소비자 심리학이 AI 제품 디자인에 주는 시사점
작년에 저희는 "AI의 달걀 이론"이라는 글에서 소비자 심리학의 유명한 사례를 다룬 적이 있습니다.
인스턴트 케이크 믹스가 처음 나왔을 때, 판매가 부진했습니다. 케이크 만들기가 너무 빠르고 쉬웠기 때문입니다. 사람들은 베이킹에 기여하지 않았다는 죄책감을 느꼈습니다. 그래서 회사들은 사람들이 기여했다고 느끼도록 달걀을 추가하도록 했습니다. 그러자 판매가 급증했습니다.
저희는 이 원칙을 AI 제품 디자인으로 확장했습니다. 기본적인 주장은 대부분의 AI 제품이 인간을 완전히 배제해서는 안 된다는 것입니다. 사람들은 통제권을 좋아하거나, 적어도 통제권을 갖는 듯한 느낌을 좋아합니다.
AI는 아직 우리에게 익숙하지 않은 기술이며, 우리는 여전히 AI의 능력과 활용 사례를 파악하는 중입니다. 기술은 빠르게 변하지만, 사람은 크게 변하지 않습니다. 특히 변화가 그 어느 때보다 빠른 시대에 새로운 기술에 적응하기 위해서는 인간 행동에 대한 오래된 원칙에 의존해야 합니다.
저는 AI 제품 디자인에 대해 많은 생각을 해왔습니다. 왜냐하면 많은 제품들이 핵심을 놓치고 있는 것처럼 보이기 때문입니다. 이번 주 Digital Native에서는 사용자 심리학의 몇 가지 원칙을 살펴보고 이를 AI에 적용해 보려고 합니다. 먼저 AI의 사용자 인터페이스 문제에 대한 배경을 간략하게 살펴본 다음, 다섯 가지 현상을 다루겠습니다.
- The IKEA Effect (이케아 효과)
- The Paradox of Choice (선택의 역설)
- The Bandwagon Effect (밴드왜건 효과)
- The Endowment Effect (보유 효과)
- The Foot-in-the-Door Technique (문간에 발 들여놓기 기법)
자, 그럼 자세히 알아볼까요? 👇
배경: AI는 인터페이스 문제가 있다
이 글의 영감은 AI가 꽤... 혼란스러워졌다는 것을 깨달으면서 얻었습니다. 다음을 확인해 보세요.
정말 끔찍하네요. 왜 일반 사용자, 아마도 비기술적인 사람이 8가지 모델 옵션 중에서 선택해야 할까요? 각각의 이름은 난해하고 혼란스럽기만 합니다. 이건 정말 악몽입니다.
Sam Altman도 이 문제를 인지하고 있다는 점은 인정해야 합니다. 그는 지난주에 이 문제에 대해 트윗했습니다.
하지만 이것은 점점 더 큰 문제가 되고 있습니다. 저희는 지난주에 AI에 대한 반발이 커지고 있다고 썼습니다. 사용자들이 새로운 기술을 채택하는 것에 이미 회의적인 상황이라면, 인터페이스는 최고 수준이어야 합니다. 우리는 우아하고, 단순하며, 직관적인 AI 제품, 즉 강력한 새로운 기능을 친숙하고 접근하기 쉬운 패키지로 포장하여 사람들에게 편안함과 마음의 평화를 주는 제품이 필요합니다.
20VC 팟캐스트에서 Suno의 창업자 Mikey Shulman은 Discord에서 Suno를 옮기는 것에 대한 초기 저항에 대해 이야기했습니다. 하지만 Suno가 웹 앱을 출시하자, 단 5일 만에 트래픽의 90%가 웹으로 이동했습니다. Discord를 사용해 본 사람이라면 놀라운 일이 아닙니다. 개인적인 경험으로, Midjourney에서도 비슷한 경험을 했습니다. Midjourney가 Discord를 벗어나 확장되자 사용량이 급격히 증가했습니다.
인터페이스는 중요하며, AI는 현재 UI에 심각한 문제가 있습니다.
