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Product

제품(製品)은 제조공정을 거쳐 만들어진 재화를 말한다. 공업을 영위하는 기업에 있어서는 주요한 상품이 된다. 제조 공정은 있지만 형태가 없는 제품도 있다. 디지털 형식으로 인터넷 등 네트워크로 전달될 수 있는 음반, 비디오, 소프트웨어의 경우가 이에 해당한다.

기업회계에서의 제품의 의미는, 제조 공정을 거친 재화만을 한정하여 의미하므로, 상품과 대조되는 개념이 된다. 기업회계에서의 상품은 제조 공정을 거치지 않은 재화를 의미한다. 예를 들어 직접 제조하여 시계를 판매한다면 그것은 제품이지만, 납품업자에게서 시계를 사와서 그것을 판매한다면 그것은 상품이 된다.

소비자 심리가 AI 제품 설계에 미치는 영향

AI 제품의 인터페이스가 너무 복잡하여 일반 사용자가 사용하기 어려움 -> 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스 필요성이 증가

사용자 심리 ( 이케아 효과, 선택의 역설, 밴드왜건 효과, 소소유 효과, 문전 걸치기) 를 AI에 적용해보기

이케아 효과 : The IKEA Effect

  • 이케아 효과는 사용자가 제품 제작에 참여하면 그 가치를 더 높게 평가하는 현상을 의미함
  • 이는 달걀 이론과 유사하지만 차이가 있음
    • 달걀 이론: 과정이 너무 쉬우면 사용자가 기여했다고 느끼지 못함
    • 이케아 효과: 사용자가 직접 만든 것이기에 가치를 더 높게 평가함
  • AI 제품 디자인에서의 시사점
    • AI 제품은 개인화를 강조해야 함
    • 사용자가 직접 설정하고 맞춤화할 수 있는 AI 비서, 챗봇 등이 더 높은 만족도를 제공할 수 있음
    • 예: 이메일 관리 AI가 사용자의 스타일에 맞게 설정 가능하도록 하면 사용자는 더 가치 있게 느낄 것임

선택의 역설 : The Paradox of Choice

  • 선택지가 너무 많으면 불안, 선택 마비, 불만족을 초래함
    • 2000년 연구에서 6가지 잼을 제공한 경우 30%가 구매했지만, 24가지 잼을 제공한 경우 3%만 구매함
    • 선택지가 많을수록 사용자는 오히려 결정을 내리기 어려워함
  • AI 제품에서의 문제점
    • 현재 AI 제품들은 너무 많은 옵션을 제공하여 사용자 혼란을 초래함
    • 예: Gemini의 모델 선택 UI는 너무 복잡하여 사용자 경험을 저해함
    • 최적의 모델을 자동으로 선택해주는 기능이 필요함
  • 잘 설계된 AI 제품의 예시
    • Midjourney: 하나의 프롬프트, 하나의 이미지 모델, 4가지 결과 제공 → 단순하고 직관적임
    • Granola: 회의 요약 AI로, 깔끔한 UI와 최소한의 사용자 입력만 필요함
  • AI는 사용자의 부담을 줄이고 직관적인 경험을 제공해야 함
    • 지나치게 많은 기능과 설정보다는, 사용자가 원하는 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 설계하는 것이 중요함

밴드왜건 효과 : The Bandwagon Effect

  • 밴드왜건 효과: 사람들이 다른 사람들이 하는 행동을 따라하는 심리적 현상
    • 예: 틱톡 댄스, 스키니진 유행, ALS 아이스버킷 챌린지 등
    • 스타트업에서는 바이럴 성장과 네트워크 효과를 유발함
  • AI 제품의 문제점
    • 현재 대부분의 AI 제품이 소셜 기능이 부족하여 사용자들이 개별적으로 탐색해야 함
    • 예: ChatGPT는 사용자가 공유할 수 있는 네트워크 기능이 부족함
    • 틱톡에서는 ChatGPT 프롬프트를 공유하는 문화가 활발하지만, 공식적으로 이를 지원하는 기능이 없음
  • 이미지 생성 모델도 개선 필요
    • Midjourney의 "Explore" 기능은 인기 있는 이미지를 볼 수 있도록 제공하지만, 내 친구나 네트워크에서 생성한 콘텐츠를 볼 수 있는 기능이 부족함
  • AI는 현재 "싱글 플레이어" 상태
    • 앞으로 더 많은 네트워크 기반 기능과 협업 기능이 추가될 가능성이 큼
    • 사용자들이 더 쉽게 정보를 공유하고, AI 사용 경험을 소셜 환경에서 확장할 수 있도록 설계해야 함

