📑 Re:brew 프로젝트 (ver.03)

* 해당 가상 서비스는 임의의 데이터를 기반으로 작성된 과제용 프로젝트 입니다.

 

1. 프로젝트 개요

🎯 프로젝트 시작 배경

  • '아이러브커피' 초기 사용자 대부분이 3일 이내 이탈
  • GA4 코호트 분석: D1 리텐션 30% → D7 리텐션 9% 급락
  • “서비스의 핵심 가치 전달 부족 + 초기 경험 설계 미흡”


💡 이번 개선 방향 요약

  • GA 데이터 + 현장 인터뷰 기반 문제 재정의
  • AARRR → OKR → ICE → MVP → KPI 전략으로
  • ‘적은 비용 + 빠른 실험 + 높은 반응’을 목표로 개선 시도

📢 발표자 스크립트 :
안녕하세요. 이번 Re:brew 프로젝트 개선안 발표를 시작하겠습니다.
먼저 이번 프로젝트의 배경은 '아이러브커피' 신규 가입자의 이탈 문제를 해결하고,
장기적으로 서비스의 성장을 촉진하는 데 있습니다.
이번 개선 접근 방식은 GA 데이터 분석 + 현장 인사이트를 결합하여
데이터 기반으로 구체적인 개선안을 제안하는 것입니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q:
왜 지금 이 개선을 해야 하나?
A: 지금처럼 신규 유저 이탈이 지속되면 중장기적으로 고객 생애가치(LTV)가 낮아지고, 마케팅 투자 효율(CAC)이 급격히 나빠집니다.
'빠른 대응' 없이는 다음 분기 유저 기반 확대에도 큰 제약이 걸릴 수 있어, 선제적 개선이 필요합니다.

Q: 이 실험이 실패할 경우 대비책은?
A: 온보딩 개선은 전체 시스템 변경이 아닌 '별도 그룹' 대상으로 시행되는 A/B 테스트 방식입니다.
실패해도 기존 플로우는 그대로 유지되기 때문에 전체 리스크는 최소화되어 있습니다.

 


2. 문제 정의

📉 정량 지표로 본 문제

  • 신규 유입 대비 실사용 전환율 낮음
  • 첫 방문 후 1~3일 내 재방문율 급감 (D3 리텐션 15% 이하)
  • 핵심 기능 진입률 < 20%

📢 발표자 스크립트 :
GA4 코호트 분석을 통해 확인한 결과,
가입 후 1일차 리텐션은 30%로 괜찮았지만,
7일차에는 9%까지 급락하는 패턴을 발견했습니다.
또한 첫 3일 이내 재방문 비율이 현저히 낮아,
초기 단계에서 유저를 정착시키지 못하고 있다는 문제를 확인했습니다.

 

 

3. 데이터 분석

📊 코호트 분석

  • D1 리텐션: 30%
  • D3 리텐션: 15%
  • D7 리텐션: 9%
  • → 3일 이내 유저 절반 이상 이탈
    → 서비스 정착까지 연결되지 못하고 끊김

🪞 세그먼트 분석

  • 재방문 유저 그룹: 첫 날 2개 이상 행동 → 3일 이상 유지
  • 이탈 유저 그룹: 첫 날 1회만 클릭, 이후 미방문
  • 첫 행동 수(Engagement depth)가 리텐션에 강한 상관성

 

📢 발표자 스크립트 :
코호트 분석 결과, 가입 후 3일 동안 이탈률이 70%에 달했고,
세그먼트 분석에서는 첫날에 여러 기능을 사용한 유저일수록,
3일 이상 서비스에 머무르는 경향이 뚜렷했습니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q:
7일 리텐션 9%가 어느 수준과 비교해 낮은 건가?
A:  비슷한 장르의 앱이나 소셜 플랫폼 평균이 약 15~20% 수준입니다.

현재 수치는 업계 평균 대비 약 40~50% 낮은 상태입니다.