The IKEA Effect (이케아 효과)
The IKEA Effect (이케아 효과)는 달걀 이론과 관련이 있습니다. 기본적인 아이디어는 사람들이 직접 만든 것에 더 높은 가치를 부여한다는 것입니다. 비록 그 노력이 최소한일지라도 말이죠.
저는 이것을 달걀 이론과 구별하고 싶습니다. 달걀 이론의 핵심은 제품이나 과정이 너무 쉬우면 사람들이 기여나 성취감을 느끼지 못한다는 것입니다. 반면, 이케아 효과는 사람들이 직접 만든 것에 부여하는 가치에 초점을 맞춥니다.
저에게 AI 제품 디자인에 있어서 이것은 개인화를 의미합니다. 우리는 모두 우리가 직접 만드는 것을 좋아합니다. 우리의 코파일럿, 에이전트, 챗봇도 마찬가지입니다. 더 많은 도구들이 획일적인 기능 세트보다는 개인의 선호도와 스타일에 맞춰 사용자 정의될 수 있어야 합니다. 예를 들어, 이메일 에이전트가 있다면, 제가 제 이메일 스타일에 맞게 사용자 정의한 후에 제 받은 편지함에서 작동하도록 할 수 있을 것입니다. 이런 식으로요.
The Paradox of Choice (선택의 역설)
너무 많은 선택지는 불안감, 마비, 불만족으로 이어집니다.
이 유명한 연구는 2000년으로 거슬러 올라갑니다. 연구자들은 슈퍼마켓에서 잼 진열대를 두 가지 버전으로 설치했습니다. 하나는 6가지 옵션, 다른 하나는 24가지 옵션이었습니다. 더 많은 잼이 진열된 곳이 더 많은 관심을 끌었지만, 그 중에서 실제로 잼을 산 사람은 3%에 불과했습니다. 반면, 더 적은 종류의 잼이 진열된 곳에서는 30%의 고객이 구매했습니다.
슈퍼마켓이나 Cheesecake Factory에 가본 사람이라면 놀랍지 않을 것입니다.
하지만 AI 제품들은 이 점을 제대로 이해하지 못하고 있는 것 같습니다. MG Siegler는 Gemini의 UI를 지적합니다. 여기 보이는 것처럼 완전히 엉망입니다.
이것은 모델 선택 드롭다운 메뉴입니다. 정말 혼란스럽죠. 그리고 이름에 대해서는 말도 꺼내지 마세요. "자기야, 그거 좀 찾아봐 줄래?" "그래, 자기야. '앱이 포함된 2.0 Flash Thinking Experimental'을 사용해 볼게!" 적어도 Gemini는 좋은 이름이지만, MG가 지적했듯이 Google은 Gemini.com (암호화폐 회사)을 소유하고 있지 않습니다.
제품이 알아서 적절한 모델을 선택해 주는 것은 어떨까요? 정말 획기적이죠. 사용자가 AI의 복잡한 내부 작동 방식에 덜 관여할수록 좋습니다. 우리는 너무 많은 선택지를 원하지 않습니다. 우리는 단지 제품이 우리가 "해야 할 일"을 완수하기를 원할 뿐입니다.
저는 Midjourney가 이 점을 잘 해낸다고 항상 느껴왔습니다. 하나의 프롬프트 ("무엇을 상상하시겠습니까?"), 하나의 이미지 모델, 4가지 출력 옵션만 제공됩니다. 각 이미지를 업스케일하거나 리믹스할 수 있지만, 그게 전부입니다. 매우 간단하죠.
이 점을 잘 해낸 또 다른 제품은 Granola입니다. Granola는 제가 가장 많이 사용하고 가장 좋아하는 AI 도구일 것입니다. 아직 사용해보지 않았다면, 환영합니다. 당신의 삶은 곧 바뀔 것입니다. Granola는 회의 내용을 요약해 주며, 단순함이 돋보입니다. 인터페이스는 깔끔하고 직관적이며, 회의 후에 해야 할 주요 작업은 몇 가지뿐입니다.
정말 단순하죠 😌.
