“기술은 단지 도구일 뿐이다. 아이들을 함께 일하게 하고 동기를 부여하는 데 있어서는 교사가 가장 중요하다.” (Technology is just a tool. In terms of getting the kids working together and motivating them, the teacher is the most important.) – 빌 게이츠
<image by johnhain>
고객은 감정을 지니고, 자신도 모르는 새에 무의식의 지배를 받으며,
시시때때로 여러 동기에 의해 변화하기 때문에 그 자체로 미지의 영역입니다.
고객 인터뷰라고 하는 고객 이해를 위한 보편적 접근법에도 AI 접목으로 인한 시도들이 이루어지고 있습니다.
간단히는 챗GPT로 가상의 사용자, 즉 합성 사용자를 만드는 법도 공유되고 있습니다.
또는 기업 내의 고객 관련 데이터를 정제 후 구축하여 가상 고객 시스템을 만들기도 합니다.
이렇게 만들어진 합성 사용자는 개념 테스트, 경쟁사 제품 평가, 제품변형 및 비교 평가 등 다양한 용도로 활용될 수 있습니다.
근본적으로 합성 사용자는 시뮬레이션이며 감정을 가진 복잡한 인간을 직접 대면하여 대화하는 것 자체를 대체할 수는 없습니다.
최근 IDEO가 촉발한 논쟁도 이러한 점을 지적하고 있습니다.
직접 IDEO의 연구원들이 챗GPT를 활용해 테스트한 결과 단 한시간 동안 사람을 인터뷰하는 것이 수많은 합성 사용자와 오래 씨름하는 것보다 낫다라는 이야기입니다.
사용자를 만족시키도록 설계된 AI의 특성 자체가 기본적인 괴리를 만드는 측면도 있습니다.
이에 대한 합성 사용자 플랫폼 서비스를 제공하는 업체들의 반박도 있었지만 분명한 것은 아직 고객 진실에 완전히 부합하는 수준까지 합성 사용자가 도달하지는 못했다는 것입니다.
한계점은 있지만 고객에 대한 대략적인 이해,
사용자 인터뷰 등 데이터를 기반으로 페르소나의 도출 및 사용,
도달하기 어려운 페르소나에 대한 접근,
빠른 개선과 반복(의 시뮬레이션) 등
점차 그 사용 용도와 범위를 확장해 갈 것으로 보입니다.
자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.
시장 조사에서 AI 기반 가상 페르소나의 잠재적 활용 사례
- 초기 단계 개념 평가: 많은 초기 제품 아이디어에 대한 빠른 피드백을 제공하여 아이디어를 검증하고 개선하는 데 활용될 수 있습니다.
- 개념 최적화: 다양한 제품 변형 및 기능을 평가하여 최적의 조합을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 경쟁업체 벤치마킹: 특정 페르소나를 가장하여 경쟁업체 웹사이트를 분석하고, 그들의 전략 및 강점을 파악하는 데 활용될 수 있습니다.
- 틈새 시장 공략: 모집하기 어려운 특정 인구 집단을 대표하도록 설계하여, 해당 틈새 시장의 요구와 선호도를 파악하는 데 유용합니다.
- 부하 테스트: 웹사이트 및 애플리케이션의 대규모 트래픽을 시뮬레이션하여 시스템의 안정성을 테스트하고 잠재적인 문제를 사전에 발견할 수 있습니다.
- 지속적인 모니터링: 플랫폼 성능에 대한 24시간 피드백을 제공하여 문제 발생 시 즉각적으로 대응할 수 있도록 돕습니다.
- 일상적인 작업 자동화: 데이터 정리, 요약, 초기 분석과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 연구 효율성을 높일 수 있습니다.
기존 고객 인터뷰 방식과의 차이점
| 특징 | 모의 고객 인터뷰 | 기존 고객 인터뷰 |
|---|---|---|
| 비용 | 낮음 | 높음 |
| 시간 | 빠름 | 느림 |
| 확장성 | 높음 | 낮음 |
| 도달 범위 | 넓음 | 제한적 |
| 통찰력의 미묘함 | 낮음 | 높음 |
| 감정적 이해 | 낮음 | 높음 |
| 편향 가능성 | 높음 (데이터 기반) | 낮음 (인터뷰어 편향 가능) |
| 예상치 못한 통찰력 포착 능력 | 낮음 | 높음 |
| 인간 참여 필요성 | 낮음 (설계 및 감독) | 높음 |
| 윤리적 우려 | 높음 (데이터 편향, 조작 가능성) | 낮음 (개인 정보 보호 및 동의) |
장점
- 비용 및 시간 효율성: 실제 참가자 모집, 보상, 일정 조정 필요성 감소.
- 확장성 및 광범위한 도달: 다양한 인구 집단을 대상으로 디자인 테스트 가능.
- 더 빠른 반복 및 지속적인 모니터링: 설계 신속 반복 테스트 및 즉각적인 피드백 가능.
- 객관성 및 일관성: 피로감이나 편견 없이 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 제공.
단점
- 미묘한 인간적 요구 포착의 어려움: 실제 인간 경험의 깊이, 감정, 미묘한 행동 양상 재현 어려움.
- 데이터 편향성 문제: 편향된 데이터는 편향된 가상 페르소나를 낳고, 왜곡된 연구 결과 초래 가능.
- 감정 및 공감대 부족: 감정적 맥락 포착 어려움, 사용자 중심적이고 공감적인 디자인에 한계.
- 예상치 못한 통찰력 확보의 한계: 학습 데이터와 프롬프트 범위 내에서만 작동하므로 새로운 통찰력 생성 능력 제한적.
잠정적인 결론
- 보완적 도구: AI 기반 가상 페르소나는 기존 고객 인터뷰를 완전히 대체하기보다는 보완적인 도구로 활용하는 것이 바람직함.
- 초기 단계 활용: 연구 초기 단계에서 광범위하고 다양한 관점을 제공하고 가설을 공식화하는 데 유용.
- 데이터 검증: 가상 페르소나로부터 얻은 결과는 실제 사용자 피드백을 통해 검증하는 과정 필요.
- 윤리적 고려: 데이터 프라이버시, 편향성, 투명성, 오용 가능성 등 윤리적 고려 사항 중요.
- 기술 발전: AI 기술 발전과 함께 가상 페르소나의 능력과 정확성은 향상될 것으로 예상됨.
상세한 내용 및 출처가 담긴 전체 보고서는 아래에서 다운로드 할 수 있습니다. ▼
