소비자 심리가 AI 제품 설계에 미치는 영향

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이케아 효과 : The IKEA Effect

이케아 효과는 사용자가 제품 제작에 참여하면 그 가치를 더 높게 평가하는 현상을 의미함
이는 달걀 이론과 유사하지만 차이가 있음
- 달걀 이론: 과정이 너무 쉬우면 사용자가 기여했다고 느끼지 못함
- 이케아 효과: 사용자가 직접 만든 것이기에 가치를 더 높게 평가함
AI 제품 디자인에서의 시사점
- AI 제품은 개인화를 강조해야 함
- 사용자가 직접 설정하고 맞춤화할 수 있는 AI 비서, 챗봇 등이 더 높은 만족도를 제공할 수 있음
- 예: 이메일 관리 AI가 사용자의 스타일에 맞게 설정 가능하도록 하면 사용자는 더 가치 있게 느낄 것임

선택지가 너무 많으면 불안, 선택 마비, 불만족을 초래함
- 2000년 연구에서 6가지 잼을 제공한 경우 30%가 구매했지만, 24가지 잼을 제공한 경우 3%만 구매함
- 선택지가 많을수록 사용자는 오히려 결정을 내리기 어려워함
AI 제품에서의 문제점
- 현재 AI 제품들은 너무 많은 옵션을 제공하여 사용자 혼란을 초래함
- 예: Gemini의 모델 선택 UI는 너무 복잡하여 사용자 경험을 저해함
- 최적의 모델을 자동으로 선택해주는 기능이 필요함
잘 설계된 AI 제품의 예시
- Midjourney: 하나의 프롬프트, 하나의 이미지 모델, 4가지 결과 제공 → 단순하고 직관적임
- Granola: 회의 요약 AI로, 깔끔한 UI와 최소한의 사용자 입력만 필요함
AI는 사용자의 부담을 줄이고 직관적인 경험을 제공해야 함
- 지나치게 많은 기능과 설정보다는, 사용자가 원하는 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계하는 것이 중요함

밴드왜건 효과: 사람들이 다른 사람들이 하는 행동을 따라하는 심리적 현상
- 예: 틱톡 댄스, 스키니진 유행, ALS 아이스버킷 챌린지 등
- 스타트업에서는 바이럴 성장과 네트워크 효과를 유발함
AI 제품의 문제점
- 현재 대부분의 AI 제품이 소셜 기능이 부족하여 사용자들이 개별적으로 탐색해야 함
- 예: ChatGPT는 사용자가 공유할 수 있는 네트워크 기능이 부족함
- 틱톡에서는 ChatGPT 프롬프트를 공유하는 문화가 활발하지만, 공식적으로 이를 지원하는 기능이 없음
이미지 생성 모델도 개선 필요
- Midjourney의 "Explore" 기능은 인기 있는 이미지를 볼 수 있도록 제공하지만, 내 친구나 네트워크에서 생성한 콘텐츠를 볼 수 있는 기능이 부족함
AI는 현재 "싱글 플레이어" 상태
- 앞으로 더 많은 네트워크 기반 기능과 협업 기능이 추가될 가능성이 큼
- 사용자들이 더 쉽게 정보를 공유하고, AI 사용 경험을 소셜 환경에서 확장할 수 있도록 설계해야 함

소유 효과: 사람들이 자신이 소유한 물건을 실제 가치보다 더 높게 평가하는 심리적 현상
- 1990년 연구에서 머그컵이나 펜을 무작위로 제공한 후 교환할 기회를 줬을 때,
  소유한 물건을 더 높은 가치로 평가하는 경향이 나타남
AI 제품에서의 시사점: 개인화의 중요성
- 사용자가 직접 설정하고 개인화된 경험을 쌓을수록 제품에 대한 애착이 증가
- 예: 이메일 AI가 사용자의 스타일을 학습하면, 이를 쉽게 포기하기 어려워짐
- Granola가 사용자의 피드백을 반영해 맞춤형 요약을 제공하면, 사용자는 제품을 더 가치 있게 느낄 것임
- 감성적인 AI(예: NSFW 챗봇)도 사용자와의 개인적인 연결이 깊어질수록 대체하기 어려워짐
좋은 AI 디자인은 "이 제품이 나만을 위한 것"이라는 느낌을 줘야 함
- AI가 사용자 데이터를 학습하여 개인화된 경험을 제공할수록 충성도가 증가
- 보유 효과를 극대화하려면 AI 제품이 점점 더 사용자에게 최적화되도록 설계해야 함

문전 걸치기 기법: 작은 요청을 먼저 수락하게 한 후, 점진적으로 더 큰 요청을 수락하도록 유도하는 심리적 전략
- 1966년 연구에서, 작은 "Drive Carefully" 표지판을 집 앞에 설치한 사람들이
  2주 후 더 큰 광고판을 설치하는 요청에도 더 쉽게 동의함
- 기업에서는 무료 체험 → 유료 구독 전환 같은 방식으로 널리 활용됨
AI 제품에서의 적용 사례
- 대부분의 AI 서비스는 프리미엄 모델을 사용하여 무료 체험 후 결제를 유도함
- AI가 새로운 사용 행태를 유도하려면, 처음엔 작은 기능을 제공하고 점진적으로 확장하는 것이 효과적임
법률 AI 예시
- 법률 AI가 처음부터 모든 업무를 자동화하면, 보수적인 법률 업계에서 거부감이 클 수 있음
- 따라서 초기에는 계약서 검토 같은 간단한 작업을 도와주고,
  사용자가 익숙해지면 서류 초안 작성 같은 더 강력한 기능으로 확장해야 함
AI 제품은 사용자가 자연스럽게 더 강력한 기능을 사용하도록 유도해야 함
- 초기에는 부담 없는 기능 제공 → 점진적으로 사용자가 더 깊이 활용하도록 설계하는 것이 중요함

현재 AI 제품들은 너무 복잡함
- 제품팀이 AI의 모든 기능과 가능성을 과시하려는 경향이 있음
- 하지만 절제된 설계가 더 좋은 사용자 경험을 제공함
소비자와 기업 간 경계가 흐려지는 추세
- 예: Cursor, ElevenLabs, Elicit, GPTZero, Granola, HeyGen, Midjourney, Perplexity, Runway, Suno 등은
  소비자와 기업 시장에서 동시에 채택됨
- 하지만, 많은 AI 제품들이 기업용처럼 느껴지며 소비자 친화적인 설계가 부족함
AI 제품 설계의 핵심 원칙
- 사용자는 단순한 제품을 원함: 너무 많은 선택지보다 직관적인 경험이 중요함
- 기능을 명확하게 설명해야 함: 사용자가 어떤 기능을 사용할 수 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 설계해야 함
- 사용자가 자연스럽게 기능을 확장하도록 유도: 점진적으로 더 강력한 기능을 사용할 수 있도록 설계해야 함
결론
- AI 제품은 소비자 중심의 직관적인 경험을 제공해야 함
- 복잡성을 줄이고, 핵심 기능을 강조하며, 사용자가 자연스럽게 적응하도록 설계하는 것이 중요함