이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 기반 서비스 UX 개선 경험은 직접적으로는 없지만, 학부 프로젝트에서 추천 시스템 UI를 개선하는 실험을 진행한 적이 있습니다. 추천 결과를 보여주는 방식이 두 가지여서 어느 쪽이 클릭률이 높은지 A/B 테스트를 설계했습니다. 가설은 추천 이유를 함께 보여주는 것이 신뢰를 높인다는 것이었는데, 실제로 텍스트 설명이 있는 버전의 클릭률이 더 높았습니다.
AI 서비스에서 결과의 신뢰성을 높이는 것이 UX 개선의 핵심이라는 걸 그때 확인했습니다. 왜 이 추천인지를 설명하는 것이 단순 결과 나열보다 사용자 행동에 영향을 줬습니다. 아직 실제 AI 서비스 경험은 짧지만, 이 감각은 이어집니다.
AI 추천 시스템 UX 실험을 설계하면서 가설 자체보다 실험을 어떻게 구성하는지가 결과의 신뢰도를 결정한다는 것을 배웠습니다. 추천 이유를 보여주는 것이 클릭률에 영향을 주는지를 확인하는 A/B 테스트에서, 두 그룹이 서로 다른 특성을 가진 사용자로 구성되지 않도록 고르게 나누는 것이 결과 해석의 전제였습니다.
지표도 클릭률만 보면 충분하지 않고, 실제로 추천을 얼마나 신뢰하는지를 볼 수 있는 지표가 필요하다는 걸 실험 이후에 알게 됐습니다. 설명 열람률이나 경고 클릭률처럼 단순 전환 외의 행동 지표가 AI 서비스 UX에서 더 의미 있는 경우가 있다는 원칙도 그때 이해했습니다. 충분한 샘플 없이 결과를 해석하면 우연한 차이를 실제 효과로 잘못 판단하는 경우가 생기는 걸 경험으로 알게 됐습니다. 실험은 결과보다 설계에서 신뢰도가 결정됩니다.
AI 추천 UX 실험에서 개선안이 실제로 효과가 있었는지를 수치로 확인하는 경험이 있었습니다. 추천 이유를 함께 표시한 버전과 그렇지 않은 버전을 비교했을 때, 이유를 보여준 버전의 클릭률이 더 높았습니다. 수치로 확인하기 전에는 이유를 보여주는 것이 좋겠지라는 감으로만 판단했는데, 데이터로 검증하자 팀 내 방향 합의가 빠르게 이루어졌습니다.
클릭률(CTR)이라는 단일 지표만으로는 사용자가 추천을 신뢰해서 클릭한 건지, 단순 호기심에 클릭한 건지를 구분하지 못한다는 한계도 그때 배웠습니다. 결과가 좋게 나왔어도 어떤 요인이 그 차이를 만들었는지를 계속 물어야 다음 실험 설계가 개선됩니다. 데이터는 답이 아니라 다음 질문의 출발점입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넥스트증권 프로덕트 디자이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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