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AI 웹 디자인 디렉팅: 27장 다섯 명의 관찰에서 디자인 언어를 다시 고친다

27장 다섯 명의 관찰에서 디자인 언어를 다시 고친다

사용성 test는 “마음에 드세요?”라고 묻는 선호도 조사가 아니다. 실제와 비슷한 상황, 관찰 가능한 task, 사전에 정한 성공 조건이 필요하다.

Onda의 test script:


상황: 이번 토요일 오후, 도예를 처음 해 보는 친구와 수업을 찾고 있습니다.
과제 1: 초보자에게 맞는 수업과 비용을 확인해 주세요.
과제 2: 가장 빠른 시간을 골라 예약 직전까지 진행해 주세요.
과제 3: 준비물과 작품 수령 시점을 찾아 말해 주세요.

성공: 도움 없이 정확한 수업·가격·날짜·조건을 말함
관찰: 망설인 위치, 되돌아간 횟수, 잘못 예상한 click 결과
금지 질문: 이 색이 예쁜가요? 이 버튼이 보이나요?

진행자는 가르치지 않고 참가자가 기대한 결과를 말하게 한다. 막혔을 때 바로 설명하지 말고 마지막으로 확신했던 지점을 묻는다. 녹화·개인정보 동의 범위를 먼저 정하고 필요 이상으로 참가자 정보를 수집하지 않는다.

다섯 명은 통계적 대표성을 보장하지 않지만 반복되는 큰 문제를 찾는 데 유용하다. 모든 한 사람의 취향을 반영하지 않는다. 발견을 빈도·영향·회복 가능성으로 정리한다.


발견: 5명 중 3명이 hero의 "이번 주 수업 보기"를 즉시 예약으로 예상했다.
영향: dialog가 열리자 가격을 다시 찾으려고 닫음.
원인 가설: CTA 결과와 다음 화면 정보가 불일치.
수정: dialog 상단에 선택 수업·가격·소요 시간 요약.
재검증: 같은 task에서 dialog를 닫는 비율과 완료 시간.

출시 뒤에는 event를 서비스 질문에 연결한다. hero_cta_click 숫자만 모으지 말고 class 비교→slot 선택→validation error→확인 단계의 이탈을 본다. Analytics가 없는 사용자의 목소리는 support query와 현장 관찰로 보완한다. 숫자가 오른다고 deceptive pattern을 허용하지 않는다.