문구 하나를 바꾸는 일이 제품 경험을 바꾸는 이유
안녕하세요, Apptest.ai 사업운영팀의 김유나 매니저입니다.
제품 안에서 고객이 헤매는 순간은, 기능 자체보다 설명과 흐름에서 생기는 경우가 많습니다.
저는 늘 그 지점을 먼저 봅니다. 그래서 제 일은 결국 하나의 질문으로 돌아옵니다.
“고객이 우리 제품을 더 쉽게 쓰게 하려면 무엇이 필요할까?”
이 질문에 답하는 과정은 생각보다 여러 단계를 거칩니다. 그리고 그 단계마다 필요한 건 ‘좋은 도구’보다 ‘정확한 기준’입니다.
문구 하나를 바꾸기까지의 과정
제품 안의 문구를 하나 개선한다고 해봅시다.
단순히 “이 문장이 자연스러운가?”만 보면 끝날 것 같지만, 실제로는 그렇지 않습니다.
예를 들어 어떤 버튼 문구 하나를 바꿀 때도, 저희는 그 문장만 보지 않습니다.
사용자가 그 버튼을 누르기 전 어떤 정보를 봤는지, 그 순간 무엇을 망설이는지, 누른 뒤 어떤 기대를 갖는지까지 함께 봅니다.
저는 먼저 비슷한 맥락의 다른 서비스들이 어떤 문구를 쓰고 있는지, UX Writing 관점에서 어떤 패턴이 효과적인지 넓게 살펴봅니다. 그다음 그 기준을 바탕으로 팀 안에서 밀도 있게 토론합니다.
- 이 화면에서 사용자가 기대하는 다음 행동은 무엇인가?
- 지금 문구가 그 행동을 유도하고 있는가, 아니면 오히려 혼란을 주고 있는가?
- 문구만 바꿔서 해결되는 문제인가, 아니면 흐름 자체를 손봐야 하는가?
이 논의를 거쳐 방향이 확정되면, 문구 수정으로 끝나는 경우도 있고, UI/UX 개선이 필요하다고 판단되면 디자인 파트에 구체적인 제안을 넘기기도 합니다.
문구 하나를 바꾸는 일처럼 보여도, 실제로는 제품 경험 전체를 다시 들여다보는 과정입니다.
이 과정에서 AI는 어떤 역할을 하나
여기서 AI는 속도를 올려주는 역할을 합니다. 역할을 나눠보면, AI가 잘하는 일과 사람이 맡아야 하는 일이 분명히 나뉩니다.
- AI가 잘하는 일: 패턴 수집, 초안 분기, 비교안 생성
- 사람이 해야 하는 일: 맥락 판단, 톤 정합성, 실제 유저 행동 기준 검증
베스트 프랙티스를 수집할 때, 예전에는 레퍼런스를 하나하나 찾아서 비교하는 데만 꽤 시간이 들었습니다. 지금은 AI를 통해 업계에서 통용되는 패턴을 빠르게 훑고, 우리 맥락에 맞는 것과 맞지 않는 것을 걸러내는 작업을 훨씬 효율적으로 할 수 있습니다.
문구 초안을 잡을 때도 마찬가지입니다. 같은 의도를 전달하는 여러 방향의 표현을 빠르게 만들어보고, 팀 논의에 올릴 선택지를 미리 넓힐 수 있게 됐습니다. 예전에는 한 가지 방향을 잡으면 거기서 크게 벗어나기 어려웠는데, 지금은 같은 시간 안에 두세 가지 방향을 비교해볼 수 있죠.
다만, AI가 내놓는 결과물을 그대로 쓰는 경우는 거의 없습니다. AI가 넓혀준 선택지를 가지고 “왜 이 방향이 맞는지”를 팀 안에서 합의하는 과정은 빠질 수 없으니까요. 초안을 빠르게 만들고 생각의 범위를 넓히는 데는 도움이 되지만 우리 제품의 유저 플로우와 고객이 실제로 부딪히는 지점까지 반영해 최종 방향을 정하는 건 결국 사람의 몫입니다.
도구보다 기준이 먼저입니다
이런 식으로 일하다 보니, 자연스럽게 깨달은 것이 하나 있습니다.
AI의 결과물 수준은 결국, 문제를 정의하는 사람의 기준을 넘기 어렵습니다.
제가 모호하게 요청하면 AI도 모호하게 답합니다. 반대로 제가 문제를 정확히 정의하면, AI는 제가 의도한 방향으로 답을 더 빠르게 구체화합니다. 그래서 우리 팀에서는 도구를 어떻게 쓸지보다, “이 제품에서 고객이 헤매는 지점이 어디인지”를 먼저 정의하는 데 더 많은 시간을 씁니다.
팀 전체가 같은 방향을 보는 법
2024년 초에 Apptest.ai에 합류했을 때만 해도, 이런 논의가 직군별로 분리돼 있는 편이었습니다.
지금은 조직 전체의 분위기가 꽤 달라졌습니다. 직군의 경계 없이 서로 발견한 것들을 적극적으로 공유하고, 각자의 업무에 가져다 쓰는 흐름이 자연스럽게 생겼습니다. 연구팀에서 AI 코딩 도구 세미나를 열었을 때 운영 직군인 저도 참여해 실제 업무에 적용했고, 반대로 제가 제품 문구 개선 과정에서 찾은 UX 레퍼런스를 공유하면 개발팀에서 피드백이 오기도 합니다.
체감상, 이전에는 “이거 해본 사람?”이라고 물으면 조용했던 채널이 지금은 “나는 이렇게 해봤는데”로 시작하는 답이 빠르게 올라옵니다. 한 사람의 시행착오가 팀의 레퍼런스로 바뀌는 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다.
결국, 모든 방향은 고객을 향합니다
이 모든 과정의 목적은 단 하나입니다.
고객이 우리 제품 안에서 헤매는 시간을 실제로 줄이는 것.
‘지금 무엇을 해야 하는지’와 ‘왜 이것을 해야 하는지’를 한 번에 이해하게 만드는 건 생각보다 어렵지만, 동시에 제품 경험을 바꾸는 가장 직접적인 방법입니다. 그래서 저는 문구 하나에도 끝까지 매달립니다.
저는 Apptest.ai의 진짜 매력이 훌륭한 제품 자체뿐 아니라, 바로 이 루프에도 있다고 생각합니다.
기준을 세우고, 팀 안에서 합의하고, 제품에 반영하고,
그 과정에서 쌓인 맥락을 다음 기준의 바탕으로 삼는 것.
마지막으로, 일을 하며 제 자신에게 가장 자주 던지는 질문 하나로 마무리합니다.
“이 작업으로 고객이 헤매는 시간이 실제로 줄어들었나?”
이 질문에 자신 있게 “예”라고 말할 수 있을 때, 비로소 저희가 한 일이 의미를 갖는다고 생각합니다.
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이 글에서 다룬 고민이 담긴 제품 중 하나입니다. Mac, Windows 모두 지원합니다.
