안녕하세요! Design AI LAB에서 치열하게 배우고 깨지는 학습자, <Learning Design & AI Together>의 김아영입니다.
오늘은 부끄럽지만, 동시에 저에게 너무나 소중한 실패 경험 하나를 공유해볼까 해요. 완벽한 결과물 대신, 우당탕탕 넘어지고 다시 일어서는 저희의 학습 여정에 초점을 맞춰주셨으면 좋겠습니다. 바로 AI 생성 UI/UX 디자인이 사용자 만족도를 떨어뜨린 의류 쇼핑몰 앱 개선 프로젝트 이야기입니다.
이 프로젝트를 왜 시작했나: AI가 만능 열쇠일 거라는 착각
저의 첫 번째 사이드 프로젝트였던 의류 쇼핑몰 앱 개선 프로젝트는 한 가지 명확한 목표를 가지고 시작했습니다. 기존 앱의 낮은 사용자 만족도를 끌어올리고, 이탈률을 줄이는 것이었죠. 당시 사용자들은 앱이 너무 복잡하고, 원하는 옷을 찾기 어려우며, 전반적인 디자인이 촌스럽다는 불만을 가지고 있었습니다.
저는 당시 AI가 디자인 프로세스의 혁신을 가져올 것이라는 맹신에 가까운 기대를 품고 있었습니다. AI가 사용자 데이터를 분석해서 최적의 UI를 제안해주고, 트렌드에 맞는 디자인 요소를 뚝딱 만들어낼 수 있지 않을까? 하는 호기심이 저를 사로잡았죠. 빠르고, 효율적이며, 데이터 기반이라는 AI의 매력적인 키워드들은 저의 뇌리를 강하게 때렸습니다. 이제 막 디자인과 AI의 융합에 발을 들인 학습자로서, 이 프로젝트는 AI의 힘을 빌려 완벽한사용자 경험을 만들어낼 절호의 기회라고 생각했습니다.
특히 의류 쇼핑몰 앱은 시각적인 요소와 개인화가 중요한 분야이니, AI가 사용자 개개인의 취향과 행동 패턴을 학습하여 맞춤형 디자인을 제공한다면 사용자 만족도를 비약적으로 끌어올릴 수 있을 거라는 저의 뇌피셜은 그야말로 하늘을 찌르고 있었습니다.
과정: 이렇게 해봤어요- AI에게 모든 걸 맡기다
저는 당시 접할 수 있던 다양한 AI UI/UX 생성 도구와 디자인 보조 AI들을 활용하기 시작했습니다. 프로젝트 초기 단계에서는 다음과 같은 시도들을 해봤습니다.
- AI 기반 UI 생성 도구 활용: 기존 앱의 문제점과 사용자 페르소나(물론 AI를 통해 분석한)를 입력하면, AI가 자동으로 레이아웃, 컬러 팔레트, 폰트 등을 제안해주는 도구들을 사용했어요. 여러 가지 시안을 빠르게 받아볼 수 있다는 점이 정말 매력적이었습니다.
- AI 이미지 생성 및 편집: 제품 이미지의 배경을 제거하거나, 모델 이미지를 다양하게 변형하고, 심지어는 특정 스타일의 착장 이미지를 AI로 생성하여 앱 내에 배치하는 시도도 했습니다.
- 개인화 추천 시스템 AI: 사용자 행동 데이터를 기반으로 AI가 상품 추천 UI나 메인 화면의 섹션 배치를 자동으로 조정하도록 구현했습니다.
- 카피라이팅 AI: 앱 내의 버튼 문구나 제품 설명의 초안을 AI로 작성하고, 이를 다듬는 방식으로 작업했습니다.
처음에는 AI가 쏟아내는 결과물에 감탄했어요. 와, 이렇게 짧은 시간에 이렇게 많은 시안을? 하고 말이죠. 색상 조합이나 레이아웃 자체는 미학적으로 꽤 괜찮아 보이는 경우도 있었습니다. 저는 신이 나서 AI가 제안하는 디자인 요소들을 조합하고, 앱의 전체적인 흐름을 AI가 짜준 대로 구현하기 시작했습니다. 디자인 의사결정의 상당 부분을 AI의 추천에 의존했어요.
하지만 막히는 부분도 있었습니다. AI가 제안하는 디자인은 왠지 모르게 영혼이 없는느낌이 들 때가 많았어요. 특정 브랜드의 개성이나 패션 트렌드의 미묘한 뉘앙스를 포착하지 못하고, 너무나 평균적인 혹은 어디서 본 듯한 디자인을 생성하는 경향이 있었습니다. 특히 의류 쇼핑몰 앱의 경우, 옷의 질감이나 착용감을 시각적으로 전달하고, 브랜드의 감성을 녹여내는 것이 중요한데, AI는 그 깊이까지는 도달하지 못하는 것처럼 보였습니다. 예를 들어, 빈티지 의류 쇼핑몰 앱인데 너무 미래지향적인 UI를 제안하거나, 고급스러운 디자이너 브랜드인데 캐주얼한 느낌의 레이아웃을 추천하는 식이었죠. 뭔가 이상했지만, 저는 아직 AI의 성능이 완벽하지 않아서겠지. 내가 조금만 수정하면 돼!라며 애써 외면했습니다.
