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개인화 알림 설계 원칙과 필터링 기준을 구체적으로 설명하는 결
UX 수업에서 알림 시스템을 설계하는 과제를 했을 때, 알림 피로도가 개인화보다 더 먼저 해결해야 할 문제라는 걸 인식하게 됐습니다. 개인화는 사용자가 원하는 정보를 더 잘 보내는 것이지만, 필터링은 원하지 않는 알림을 줄이는 것이라 접근이 달랐습니다. 저는 먼저 사용자 행동 데이터로 알림 반응률을 보고, 특정 시간대나 콘텐츠 유형에서 오픈율이 낮은 패턴을 찾는 방식으로 필터링 기준을 도출했습니다. 개인화는 최근 활동이나 관심 카테고리 기반으로 우선순위를 조정하는 간단한 규칙부터 시작하는 게 현실적이라고 봤습니다. 실시간 AI 추천보다 명확한 규칙 기반 필터링이 사용자 신뢰를 더 빨리 쌓는다는 관점에서 접근했습니다.
사용자 행동 데이터에서 시작해 규칙을 만들고, 그 규칙이 효과 있는지 리텐션과 알림 오픈율로 검증하는 흐름이 가장 현실적이라고 봅니다.
이 결의 특징
단순한 불만이 아닌 고객의 행동 패턴을 관찰한 뒤, 그 뒤의 근본 원인을 파악하고 개선책을 찾는 문제해결 프로세스가 드러납니다.
이 결이 통하는 자리
구체적 사례, 수치, 도구명을 곁들여 설명할 때 통합니다. 일반론이 아닌 자신의 경험과 선택이 명확히 드러나는 순간 신뢰가 깊어지는 결이 보입니다.