너무 많은 선택지에 직면했을 때, 사용자들은 종종 통제력을 잃었다고 느낍니다. AI는 이미 빠른 속도의 도입과 끊임없이 확장되는 기능으로 벅찬 존재입니다. 잘 디자인된 제품은 우리를 진정시키고 AI를 소화하기 쉽고 편안한 형태로 포장해야 합니다.
The Bandwagon Effect (밴드왜건 효과)
The Bandwagon Effect (밴드왜건 효과)는 매우 간단합니다. 사람들이 다른 사람들이 하는 것을 보고 행동, 신념 또는 태도를 채택하는 심리적 현상입니다. TikTok 댄스, 스키니 진, ALS Ice Bucket Challenge (#tbt)를 생각해 보세요. 스타트업 세계에서 밴드왜건 효과는 종종 (1) 바이럴 성장과 (2) 네트워크 효과를 의미합니다.
그래서 많은 AI 도구가 소셜 기능이 없다는 것은 놀랍습니다. 대신, 사용자들은 고립되어 사회적 증거나 단서 없이 새로운 제품을 혼자 탐색해야 합니다. ChatGPT는 네트워크 기능을 도입하는 데 느립니다. 제가 아는 사람들이 무엇을 검색했는지 볼 수 있다면 도움이 될 것입니다. TikTok에는 사람들이 완벽하게 만들어진 ChatGPT 프롬프트를 공유하는 강력한 하위 문화가 있습니다 (예: "다음 목표를 달성하기 위한 3개월 달력을 디자인해 줘..."). 그런데 왜 이것들을 더 잘 공유하고 보여줄 수 있는 방법이 없을까요? 네트워크 기능은 DeepSeek와 같은 경쟁자에 대한 방어력도 높여줄 것입니다.
이미지 모델도 이 점에서 개선될 수 있습니다. Midjourney의 Explore (구 Showcase)는 좋습니다. 저는 트렌디한 작품을 둘러보는 것을 좋아하지만, 제 연락처 사람들이 만든 작품을 보고 싶습니다.
AI는 마치 싱글 플레이어 시대에 있는 것 같습니다. 앞으로 더 많은 네트워크가 형성될 것이고, 제품은 시간이 지남에 따라 더 소셜하고 협업적으로 변할 것으로 예상합니다.
The Endowment Effect (보유 효과)
The Endowment Effect (보유 효과)에 대한 획기적인 연구는 1990년에 발표되었습니다. 심리학자 Kahneman, Knetsch, 그리고 Thaler는 참가자들에게 머그컵이나 펜을 무작위로 주었습니다. 그런 다음 참가자들에게 자신의 물건을 판매하거나 다른 물건으로 교환하도록 요청했습니다. 당연히 머그컵을 받은 사람들은 머그컵을 받지 않은 사람들보다 머그컵의 가치를 훨씬 높게 평가했습니다. 펜도 마찬가지였습니다.
저는 보유 효과를 생각할 때 다시 개인화를 떠올립니다. 개인화는 우리가 물건을 우리 것으로 만들 때, 그것에 더 높은 가치를 부여하기 시작하는 것입니다.
앞서 언급한 이메일 에이전트의 예로 돌아가 보겠습니다. 이메일 에이전트가 시간이 지남에 따라 제 이메일 스타일을 학습하면, 그 에이전트를 포기하기가 더 어려워집니다. 한편, Granola가 시간이 지남에 따라 제 피드백 (제가 노트를 어떻게 작성하는지, 저에게 어떤 내용이 중요한지)을 기반으로 개선된다면, 그 제품 역시 포기하기 어려워집니다. 그리고 NSFW 챗봇도 마찬가지입니다. 만약 제가 공유된 역사를 가진 로맨틱한 관계를 맺는다면, 작별 인사를 하기가 어려울 것입니다. 좋은 디자인은 제품이 사용자에게 맞춤화되었다는 것을 분명히 보여줘야 합니다.
