추천 시스템의 UI/UX

추천 시스템이 사용자에게 추천 결과를 전달할 때 어떤 화면(UI)에 따라 어떤 체험(UX)을 제공해야 하는지에 주목합니다.

서비스를 사용하는 사용자의 목적에 따른 적합한 UI/UX 사례

적합 아이템 발견 (find good items)

 사용자가 자신의 목적을 달성하는 데 적합한 아이템을 서비스 상에서 최소 1개 이상 발견하는 경우를 나타냅니다. ex) 서울역 근처에서 식사를 하기 위해 식당을 찾는다. 이때, 사용자는 서울역 근처에 위치한 식당 중 자신의 기호에 맞는 곳을 찾습니다. 이러한 목적으로 식당을 찾아주는 서비스를 사용하는 사용자는 목적을 달성할 수 있는 수많은 식당을 모두 열람하고 싶지는 않을 것이며 이는 현실적이지도 않습니다. 

사용자가 목적을 달성하는 데 충분할 정도로 사용자의 기호에 적합한 최소 하나 이상의 아이템을 확실하게 발견하는 것이 적합 아이템 발견의 목표입니다.

• 사용자의 기호에 맞을 가능성이 높은 아이템부터 차례대로 정렬한 리스트를 사용자에게 제시하는 것이 효과적
• 사용자는 이 리스트를 위에서부터 순서대로 열람하며 자신의 기호에 맞는 아이템을 빠르게 찾아낼 수 있음

이러한 리스트 형식으로 아이템을 표시할 때

• 하나의 화면 안에 여러 아이템을 표시하므로 아이템 하나당 표시할 수 있는 정보량이 제한됨
• 따라서 사용자가 아이템에 흥미를 갖고 상세 정보를 보기 위해 클릭할 수 있도록 충분한 정보를 적절히 표시해야 함
  • '표준', '랭킹', '리뷰 수', '신규 오픈' 등 
  • 여러 알고리즘에 따라 생성된 여러 리스트를 한 화면에 배치

적합 아이템 나열 (find all good items)

사용자가 자신의 목적을 달성하는 데 적합한 아이템을 가능한 모든 서비스에서 발견하는 경우를 말합니다. 

물건 찾기나 여행 계획 등 사용 빈도는 낮지만 비용이 많이 드는 아이템을 다루는 서비스에서 이런 경향이 나타납니다. 또한 이제부터 신청하고자 하는 특허 등 이미 존재하는지 조사하고 싶은 상황을 생각해볼 수 있습니다. 이때 특허 검색 서비스를 사용하는 사용자는 자신이 이제부터 신청하려는 특허와 같거나 유사한 모든 기존 특허를 확인하고자 할 것입니다. 기존의 유사한 특허를 간과한 채 특허를 신청하면 손실이 크므로 누락이 발생해서는 안됩니다. 누락이 발생하는 것보다는 잘못된 항목이 추천 결과에 포함되는 편이 나을 것입니다.

이처럼 사용자의 목적을 달성할 수 있는 아이템을 (가능한 한) 모두 발견하는 것은 적합 아이템 나열이 달성해야 하는 목표입니다. 그 특성상 사용자의 기호를 가급적 확실하게 나타낼 필요가 있는 경우가 많으며 특히 누락 없이 모든 적합 아이템을 발견해야 하는 것은 검색 시스템으로 분류된다고 생각할 수도 있습니다.

사용자가 여러 아이템을 열람할 필요가 있는 적합 아이템 나열에서는 적합 아이템 발견과 마찬가지로 리스트 형식 등 일관성 있는 표지 형식으로 제공한 것이 일반적입니다. 

사용자는 표시된 아이템의 대부분을 열람하는 경우가 많고 예측 평가 순으로 정렬하는 것보다 최신 아이템 순 등 알기 쉬운 규칙으로 나열해 표시함으로써 사용자가 정보를 열람하는 부담을 낮추는 경우가 많습니다.

 아이템 계열 소비

열람, 소비하는 동안 추천된 아이템 계열 전체에서 가치를 누리는 것을 목적으로 하는 경우입니다. ex) 음악 스트리밍 서비스에서 음악을 계속 재생하여 듣는 상황. 이때 사용자는 한 곡 한 곡이 매력적인 것은 물론이고 계속해서 그 순서대로 음악이 재생되는 것 자체에도 의미가 있으며 매력적이라는데 가치를 느낍니다.