소유 효과 : The Endowment Effect

  • 소유 효과: 사람들이 자신이 소유한 물건을 실제 가치보다 더 높게 평가하는 심리적 현상
    • 1990년 연구에서 머그컵이나 펜을 무작위로 제공한 후 교환할 기회를 줬을 때,
    • 소유한 물건을 더 높은 가치로 평가하는 경향이 나타남
  • AI 제품에서의 시사점: 개인화의 중요성
    • 사용자가 직접 설정하고 개인화된 경험을 쌓을수록 제품에 대한 애착이 증가
    • 예: 이메일 AI가 사용자의 스타일을 학습하면, 이를 쉽게 포기하기 어려워짐
    • Granola가 사용자의 피드백을 반영해 맞춤형 요약을 제공하면, 사용자는 제품을 더 가치 있게 느낄 것임
    • 감성적인 AI(예: NSFW 챗봇)도 사용자와의 개인적인 연결이 깊어질수록 대체하기 어려워짐
  • 좋은 AI 디자인은 "이 제품이 나만을 위한 것"이라는 느낌을 줘야 함
    • AI가 사용자 데이터를 학습하여 개인화된 경험을 제공할수록 충성도가 증가
    • 보유 효과를 극대화하려면 AI 제품이 점점 더 사용자에게 최적화되도록 설계해야 함

문전 걸치기 기법 : The Foot-in-the-Door Technique

  • 문전 걸치기 기법: 작은 요청을 먼저 수락하게 한 후, 점진적으로 더 큰 요청을 수락하도록 유도하는 심리적 전략
    • 1966년 연구에서, 작은 "Drive Carefully" 표지판을 집 앞에 설치한 사람들이
    • 2주 후 더 큰 광고판을 설치하는 요청에도 더 쉽게 동의함
    • 기업에서는 무료 체험 → 유료 구독 전환 같은 방식으로 널리 활용됨
  • AI 제품에서의 적용 사례
    • 대부분의 AI 서비스는 프리미엄 모델을 사용하여 무료 체험 후 결제를 유도함
    • AI가 새로운 사용 행태를 유도하려면, 처음엔 작은 기능을 제공하고 점진적으로 확장하는 것이 효과적임
  • 법률 AI 예시
    • 법률 AI가 처음부터 모든 업무를 자동화하면, 보수적인 법률 업계에서 거부감이 클 수 있음
    • 따라서 초기에는 계약서 검토 같은 간단한 작업을 도와주고,
    • 사용자가 익숙해지면 서류 초안 작성 같은 더 강력한 기능으로 확장해야 함
  • AI 제품은 사용자가 자연스럽게 더 강력한 기능을 사용하도록 유도해야 함
    • 초기에는 부담 없는 기능 제공 → 점진적으로 사용자가 더 깊이 활용하도록 설계하는 것이 중요함

최종 생각: 복잡성 증가 문제

  • 현재 AI 제품들은 너무 복잡함
    • 제품팀이 AI의 모든 기능과 가능성을 과시하려는 경향이 있음
    • 하지만 절제된 설계가 더 좋은 사용자 경험을 제공함
  • 소비자와 기업 간 경계가 흐려지는 추세
    • 예: Cursor, ElevenLabs, Elicit, GPTZero, Granola, HeyGen, Midjourney, Perplexity, Runway, Suno 등은
    • 소비자와 기업 시장에서 동시에 채택됨
    • 하지만, 많은 AI 제품들이 기업용처럼 느껴지며 소비자 친화적인 설계가 부족함
  • AI 제품 설계의 핵심 원칙
    • 사용자는 단순한 제품을 원함: 너무 많은 선택지보다 직관적인 경험이 중요함
    • 기능을 명확하게 설명해야 함: 사용자가 어떤 기능을 사용할 수 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 설계해야 함
    • 사용자가 자연스럽게 기능을 확장하도록 유도: 점진적으로 더 강력한 기능을 사용할 수 있도록 설계해야 함
  • 결론
    • AI 제품은 소비자 중심의 직관적인 경험을 제공해야 함
    • 복잡성을 줄이고, 핵심 기능을 강조하며, 사용자가 자연스럽게 적응하도록 설계하는 것이 중요함