Q: 코호트 분석에서 가장 중요한 발견은?
A: 가입 다음날(D1)까지는 비교적 유지율이 좋지만,
3일차(D3)부터 급격히 이탈 곡선이 꺾인다는 점이 가장 중요한 발견이었습니다.
이 시점이 개선 타이밍의 핵심 구간입니다.

 

 

4. 인사이트 도출 

  1. 서비스 가치를 전달받기 전에 이탈
    핵심 기능 노출이 늦고, 진입도 어렵다.

  2. 초기 행동 동기가 없다
    보상이나 피드백 설계가 부족하다.

  3. 정서적 연결을 유도하는 구조가 없다
    사용자에게 ‘내가 왜 이걸 해야 하지?’에 대한 설명이 없다.

  4. 행동-보상 루프가 없다
    반복 사용을 유도하는 재미·성취감 설계 필요

📢 발표자 스크립트 :
이러한 데이터와 현장 인터뷰를 종합했을 때,
문제의 핵심은 크게 세 가지입니다.
1. 유저가 서비스 가치를 느끼기도 전에 이탈하고 있다.
2. 첫 행동을 유도하는 동기 부여가 부족하다.
3. 사용자의 정서적 몰입을 이끌어내는 흐름이 부족하다.



 

5. 개선 솔루션 제안

1️⃣ 온보딩 튜토리얼 간소화

  • 3단계 튜토리얼 → 핵심 기능만 강조
    예시: “이 기능을 알면 원하는 걸 2배 빠르게 찾을 수 있어요!”

2️⃣ 첫 기능 사용 미션 부여

  • 가입 24시간 내 ‘첫 사용 미션’
  • 미션 완료 시 포인트/배지 지급 → 자연스러운 행동 학습 유도

3️⃣ 3일 리마인더 메시지

  • 1~3일차 리텐션 유저 대상
  • 자동 메시지로 관심 끌기
    “첫 미션 완료하면 혜택 있어요!”
    “아직 놓친 기능이 있어요!”

4️⃣ NPS (추천 의향 조사) 추가

  • “이 서비스를 친구에게 추천하시겠습니까?” (0~10점 척도)
  • 정성 데이터 + 개선 우선순위 도출에 도움
  • → 리브루에 처음 도입하는 전략, GA 데이터 보완 목적


📢 발표자 스크립트 :
이에 대한 해결책으로 네 가지 개선안을 제안드립니다.
첫째, 온보딩 튜토리얼을 간소화하여 유저가 빠르게 핵심 기능을 체험할 수 있도록 합니다.
둘째, 첫 사용 미션을 부여해 초기 행동을 유도합니다.
셋째, 3일간 리마인더 메시지를 발송해 이탈을 방지합니다.
넷째, NPS 조사를 추가해 추천 의향과 개선 우선순위를 데이터로 확보합니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q:
온보딩 튜토리얼 추가가 이탈을 늘릴 위험은 없나?

A: 기존 대비 30초 이내에 완료 가능한 '초간단 튜토리얼' 형태로 설계해 부담을 최소화했습니다.
또한 '튜토리얼 스킵 옵션'을 제공하여 유저 자율성을 존중합니다.

Q: 첫 미션 제공이 실제로 효과 있을까?
A: 퍼스트 디센던트, 젠레스존제로 등 사례에서도 첫 미션 제공이 리텐션을 5~8%포인트 향상시킨 데이터가 있습니다.
즉각 행동을 유도해 서비스 가치 체험을 빠르게 연결시키는 효과를 기대하고 있습니다.

Q: 리마인더 메시지가 스팸처럼 느껴지진 않을까?
A: 브로드캐스팅이 아니라, 특정 행동을 완료하지 않은 유저에게만 보내는 개인화된 리마인더입니다.
또한 ‘혜택 안내’ 형태로 부드럽게 제시해 거부감을 줄일 계획입니다.