아이템 계열 소비의 독특한 특징으로는 같은 아이템을 여러번 추천해도 사용자 만족도가 향상 된다는 점을 들 수 있습니다. 단, 같은 아이템만 추천한다면 새로움이 느껴지지 않아 만족감이 저하되므로 빈도나 시점은 고려해야 합니다.

서비스 내 체류 (Just Browsing)

사용자가 사용하는 서비스 본래의 목적을 달성하는 것이 아니라 그저 아이템을 열람하는 것 자체를 목적으로 서비스 안을 돌아다니는 경우를 말합니다. ex) 지금 여행 계획이 없지만 어떤 관광지가 있는지, 어떤 숙박 시설이 있는지 등을 살펴보는 것을 목적으로 여행 예약 서비스나 호텔 예약 서비스를 사용해야하는 상황을 생각할 수 있습니다.

이때 사용자에게 구입 의사가 별로 없음에도 아이템 구입을 과도하게 강요하는 식으로 추천하면 사용자의 만족도가 떨어져 재방문하지 않게 될 우려가 있습니다. 다소 극단적이기는 하나, 예를 들어 페이지를 이동할 때마다 추천 상품의 팝업이 계속 표시하면 사용자가 사이트를 돌아다니기 불편해 이탈하게 되고 서비스에 대해 나쁜 인상을 가지게 될 수 있습니다. 

그 대신 개요 추천과 같은 서비스 내 인기 아이템이나 특정 카테고리의 신규 아이템 등을 처천함으로써 재미있고 흥미를 가질 수 있는 아이템이 서비스 안에 있다고 느낄 수 있도록 하는 것이 사용자 만족도를 높이는데 효과적입니다.

서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례

신규/사용 빈도가 낮은 사용자의 정착

서비스를 처음 방문한 신규 사용자나 사용 빈도가 별로 높지 않은 사용자가 다른 서비스로 이동하기 전에 만족도를 높여 서비스에 정착하도록 하는 것은 서비스 제공자에게 매우 중요합니다. 만족도를 높여 정착하도록 하려면 서비스 내에서 사용자에게 좋은 경험을 제공하는 것 뿐만 아니라 나쁜 경험을 하지 않도록 하는 것도 중요합니다.이러한 목적을 달성하는 데에는 소위 개요 추천(broad recommendation)을 사용합니다.

개요 추천이란 서비스 내 데이터 통계 정보나 서비스 지식이 풍부한 편집자의 선택을 기반으로 추천하는 것을 의미합니다.

통계 정보에 기반한 추천이란 '이번 주 시청 순위'와 같이 서비스 전체의 사용 빈도 순위, '만화 매출 순위'와 같이 특정 카테고리 안의 매출 순위 같은 것을 의미합니다.

편집자의 선택에 기반한 추천이란 '영화 평론가들이 선정한 추천 목록'이나 '이번 주 특판 상품 목록'과 같이 서비스 편집자나 전문가가 직접 선택해 작성한 추천 리스트를 나타냅니다.

서비스 신규 사용자나 사용 빈도가 낮은 사용자를 대상으로 할 경우 사용자가 적극적으로 찾지 않아도 열람할 수 있도록 사이트의 첫 페이지 등 눈에 띄기 쉬운 위치에 배치하는 것이 효과적입니다. 그리고 사용자가 흥미를 느끼느 카테고리나 예산 금액 등으로 간단하게 선택할 수 있는 필터링 기능을 함께 제공할 수 있습니다.

가급적 많은 사용자가 서비스에서 이탈하지 않고 계속 사용하도록 하는 것이 목적이므로 특정 사용자에게 깊이 연관된 아이템보다는 여러 사용자가 조금씩 연관되도록 아이템을 추천하는 것이 좋습니다. 그리고 서비스에 별로 애착이 없는 사용자에게는 흥미를 느끼기 쉬운 경험을 제공하는 것도 효과적일 것입니다.