모두가 좋아하지만 아무도 사지 않는 이유

  • 모두가 좋아하지만 아무도 사지 않는 이유 | GeekNews
  • 제품 연옥(Product Purgatory)
    • 제품을 소개하면 많은 사람들이 칭찬은 하지만 구매를 미루는 말을 함
    • 창업자는 이런 긍정적인 피드백을 실제 제품 검증으로 착각하는 경우가 많음
    • 하지만 실제로 고객이 진심으로 좋아하더라도, 결국 구매하지 않는 상황이 빈번함
    • 사용자들이 제품을 좋아하지만 구매하지 않는 상황이 바로 Product Purgatory(제품 연옥)
  • 마법 지팡이(Magic Wand) 테스트 : 진짜 수요가 있는지 확인하는 방법
    • 완전한 무료이면서 설치, 교육, 보안 등 모든 문제를 해결한 상태로 제품을 제공한다고 가정
    • 이 조건에서도 “아니요”라고 대답하는 경우가 많음
    • 이는 제품이 실질적인 가치를 제공하더라도, 리스크, 시간, 변화에 대한 부담이 그 가치를 능가함을 뜻함
    • 예시로, 이메일 기밀 유출을 막는 스타트업이 있었지만, 신생 기업을 이메일 시스템 중앙에 두는 리스크 때문에 실패했음
    • 제품이 제공하는 가치가 '도입 비용'보다 훨씬 커야만 고객이 구매를 고려함
  • Magic Wand Test를 통과했는데도 구매하지 않는 경우
    • 제품이 Magic Wand Test를 통과하고, 고객도 실제로 좋아하지만 여전히 구매가 일어나지 않음
    • 이유는 지금 도입해야 할 이유, 즉 긴박함(Urgency) 이 없기 때문임
    • 고객에게는 항상 1~3개의 최우선 과제가 있으며, 제품은 그 우선순위 바깥에 존재함
    • 예시로, 웹사이트 접근성(accessibility)은 가치 있고 고객도 인정하지만, 대부분의 경우 우선순위 8번 정도의 과제임
    • 이처럼 우선순위 내에 들지 못한 제품은 아무리 좋아도 연기됨
  • 연옥에서 탈출하는 방법: 지금 필요한 고객 찾기
    • 해결책은 “가치가 있느냐”가 아니라 “누가 지금 당장 필요로 하느냐” 를 찾는 것임
    • ‘접근성’을 예로 들면, 정부 계약 진출을 위한 전략 수립을 하는 회사는 접근성이 우선순위 1~3번이 됨
    • 지금 당장 필요로 하는 조건을 가진 고객을 정의하고, 그에 맞춰 마케팅 및 제품을 조정해야 함
    • 제품의 마케팅 타깃을 "...그리고 지금 당장 필요한 사람"으로 좁히는 것이 핵심임
  • 긴급성을 식별하는 질문들
    • 이 전략이 회사의 매출과 직접 연결되는가? : 규제 준수, 산업 인증, 공표된 전략, 시장 진출, M&A 등
    • 어떤 위기가 구매를 촉발하는가? : 소송, 임원 교체, PR 사건, 분석가의 부정적 평가, 경쟁사의 공격 등
    • 어떤 경쟁 압박이 긴급성을 만드는가? : 경쟁사 기능 출시, 점유율 증가, 기술 변화 등
    • 어떤 재무 조건이 긴급성을 높이는가? : 예산 소진, 투자유치 후 변화된 기대, 신설 팀 구성 등
    • 이 조건을 가진 고객을 어떻게 찾을 수 있는가? : CEO의 발언, 고객 불만 리뷰, 공개 전략 변화, 신규 채용, 업계 리포트, 규제 변화 등

결론: 고객을 좁혀야만 길이 보인다

  • 어떤 제품도 항상 유용하거나 항상 위험하거나 항상 우선순위인 경우는 없음
  • 그렇기에, 현재 해당 제품을 필요로 하는 고객층을 찾아야만 연옥을 탈출할 수 있음
  • 이 층이 너무 작거나 찾기 어렵거나 예산이 없거나 다른 이유로 막혀 있다면, 제품의 지속 가능성 자체가 흔들림
  • 하지만 작은 타깃에서 시작하더라도 확산 효과가 기대 가능하며, 집중된 전략이 성과를 만들 수 있음

빠르게 AI 제품을 개선하는 실전 가이드

성공하는 AI 팀은 복잡한 도구보다 측정, 반복, 학습에 집중함

실천해야 할 6가지 원칙:

  • 데이터를 직접 확인하고 오류 분석 실행
  • 간단하고 효율적인 도구 제작으로 반복 학습 지원
  • 도메인 전문가의 참여를 유도하고 권한 부여
  • 합성 데이터로 초기 평가 시스템 부트스트랩
  • 이진 평가 + 크리틱 + 정합성 체크로 신뢰 유지
  • 기능이 아닌 실험 수를 기준으로 로드맵 운영

AI MVP를 넘어서: 실제로 필요한 것

Intelligent agent#AI MVP를 넘어서: 실제로 필요한 것 항목 참조.

내가 바라는 28가지 AI 도구

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