Q: 리소스 소요는?
A: 기획 1명, 개발 1~2명, 마케팅/운영 1명 정도면 2주 이내에 A/B 실험 가능하도록 경량화 설계했습니다.

Q: 리마인더/리워드 시스템 구축 기간은?
A: 기존 시스템과 연동되는 간단한 룰 기반 설정이므로 약 1~2주 소요 예상하고 있습니다.

Q: NPS 조사는 어떻게?
A: 가입 3일 이후, 1회만 노출되는 짧은 2문항 설문조사를 삽입할 예정입니다.



 

6. 기대 효과 및 목표 수치 

항목 현재 수치 목표 수치
D7 리텐션율 9% 15% 이상
핵심 기능 사용률 (1~3일) 17% 25% 이상
NPS 평균 점수 (미측정) 7점 이상
이탈 유저 비율 60%+ 40% 이하
LTV 추정치 (계산 필요) +20% 이상 증가 기대


📢 발표자 스크립트 :
이 개선안을 실행하면,
7일차 리텐션율을 기존 9%에서 15% 이상으로 끌어올릴 수 있을 것으로 기대합니다.
또한 핵심 기능 사용률을 20% 이상 개선하고,
장기적으로 LTV 상승 기반을 마련할 수 있을 것으로 예상합니다.

🎤 예상 질문 & 답변 스크립트
Q:
리텐션 개선만으로 LTV 상승할 수 있나?

A: 유저가 오래 남을수록 구매 전환율이 높아지는 것이 검증된 패턴입니다.
특히 리텐션 5% 향상 시, LTV가 25% 이상 상승할 수 있다는 업계 분석도 존재합니다."

Q: 실험이 성공하면 다음 계획은?
A: 2단계로 복귀 유저 활성화 플로우 개선,
3단계로 추천 기반 개인화 기능까지 확장하는 로드맵을 준비하고 있습니다.



 

 

7. UX 리서치 플랜 

📍 1단계: GA 데이터 분석

  • 코호트/퍼널/세그먼트 기준
  • 이탈 흐름, 기능별 도달률, 행동 심도 파악

📍 2단계: NPS 조사 도입

  • 신규 유저 대상, 3일 이후 자동 노출
  • 점수 + “이유” 주관식 응답으로 개선 우선순위 도출

📍 3단계: 현장 인터뷰(15분 내외)

  • 주요 타깃 유저 5명 이상
  • 첫 사용 경험에 대한 감정/이해/행동 이유 파악
  • 질문 예:
    “첫 화면에서 무엇을 기대하셨나요?”
    “이 서비스가 당신에게 어떤 가치를 줄 수 있다고 느끼셨나요?”


📢 발표자 스크립트 :
리서치는 GA 데이터 분석, NPS 조사, 그리고 소규모 현장 인터뷰로 구성됩니다.
이러한 조합을 통해 수치 데이터와 정성 데이터를 함께 확보하고,
보다 정밀한 개선 방향을 도출할 수 있도록 설계했습니다.






8. 마무리 및 요청사항

데이터 기반으로 '아이러브커피'의 구조적인 개선 실험을 시작하겠습니다.

📌 즉시 실행 제안

  • 튜토리얼 구조 리디자인 → 1주 이내 적용
  • GA 퍼널 이벤트 추가 세팅
  • NPS 조사 Flow 도입 (GA or 설문 연결)

🧩 요청사항

  • 리마인더 메시지 발송 시스템 연동 논의
  • 배지/포인트 설계 위한 리워드 정책 검토
  • 현장 유저 인터뷰
    협조 요청 (타깃군 섭외 포함)


📢 발표자 스크립트 :

이번 제안은
지금 당장 작은 실행부터 시작할 수 있는 플랜입니다.
리마인더 메시지 셋팅, 첫 기능 미션 설계, 초기 인터뷰 준비
이 세 가지를 바로 가볍게 착수해,
'바뀌는 결과'를 직접 확인할 수 있도록 만들겠습니다.
저희의 작은 실험이,
장기 서비스를 다시 숨 쉬게 하는 첫걸음이 되길 바랍니다.
지금까지 Re:brew 프로젝트의 방향성과 가능성을 함께 들어주셔서 감사합니다.