실패와 배움: 이건 안 됐어요, 그래서 이렇게 바꿨어요
그렇게 AI의 손길이 대거 들어간 개선 앱의 초기 버전을 완성하고, 기존 사용자들을 대상으로 테스트를 진행했습니다. 저의 기대는 엄청났습니다. 이제 모든 사용자들이 만족하며 쇼핑을 즐길 것이라고 확신했죠. 하지만 결과는 참담했습니다. 사용자 만족도는 오히려 더 떨어졌고, 앱 삭제율은 더욱 증가하는 비극적인 결과를 맞이했습니다.
사용자 인터뷰와 설문조사를 통해 뼈아픈 피드백들을 듣게 되었습니다.
이 앱, 무슨 대기업 앱이랑 똑같아요. 개성이 전혀 없어요.
옷들이 전혀 눈에 들어오지 않아요. 디자인이 너무 차갑고 기계적이에요.
전에 쓰던 앱이 더 불편했지만, 그래도 그 앱만의 매력이 있었는데 이건 그냥… 어떤 앱인지 모르겠어요.
뭔가 모르게 불편해요. 옷을 사고 싶다는 생각이 안 들어요.
가장 충격적이었던 피드백은 이 앱은 옷을 파는 앱 같지가 않다는 것이었습니다. 제 머리를 한 대 얻어맞은 기분이었어요. 저는 효율성과 데이터 기반이라는 미명하에, 의류 쇼핑몰 앱이 가져야 할 가장 중요한 본질, 즉 옷이라는 상품의 매력을 극대화하고 사용자와 감성적으로 연결되는 경험을 완전히 놓치고 있었던 겁니다. AI가 만들어낸 디자인은 정답에 가까웠을지는 몰라도, 매력이나 감성과는 거리가 멀었습니다.
실패의 쓴맛을 본 저는 방향을 완전히 틀었습니다. AI를 만능 디자이너로 보던 시각을 버리고, 강력한 보조 도구로 재정의했습니다. 다음과 같은 변화들을 시도했습니다.
- 사용자 리서치 재강조: AI 분석 데이터에만 의존하지 않고, 실제 사용자 인터뷰와 심층 설문조사를 통해 그들의 감성적인 니즈와 숨겨진 불만을 파악하는 데 집중했습니다. 특정 브랜드의 어떤 느낌을 선호하는지, 어떤 색감과 재질의 옷을 볼 때 구매 욕구가 솟아나는지 등, AI가 놓쳤던 인간적인 부분에 주목했습니다.
- 브랜드 아이덴티티 재정립: 의류 쇼핑몰의 핵심인 브랜드 아이덴티티를 명확히 하고, 이를 UI/UX 디자인에 일관되게 녹여내는 작업을 했습니다. 이는 AI가 쉽게 모방할 수 없는 인간 고유의 영역임을 깨달았습니다. 예를 들어, 특정 브랜드의 시그니처 컬러나 패턴, 사진 스타일 등을 디자인 가이드라인으로 확립하고, AI는 이 가이드라인 안에서 변형을 제안하도록 조정했습니다.
- AI의 역할 재조정: AI는 이제 디자인의 초안이나 아이디어를 제안하는 역할, 혹은 반복적이고 지루한 작업을 자동화하는 역할에 한정되었습니다. 예를 들어, A/B 테스트를 위한 다양한 버튼 문구 제안, 이미지 최적화, 사용자 데이터 기반의 상품 필터링 로직 개선 등 보조적인 영역에 활용되었습니다. 핵심적인 레이아웃 결정, 컬러 팔레트의 최종 확정, 사용자 여정의 감성적 흐름 설계 등은 모두 인간 디자이너의 손을 거치게 했습니다.
- 감성적인 터치 추가: 옷을 입었을 때의 기분을 상상할 수 있도록, 모델의 포즈나 표정, 제품 이미지의 스토리텔링 등 감성적인 요소를 강화했습니다. AI가 생성한 이미지는 여전히 활용했지만, 그 선택과 배치는 인간 디자이너의 감에 따랐습니다.
결과: 완벽하진 않지만 이 정도 나왔어요- 인간과 AI의 협업
수정된 앱은 다시 사용자 테스트를 거쳤습니다. 결과는 이전보다 훨씬 긍정적이었습니다. 사용자 만족도는 다시 상승했고, 이탈률도 유의미하게 감소했습니다. 물론 처음 제가 기대했던 AI가 모든 것을 해결해준 마법 같은 앱은 아니었지만, 인간의 감성과 AI의 효율성이 조화를 이룬 앱으로 거듭날 수 있었습니다.