The Foot-in-the-Door Technique (문간에 발 들여놓기 기법)
The Foot-in-the-Door Technique (문간에 발 들여놓기 기법)는 1966년 연구로 거슬러 올라갑니다. 연구자 Freedman과 Fraser는 사람들이 이미 작고 관련된 요청에 동의한 후에 더 큰 요청에 어떻게 반응하는지 테스트하고 싶었습니다.
먼저, 연구자들은 주택 소유자들에게 "안전 운전하세요"라는 작고 눈에 잘 띄지 않는 표지판을 마당에 설치해 달라고 요청했습니다. 표지판은 눈에 거슬리지 않았고, 동의하기 쉬웠습니다. 그런 다음, 2주 후에 동일한 주택 소유자들에게 훨씬 더 크고 눈에 거슬리는 광고판을 마당에 설치해 달라고 요청했습니다. 당연히 첫 번째 표지판에 동의했던 사람들은 광고판을 설치할 가능성이 더 높았습니다.
문간에 발 들여놓기 기법은 널리 사용됩니다. 우리는 캠페인에서 더 큰 요청 (기부, 자원 봉사)을 하기 전에 작은 요청 (예: 청원 서명)을 하는 것을 봅니다. 또는 비즈니스 모델을 예로 들어보겠습니다. 구독 회사들이 무료 평가판을 제공하는 것은 흔한 일입니다.
AI에 있어서도 프리미엄 모델을 볼 수 있습니다. 오늘날 대부분의 주요 AI 제품은 이 전략을 사용합니다. 이 "구매하기 전에 사용해 보세요" 전략은 사람들이 AI에 빠져들도록 돕습니다.
하지만 우리는 제품 자체가 사용자들을 새로운, 때로는 불편한 행동으로 부드럽게 유도해야 합니다.
예를 들어, 법률 AI 도구는 준법률가의 업무를 광범위하게 자동화할 수 있을 것입니다. 그러나 그 자동화는 가능할지라도 바람직하지 않을 수 있습니다. 보수적인 로펌들은 수십 년 동안 해왔던 방식을 바꾸는 데 그다지 열성적이지 않습니다. 좋은 제품은 작은 것부터 시작할 수 있습니다. 준법률가가 계약서를 빠르게 검토하도록 돕는 것입니다. 계약서 검토는 준법률가가 수행하는 가장 반복적이고 지루한 작업 중 하나입니다. 사용자가 계약서 검토와 같이 작은 일에 제품을 사용해 본 후에야, 제품은 사용자에게 더 강력한 기능 (예: 소송 서류 초안 작성)으로 나아가도록 유도해야 합니다.
마지막 생각: 복잡성 증가
AI는 지금 너무 복잡합니다. 부분적인 이유는 제품들이 온갖 화려한 기능을 과시하고 있기 때문입니다. 제품 팀이 가능한 모든 기능과 성능을 자랑하고 싶어하는 것은 당연합니다. 하지만 자제가 미덕입니다.
우리가 기술 분야에서 수년간 보아온 트렌드 중 하나는 소비자와 기업의 경계가 모호해지는 것입니다. 제 친구 Nikhil이 최근에 이 점을 보여주는 좋은 시각 자료를 만들었습니다. 얼마나 많은 주요 기술 기업이 소비자와 기업 고객을 모두 가지고 있는지 확인해 보세요.
Cursor, ElevenLabs, Elicit, GPTZero, Granola, HeyGen, Midjourney, Perplexity, Runway, Suno와 같은 AI 제품도 소비자와 하향식 기업 채택 모두에서 동일한 스토리를 보여줍니다.
하지만 제품 디자인에 있어서, 많은 제품들이 소비자 플레이북을 따라야 함에도 불구하고 매우 기업형으로 느껴집니다.
사람들은 꽤 단순합니다. 우리는 사람들이 어떻게 행동하는 것을 좋아하는지에 대한 많은 사례 연구를 가지고 있습니다. 위에 제시된 원칙들은 변하지 않은 것들을 상기시켜 줍니다. 사람들은 선택지를 줄이고, 기능을 명확하게 설명하며, 사용자를 의도된 행동으로 유도하는 직관적인 제품을 원합니다.
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