 

 

 

notion:
https://www.notion.so/DAY-39-PPT-Re-brew-ver-03-1e44bb609e3a805c9b18f02d62ea93d5?pvs=4

 

지그재그 앱을 통한 UX 디자인 원칙 정리

① 게슈탈트 원칙 (Gestalt Principles)

1. 공통성의 원리 (Common Region)

동일한 배경, 테두리, 컬러로 그룹을 형성하면 하나의 덩어리로 인식됨.

지그재그 앱 적용 사례

  • 상품 카드 디자인: 각 상품은 테두리가 있는 카드 형태로 구분 → 해당 영역이 하나의 그룹임을 직관적으로 알 수 있음.
  • 필터 영역 강조: 필터 옵션(카테고리, 브랜드 선택 등)은 테두리 박스로 감싸져 있어 그룹화됨.
    📌 효과: 화면 구성의 일관성 증가, 사용자의 정보 탐색 효율 향상.

2. 연속성의 원칙 (Continuity Principle)

요소들이 정렬된 패턴을 따를 때, 사용자는 시각적으로 이를 자연스럽게 따라감.

지그재그 앱 적용 사례

  • 상품 리스트 정렬: 수평 스크롤 가능한 추천 상품은 가로로 정렬되어 있어 사용자가 자연스럽게 스와이프하도록 유도.
  • 카테고리/필터 메뉴 배열: 메뉴가 한 줄로 정렬되어 있어 좌우 탐색이 용이.
    📌 효과: 사용자 흐름을 자연스럽게 유도, 탐색 효율성 증가.

3. 폐쇄성의 원칙 (Closure Principle)

불완전한 형태라도 뇌가 자동으로 채워 하나의 완전한 이미지로 인식함.

지그재그 앱 적용 사례

  • 상품 카드 디자인: 상품 썸네일과 상품 정보(이름, 가격, 리뷰)가 하나의 카드 안에 배치되며, 테두리가 명확하지 않아도 사용자는 하나의 덩어리로 인식.
  • 아이콘과 버튼 디자인: ‘찜(♥)’ 아이콘이 단순한 윤곽선(Outline) 형태일 경우에도, 사용자는 이를 전체적인 하트 형태로 인식하고 기능을 예측.
    📌 효과: 시각적 피로 감소, 인지적 효율 증가.

4. 근접성의 원칙 (Proximity Principle)

가까이 배치된 요소들은 같은 그룹으로 인식됨.

지그재그 앱 적용 사례

  • 상품 정보 배치: 상품 이미지 바로 아래에 상품명, 가격, 리뷰 개수가 함께 배치 → 사용자가 이 정보들을 하나의 단위로 인식.
  • 찜(♥) 아이콘과 상품 카드의 근접성: 각 상품의 ‘찜’ 아이콘이 이미지 안쪽 상단에 배치 → 해당 상품과 연관된 기능임을 직관적으로 이해 가능.
    📌 효과: 정보를 직관적으로 그룹화, 사용자의 시선 이동 최소화.

5. 유사성의 원칙 (Similarity Principle)

형태, 색상, 크기가 비슷한 요소들은 같은 그룹으로 인식됨.

지그재그 앱 적용 사례

  • 아이콘 통일성: ‘찜(♥)’, ‘장바구니(🛍)’, ‘검색(🔍)’ 등 주요 아이콘은 동일한 스타일(라인 디자인)로 구성 → 같은 기능으로 인식됨.
  • 상품 목록의 그리드 형태: 동일한 크기의 상품 이미지가 반복적으로 배치되어 있어 리스트를 일관되게 인식.
    📌 효과: 사용자 경험의 일관성 유지, UI 학습 비용 절감.