이제 사용자들은 앱이 우리 브랜드만의 색깔이 느껴진다, 옷을 구경하는 재미가 있다, 전에 비해 훨씬 따뜻한 느낌이라는 피드백을 주었습니다. 특히 상품 상세 페이지에서는 AI가 생성한 가상 착용샷과 실제 모델 착용샷을 병행하여 제공하면서, 사용자들에게 재미와 동시에 현실적인 정보를 제공할 수 있었습니다.
완벽하다고는 할 수 없지만, 이 프로젝트는 저에게 엄청난 깨달음을 주었습니다. AI는 분명 강력한 도구이지만, 그 자체로 모든 것을 해결하는 만능열쇠는 아니라는 것을요. 특히 인간의 감성, 취향, 그리고 복잡 미묘한 심리가 얽혀 있는 디자인 영역에서는 더욱 그러했습니다.
이 프로젝트를 통해 배운 것들: AI는 도구일 뿐, 디자이너는 여전히 인간
이번 실패 사례 분석 프로젝트를 통해 저는 다음과 같은 소중한 교훈들을 얻었습니다.
- AI는 강력한 도구이지만, 인간 디자이너의 대체재가 아니다: AI는 데이터 분석, 패턴 인식, 반복 작업 자동화에 탁월합니다. 하지만 공감 능력, 창의적인 사고, 문화적 이해, 그리고 영혼이 담긴디자인을 만들어내는 감성은 여전히 인간 고유의 영역입니다.
- 사용자 경험의 핵심은 감성이다: 특히 의류 쇼핑몰처럼 시각적이고 감성적인 경험이 중요한 분야에서는, 단순히 효율적이고 기능적인 UI를 넘어 사용자에게 즐거움, 매력, 편안함등의 감정적인 연결고리를 제공하는 것이 필수적입니다. AI는 아직 이 감성적 연결을 깊이 이해하고 생성하는 데 한계가 있습니다.
- 브랜드 아이덴티티는 AI가 아닌 인간이 정의해야 한다: AI는 기존 데이터를 학습하여 평균적인디자인을 제안할 수는 있지만, 특정 브랜드만의 고유한 정체성과 가치를 창조하고 일관되게 유지하는 것은 인간 디자이너의 몫입니다.
- 실패는 가장 좋은 스승이다: 처음에는 쓰라렸지만, 이 실패 덕분에 저는 AI와 디자인의 관계에 대해 훨씬 더 깊이 있게 고민하고, 저의 관점을 재정립할 수 있었습니다. 실패를 통해 무엇을 배우고 어떻게 개선할지 고민하는 과정 자체가 가장 큰 성장입니다.
- 인간과 AI의 협업모델이 중요하다: AI의 강점을 활용하되, 인간의 약점을 보완하고, 인간 고유의 강점(감성, 창의성, 공감)을 극대화하는 방향으로 AI를 활용해야 합니다. AI는 생산성을 높이는 조수이지, 의사결정의 주체가 되어서는 안 됩니다.
다음 도전: 다음엔 이렇게 해보고 싶어요
이번 실패를 통해 AI의 한계와 인간의 중요성을 뼈저리게 느꼈지만, 그렇다고 AI에 대한 저의 열정이 식은 것은 절대 아닙니다. 오히려 더 현명하고 효과적인 방식으로 AI를 활용할 방법을 탐색하게 되었습니다.
다음 도전에서는 AI를 다음과 같은 방식으로 활용해보고 싶습니다.
- 개인화된 스토리텔링생성: 단순히 상품을 추천하는 것을 넘어, 사용자의 취향과 구매 이력을 바탕으로 패션 트렌드나 스타일링 팁을 개인화된 스토리 형태로 AI가 제안해주고, 이를 인간 디자이너가 감성적으로 다듬어 제공하는 것을 시도해보고 싶어요.
- 디자인 시스템 유지 보수 및 확장: AI를 활용하여 디자인 시스템의 일관성을 자동으로 검토하고, 새로운 컴포넌트나 패턴을 생성할 때 초기 제안을 받아보는 방식으로, 디자이너가 더 중요한 창의적 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 시스템을 구축해보고 싶습니다.
- 접근성(Accessibility) 개선: AI를 활용하여 시각 장애인을 위한 대체 텍스트 자동 생성, 색상 대비 분석, 혹은 사용자 설정에 따른 UI 자동 조정 등 접근성을 높이는 방안을 모색하고 싶습니다. 이는 인간 디자이너가 놓치기 쉬운 부분을 AI가 보완해줄 수 있는 좋은 영역이라고 생각합니다.
저는 앞으로도 Design AI LAB에서 AI와 디자인을 함께 배우고, 수많은 실패와 성공을 경험하며 성장해나갈 것입니다. 이 여정을 여러분과 함께 공유할 수 있어 기쁩니다. 다음에 또 새로운 이야기로 찾아올게요!
감사합니다.
– Learning Design & AI Together, 김아영 드림 –