서비스에 대한 신뢰성 향상

전자 상거래 등의 서비스 제공자가 사용자로부터 신뢰를 얻는 것은 중요합니다. 사용자는 서비스에서 제공하는 아이템이나 광고의 경우 서비스 제공자의 이익을 가장 우선한다고 생각하는 경우가 많습니다. 기본적으로 사용자의 이익을 추구하는 것이 서비스 제공자의 이익과도 연결되므로 극단적으로 서비스 제공자의 이익만 우선하여 추천하거나 광고를 노출시키지는 않아야 합니다. 그것을 사용자가 믿고 서비스를 사용하도록 신뢰성을 높여야 합니다. 이러한 목적을 달성하는 데 사용자 평가가 효과적입니다.

사용빈도 향상 및 이탈 사용자의 복귀

서비스 제공자의 입장에서는 사용자가 지속적으로 서비스를 이용하기를 바랍니다. 그러기 위해서는 서비스 사용 중 사용자 경험을 향상시키기 위해 다양한 노력을 기울여야 합니다. 한편 사용 빈도가 낮은 사용자나 이미 이탈해버린 사용자 등 애초에 서비스 안에서 만족도를 향상시키기 어려운 경우도 있습니다. 이럴 때는 알림 서비스가 효과적입니다. 적절한 시간과 내용을 고려하여 불쾌감이 없도록 조율해야합니다.

교차 판매(cross selling)

어떤 상품의 구매를 검토하고 있는 사용자에게 다른 상품을 함께 또는 개별적으로 구입하도록 함으로써 단가를 높이는 방법을 교차 판매라 부릅니다. 교차 판매는 서비스 제공자 입장에서 매출 향상을 도마할 수 있고 사용자 입장에서도 필요한 물건을 함께 구입할 수 있어 만족도가 높은 방법입니다. 

교차 판매를 구현하는 효과적인 수단으로 연관 아이템 추천(product-associated recommentdations)을 들 수 있습니다. 사용자가 현재 주목하고 있는 아이템과 연관된 아이템을 사용자에게 표시하는 것입니다. 예를 들어 '자주 함께 구매하는 상품'으로 사용자가 주목하고 있는 아이템과 함께 많이 구매되는 아이템을 추천함으로써 교차 판매를 향상시킬 수 있습니다. 

교차 판매라는 목적과 다르지만 연관 아이템 추천이라는 관점에서 사용자가 주목하고 있는 아이템과 동등한 유사 아이템을 표시함으로써 상품 비교를 통해 구매하는 것을 도울수도 있습니다. 예를 들어 '비슷한 상품과 비교'한다는 목적으로 현재 열람 중인 상품과 제조사가 다른 비슷한 상품을 보여주면 사용자는 선택하기 쉬워질 것입니다. 

장기적으로 사용자의 충성도 향상

단기적으로 상품을 판매해 매출을 향상시키는 것도 중요하지만 장기적으로 사용자의 충성도(loyalty)를 높여 서비스를 계속 사용하도록 하는 것도모든 서비스에서 중요합니다. 특히 사용자가 지속적으로 이용하는 것이 이익으로 이어지는 구독 모델 상품 등에서는 더욱 더 중요합니다. 

개인화(personalize)는 서비스 내에서 수집한 사용자 정보나 행동 이력을 활용해 그 사람에게 맞는 아이템을 추천하는 즉, 개인화된 추천 결과를 제공하는 형태를 나타냅니다. 개인화에서는 사용자가 서비스를 이용할수록 추천에 활용할 수 있는 정보가 축적되어 각 사용자들에게 보다 적절하게 추천할 수 있게 됩니다. 이에 따라 사용자 만족도가 높아지고 다른 서비스와의 차별화로 이어져 장기적으로 사용자의 충성도를 향상시킬 수 있습니다.

개인화의 경우 추천 결과가 각 사용자에게 맞춰 있으므로 그것을 사용자에게 명시적으로 표시하는 것이 좋은 효과를 나태냅니다. ex) '당신에게 추천하는 콘텐츠입니다'  반대로 과도한 개인화는 사용자 만족도를 손상시킬 수 있어 주의해야 합니다. 사용자가 스스로 인식한 것 이상으로 서비스에 정보를 빼앗기고 있다는 생각에 공포를 느끼고 불신감을 갖거나, 추천 기술을 쉽게 이해할 수 없고 기분 나쁜 것이라고 생각해 불쾌감을 느낄 수 있기 때문입니다.

 

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