 


 

② 힉의 법칙 (Hick’s Law)

선택지가 많을수록 의사결정 시간이 증가함.

지그재그 앱 적용 사례

  • 홈 화면에서 큐레이션된 콘텐츠 제공 (ex. 추천 상품, 인기 랭킹) → 첫 화면에서 선택 부담 감소
  • 온보딩 과정에서 개인화된 추천 제공 → 사용자의 관심사를 미리 필터링
  • 필터 검색 기능 제공 → 방대한 상품 중 원하는 조건만 추려볼 수 있음
    📌 효과: 사용자의 결정 부담 감소, 빠른 쇼핑 경험 제공.

 

③ 피츠의 법칙 (Fitts’ Law)

클릭/터치 대상이 클수록, 손가락이 닿기 쉬운 곳에 있을수록 빠르게 선택 가능.

지그재그 앱 적용 사례

  • 상품 이미지 크기 크게 배치 → 사용자가 탭하기 쉽게 유도
  • 찜(♥), 즐겨찾기(★) 아이콘을 넉넉한 크기로 배치 → 오작동 방지
  • 하단 네비게이션 바(홈, 카테고리, 찜, 마이페이지) 위치 최적화 → 엄지손가락이 닿기 쉬운 곳에 배치
    📌 효과: 터치 편의성 증가, 오작동 방지, 빠른 인터랙션 가능.

 

④ 제이콥의 법칙 (Jakob’s Law)

사용자는 기존에 익숙한 UI 패턴을 기대함.

지그재그 앱 적용 사례

  • 타 쇼핑몰과 유사한 UI 구조 (하단 바텀 내비게이션, 상품 리스트 디자인) → 별도 학습 없이 쉽게 사용 가능
  • 표준화된 아이콘 사용 (돋보기=검색, 하트=찜, 장바구니=구매) → 직관적으로 기능 이해 가능
    📌 효과: 기존 이커머스 경험을 살려 빠른 적응, UX 학습 부담 감소.

 

⑤ 밀러의 법칙 (Miller’s Law)

인간의 단기 기억 용량은 7±2개 항목 정도이므로, 정보를 적절히 묶어서 제공해야 함.

지그재그 앱 적용 사례

  • 메인 메뉴 5개 이하로 구성 (홈, 스토어, 카테고리, 찜, 마이페이지) → 정보 과부하 방지
  • 상품 검색 결과를 단계적으로 필터링 가능 → 정보를 한 번에 많이 노출하지 않음
  • 리뷰 요약 제공 (ex. "리뷰 한눈에 보기") → 사용자가 방대한 정보 속에서 핵심만 파악 가능
    📌 효과: 인지 부담 감소, 정보 처리 속도 향상, 편리한 쇼핑 경험 제공.

 


실습 과제 : '지그재그' 앱

피그마 과제 링크: https://www.figma.com/design/p5gz3PylSi1OuUe2zbSQUx/PD_03_%EA%B0%95%EC%86%8C%EC%97%B0?node-id=16-242&p=f&t=tsqejnSHGDejtqfL-0

 

 

 

 


마무리

오늘 수업을 통해 실질적인 UX 이론을 깊이 있게 이해할 수 있었으며, 실제 사례를 분석하며 이러한 원리가 어떻게 적용되는지를 차근차근 살펴볼 수 있어 매우 뜻깊은 시간이었습니다. 이론적 개념을 실무 사례와 연결 지어 학습하면서 UX 디자인에 대한 인사이트를 한층 더 넓힐 수 있었고, 이를 통해 더욱 체계적인 시각을 가질 수 있을 것이라 기대됩니다.

앞으로 다양한 경험을 쌓고 시야를 더욱 확장한다면, 명확한 기준을 바탕으로 효과적인 디자인을 제안할 수 있는 전문가로 성장할 수 있을 것이라 생각합니다. 아직 배울 것이 많고 갈 길이 멀지만, 꾸준히 노력하며 발전해 나가겠습니다.

 

 

 

 

 

 

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