추천과 더불어 최근의 UX/UI에서 주목받고 있는 게 ‘개인화’입니다. 개인화(Personalization)는 설정 등의 맞춤화 (Customization)와는 달리 데이터에 기반하여 사용자에게 알맞은 (suitable) 정보나 기능을 전달하는 것입니다.

개인화는 이미 디지털 서비스 저변에 확산되고 있습니다. 계정데이터, 이용이력(history), 이용빈도 (frequency). 선호도 (preference) 등에 기반한 기본적인 개인화는 이미 어느 서비스에서든 쉽게 찾아볼 수 있게 되었습니다.

* 사람들은 단순하다. 이전에 했던 행동, 자주 찾았던 정보, 좋아하는 카테고리에 다시 가고 싶어 한다

추천은 데이터 없이도 제공이 가능하지만, 데이터 없는 개인화라는 것은 존재할 수 없습니다.
다행히 디지털 서비스는 여러 경로로 사용자의 데이터를 파악할 수 있습니다. 회원가입을 통해 얻을 수 있는 계정데이터 외에도 로그분석 툴을 통해서 활동데이터를, 온보딩 과정을 통해서 기록데이터를 얻을 수 있습니다.

사용자의 반응 데이터도 중요합니다. 제시한 정보/기능에 대해서 사용자들이 어떤 반응을 하는지를 알게 되면 정확한/의미있는 개인화로 개선해 나갈 수 있으니까요.

• 기본적 행동 : 반응, 무시, 빈도, 순서
• 명시적 행동 : 좋아요. 싫어요, 구독, 취소, 즐겨찾기, 찜, 댓글, 평점
• 암묵적 행동 : 다음 콘텐츠 이어 보기, 구간 이동, 중도 이탈, 정보 간 이동, 특정 매개체 선호

특히 AI의 발전과 더불어 AI의 추론능력을 활용한 개인화가 점점 늘고 있습니다. 사용자의 암묵적인 행동을 분석하여 개인화의 지평을 확장시켜 나가는 것이지요.
가령 추천받은 유튜브 콘텐츠를 계속 무시했는데도 추천이 여전히 이뤄지거나, 호기심에 들어갔다가 바로 나온 콘텐츠 주제가 이후에 계속 추천된다면 유튜브의 개인화는 심각한 문제가 있다고 할 수 있습니다. (네, 유튜브는 개인화에 문제가 많더라고요.)

그러나 아직 많은 서비스들이 계정데이터나 활동데이터에 기반한 ‘비교적 단순한’ 개인화 수준에 머무르고 있습니다. 본인이 기등록했던 계정데이터에 기반하여 도움이 될만한 정보를 제공하는 것은 그렇게 어려운 일이 아닙니다. 주로 등록된 장소 (집, 직장)나 연령/성별에 의거하여 개인화된 콘텐츠를 제공합니다.)

기본적인 활동 데이터를 활용한 서비스들도 사례를 많이 찾아볼 수 있습니다. 단순하게 활동 데이터를 있는 그대로 보여주는 것도 좋은 개인화이지만, 빈도/순서/맥락 등을 감안해서 개인화를 제시하면 제한된 공간/시간 내에서 좀 더 의미 있는 UX를 제공할 수 있습니다.

기본적인 활동데이터에 빈도나 순서를 결합시키면 ‘자주 찾는 정보’, ‘즐겨 찾는 시간대’, ‘선호하는 옵션’ 등과 같이 더 높은 개인화도 가능합니다. 이러한 개인화는 좋은 기본갑 (Good Default)으로 사용자에게 제시할 수 있습니다.

앞서 언급한 바와 같이 최근 개인화의 화두는 AI를 어떻게 활용할 것이냐에 있습니다. 이렇게 고도화된 개인화의 가장 중요한 특징 가운데 하나는 사용자의 맥락에 기반하여 개인화가 제시되고, 해당 시점에서 최적의 추천으로 이어진다는 점입니다.

고도화된 개인화는 활동데이터를 단순히 보여주는 것에서 그치지 않고, 좀 더 가공/분석된 형태로 전달하여 사용자가 좀 더 풍부하게 정보를 경험할 수 있게 합니다.

모든 개인화의 목적은 사용자 관심사를 서비스에 반영하는 것입니다. 디지털서비스가 사용자 관심사를 반영하기 위해서는 다음과 같은 체크리스트를 고려해야 합니다.

AI가 쓸만해지면서 UX Design이 이전보다 훨씬 재미있어졌습니다. 그 가장 대표적인 영역이 개인화입니다. 예전에는 상상만 하거나 점쟁이처럼 맞추려고 들었는데, 이제는 Design의 고민이 무엇을 제공할 것이냐가 아니라 어떻게 제공할 것이냐/ 어떻게 가능하게 할 것이냐로 옮겨가고 있습니다.

• 어떤 개인화가 사용자에게 가치 있는가?
• 그 개인화를 위해서 현재 확보가능한 데이터에는 무엇이 있는가?
• 사용자들에게 직접 요청하여 그들의 데이터를 확보할 여지가 있는가?
• 어떤 혜택이 결합되어야지만 사용자가 기꺼이 자신의 데이터를 제공할 것인가?
• 사용자의 반응 데이터를 어떻게 개인화 알고리즘에 접목시킬 것인가?
• 개인화가 추천이나 Engagement 강화로 어떻게 이어지게 할 것인가?

저는 AI야말로 UX의 가장 좋은 친구라고 생각합니다.

– CX컨설팅그룹 조성봉