📊인기 검색어 : 일정, 추천, 인아웃 |
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안녕하세요!
이번 주는 '상품 탐색/추천' 경험을 살펴보았습니다.
AI의 등장 이후, 소비 경험은 '개인화'를 넘어 미세화되고 있습니다. (참고 아티클)
이제 사용자에게 매력적인 추천은 '00님만을 위한 추천'이 아니라, '지금 00 상황 속에 놓인 00님을 위한 추천'에 가까워졌어요.
사용자 개인을 아는 것을 넘어, 사용자의 맥락을 이해하는 추천이 중요해진 지금.
주요 서비스들은 이 맥락을 어떻게 탐색과 추천 화면에 녹여내고 있을까요? 이번 주 레퍼런스를 통해 함께 살펴보세요.
다음 주에 뉴스레터는 한 주 쉬어갑니다. (이번 주 에디터 픽도 함께 쉬어가요.)
부족한 글임에도 지난 1년 동안 꾸준히 함께 해주셔서 진심으로 감사합니다.
연말 동안 재정비를 가진 뒤, 더 풍부한 UX 레퍼런스와 인사이트로 2026년에 다시 찾아뵙겠습니다.
따뜻한 연말 보내시고, 새해 복 많이 받으세요! ♥️
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12월 3주 인기 검색어
지난 한 주 UPA에서 가장 많이 검색된 단어는 1.일정 2. 추천 3. 인아웃입니다. 이 검색어를 통해 어떤 UX 레퍼런스를 조회했을까요? |
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AI 에이전트의 시대
2025년을 마무리하며 2026년을 준비하는 지금, 가장 큰 변화로 꼽히는 키워드는 단연 AI에이전트입니다. 생산성을 높이는 도구를 넘어, 일상적인 업무와 의사결정을 함께하는 존재로 AI의 역할이 확장되고 있어요. 이제 사용자는 단순히 정보를 검색하는 AI'보다 '나를 이해하고 도와줄 AI'를 기대합니다.
국내에서는 에이닷이 이러한 AI 에이전트 대표 사례로 주목받고 있습니다. 음성 기반으로 루틴과 일정을 관리할 수 있어, 만족도가 높다고 해요. 리뷰를 보면 루틴별 템플릿 제공이 사용 진입 장벽을 낮추는 동시에 서비스 이해도를 높이고, 나아가 더 세밀한 커스텀 욕구를 자극하고 있습니다. 이는 AI가 '알아서 해주는 존재'보다는 '사용자가 주도적으로 활용할 수 있는 도구'로서의 역할을 기대한다는 신호로 볼 수 있어요. AI 에이전트의 시대, 경험의 주도권은 사용자에게 있는 것 같습니다.
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[2위] '추천' (Feat. 화해)
모두가 같은 것을 소비하던 메가 트렌드의 시대를 지나, 추천의 기준은 점점 개인에게로 이동하고 있습니다. “요즘 이게 유행해요”보다 “지금 나에게 맞을까?”가 더 중요한 질문이 되었죠. 추천이 많아질수록, 사용자는 무엇을 더 보여줄지보다 나에게 의미 있는 정보만 빠르게 선별해 주는 경험을 기대합니다.
화해는 이 변화에 맞춰 리뷰 정보를 개인 기준으로 재구성합니다. 제품 리뷰에서 ‘내 피부 맞춤’ 필터를 켜면, 수많은 후기 중 내 피부 타입과 일치하는 사용자가 남긴 리뷰만 골라볼 수 있어요. 모든 리뷰를 훑지 않아도 나와 조건이 비슷한 사용자의 경험에 바로 도달할 수 있습니다. 추천 방식이 고민이라면, 화해처럼 탐색 피로도는 낮추고, 정보 신뢰성을 높이는 방식을 고민해 보세요!
