘텐츠 제작을 지원합니다. 지금 바로 사용해 보세요!