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식단 선택에 확신을 더하는 인아웃 지수
다이어트 중 가장 어려운 순간은 늘 같습니다. "이 음식, 먹어도 될까?" 효과에 대한 정보는 많지만, 사용자 스스로 나에게 맞는 선택인지 판단하기는 어려워요. 인아웃은 이 고민을 개인의 감이 아닌 집단의 경험을 수치화한 인아웃 지수로 해결합니다.
사용자는 식단을 등록하며 탄수화물·단백질·지방 정보를 입력하고, 다이어트 기여도를 1~10점으로 평가해요. 점수는 전체 사용자 응답 비율로 집계되고, 식단 기록 횟수도 함께 노출돼 신뢰도를 보완합니다. 개인의 불확실성을 데이터로 증명해, 식단 선택에 확신을 더하는 경험 설계가 인상적입니다.
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🎯이번 주 추천 UX 패턴 & UI 요소
UX 패턴이란? 사용자 경험을 구성하는 핵심 장치입니다. 알림, 구독 등이 대표적 예시입니다.
매주 UPA 사용자가 가장 많이 조회한 UX 패턴과 UX 레퍼런스를 추천해 드릴게요~!
사용자가 서비스 내에서 원하는 경험을 달성할 수 있게 적절한 UX 패턴을 사용해 보세요.
격주로는 UI 요소도 소개해 드립니다. 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만들어주는 UI 요소들을 참고해, 현재 서비스의 사용자 경험을 한층 더 극대화해 보세요. |
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개인화의 시대, 소비 경험은 점점 더 미세해지고 있습니다.
이제는 “당신을 위한 추천”을 넘어, 지금 이 순간 당신에게 ‘딱 필요한 것’만 제안하는 경험이 중요해졌어요.
그렇다면 주요 서비스들은 상품 추천과 탐색 과정에서 어떤 방식으로 사용자의 맥락을 읽고, 선택 부담을 줄이고 있을까요? 이번 주에는 사용자의 상황과 조건에 맞춰 추천의 밀도를 높인 사례들을 살펴봅니다. |
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탐색 기준에 맞는 상품 리스트화
단기 임대 시장을 공략한 리브애니웨어는 사용자의 탐색 목적에 집중합니다. 이용 목적과 조건을 먼저 확인하고, 가격·반려동물 동반 여부처럼 선택에 중요한 기준을 중심으로 상품 리스트를 재구성할 수 있어요. 사용자가 실제로 비교하는 기준에 맞춰 리스트를 정렬할 기회를 제공한 점이 눈에 띕니다.
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대화로 완성하는 맞춤 추천
현대캐피탈 카앤에셋은 대화형 UI로 예산과 희망 차종 등 핵심 조건을 자연스럽게 파악합니다. 실제 상담받는 듯한 흐름 속에서 사용자는 자신의 상황에 맞는 선택 기준을 정리하며 그 결과 추천 과정에 몰입하여 "지금 나에게 딱 맞는 제안"이라는 인식을 가질 가능성이 높아집니다. |
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베스트 조합으로 탐색 부담 줄이기
쿠팡은 상품 구매 시, '많이 구매하는 베스트 조합'으로 함께 구매하면 좋은 상품을 세트로 제안합니다. 망치를 고르면 못을 사야 하듯 같은 목적을 기준으로 필요한 상품 구성을 함께 묶어서 할인된 가격으로 제시해요. 추가 탐색 없이도 구매에 필요한 구성을 한 번에 확인할 수 있어, 선택 피로도는 줄이고 구매 결정 속도는 자연스럽게 빨라집니다.
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📫UX레퍼런스 업데이트 안내
UPA에는 매주 새로운 레퍼런스가 추가됩니다.
업데이트 소식은 '신비한 UX레퍼런스 사전'에서 만나보실 수 있어요!
다양한 레퍼런스를 통해, 더 멋진 사용자 경험을 설계해 보세요 😎
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🩷 [별책부록] UX의 모든 것
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