최근 기술의 발전은 과거보다 우리 삶의 방식에 다양한 변화를 주고 있다. AI, 빅데이터, IoT 기반기술을 적용한 상품과 서비스가 출시되고 있고, 사람들은 진보된 기술이 적용된 인공물에 더 많은 기대를 하고 때로는 의지를 한다. 하지만 그럴수록 인간에 대한 이해를 바탕으로 인간과 기술의 바람직한 융합, 나아가 공존의 형태에 대한 근본적인 고민이 필요하다.
아날로그의 상대개념으로 ‘디지털’을 경험해왔다. 그렇다면 ‘디지털 트랜스포메이션’ 이라는 것은 무엇인가? 기술의 발전과 더불어 새로운 환경의 준비를 말하며 그 중심에는 ‘고객’ 이 있다. 고객은 지금까지 제공되어 있던 디지털 환경을 더 효율적이고 의미 있게 받기를 원하고 디지털 흐름을 활용할 준비가 되어 있다.
비즈니스 측면에서 보면 새로운 생태계를 형성해야 한다는 의미이고 생태계를 선점하는 기업의 상품과 서비스가 시장을 주도할 수 있다. 따라서 금융, 통신, 쇼핑 등 분야별 이 생태계를 주도하기 위한 철저한 준비가 필요하고 많은 변화와 혁신이 필요하다. 예를 들면 ‘Amazon Go’ 와 같은 무인매장서비스는 AI, 머신러닝, 시각인식, 센싱 기술을 바탕으로 고객이 모바일 앱을 활용하여 매장에 들어가서 매장 내 구성원의 도움 없이 상품을 구매하고 앱에 연결된 신용카드를 통해 결제하는 서비스이다. 고객은 구매를 하는 동안 상품탐색, 결제 등에서 발생할 수 있는 지연을 거의 없애고 매장의 입장에서도 매장운영과 관리 측면의 효율성을 가져왔다.
‘Amazon Go’ 는 유통의 혁신을 가져왔으며 온라인-오프라인 연계한 디지털 트랜스포메이션의 대표적인 사례인 것이다. 디지털 트랜스포메이션은 디지털 생태계의 확산만이 아닌 전통적인 오프라인에 이루어진 비즈니스를 더욱 강화할 수 있는 확장적 개념으로 이해해야 한다. ‘Amazon Go’ 의 사례는 온라인-오프라인 체계를 가지고 있는 모든 산업 분야에 적용이 가능하다.
상품과 서비스를 이용하는 고객은 다양한 채널의 접점을 활용할 수 있는데 사용자 경험을 디자인하는데 있어, 중요하게 다루어야 할 개념이 고객 입장에서 끊기지 않는(Seamless) 경험을 제공받을 수 있은 연결성(Connectivity)이다. 최근 4차 산업혁명에 초연결성을 중요하고 다루고 있는 것이 그 중요성을 얘기해준다. 고객의 정보처리 과정에 존재할 수 있는 사일로(Silo)를 제거하고 통합된 플랫폼을 구축을 바탕으로 데이터 기반의 개인화(Customization)된 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 사용자경험디자인이 단순 UI 레이아웃을 제공하고 사용성, 유용성만을 강조할 수 없는 이유인 것이다. 고객여정(Customer Journey)을 이해하고 일관성이 있는 사용자경험디자인을 제공하는 것은 필수요소인 것이다.
마이크로카피는 디지털 제품 및 서비스에 포함된 텍스트이며, 온라인과 연계된 오프라인 서비스까지 확장이 가능한 사용자경험디자인의 중요한 요소로 최근 들어 중요하게 다루는 작은 개념의 카피이다. 좀 더 범위를 확장하면 단순 텍스트의 표시를 의미하지 않고 의미전달의 함축성을 포함한 커뮤니케이션 도구도 그 범주안에 포함 될 수 있다. UI 요소 중 각 상황의 메타포(metaphor)를 반영할 수 있으며 사용자의 인지적, 감성적 요인을 반영하기도 한다.
예를 들어 쇼핑시 고객여정은 탐색, 구매, 주문, 결제, 혜택, 배송, 고객서비스 등이 있다. 고객은 웹사이트, 모바일 앱, 콜센터, 오프라인 매장 등을 통해 상품과 서비스를 구매하는데, UX 디자인은 서비스 모듈을 통해 고객 경험을 인지, 식별, 분류, 실행을 고려해야 한다. 이 중 ‘구매’의 고객 여정을 살펴보면 상품을 팔고자 하는 측면만 강조 하다 보면 고객은 거부감을 가지게 된다. 고객을 존중하고 고객이 상품구매에 주도권을 가지고 있다는 생각이 들도록 디자인해야 하며 즉, 고객 주도적일 때 구매 행동이 가능하다. 고객여정에서 동기부여가 가능하도록 사용자경험디자인을 제공할 때 고객은 긍정적이고 적극적인 구매행위에 적극적으로 임하게 된다.
마이크로카피는 작지만, 의미가 있는 사용자경험디자인이다. 고객 여정에서 긍정적 영향을 미치면 상품과 서비스 구매에 직접적인 영향을 주기도 한다는 개념이다. 다시 말해 마이크로카피는 사용자에 대한 배려이다. 그러한 배려를 통해 고객은 상품과 서비스를 신뢰하고 관계가 형성이 되고 결국 진정한 고객이 되는 것이다.
인간의 언어를 구성하는 최소단위는 물리적 형태가 표현되어 맥락을 지닌 음소이며, 두 개 이상의 음소가 결합하여 지각된 형태를 지닌 것은 음절이다. 또한 의미를 표현하는 최소의 인지적, 의미적 단위를 지닌 것을 단어로 명시할 수 있다. 물론, 물리적 형태의 음성 발화 물을 지니지 않더라도 음성정보처리에 있어서 멈춤(Pause) 등을 포함한 분절은 중요한 이슈를 지니기도 한다.
기계는 인간이 대화 시 음성 정보처리 하는 방식과 다른 근본적인 한계를 지닐 수 있다. 예를 들면, 연속적인 음성의 단어 경계간 주관적 틈새를 인식하는 것은 음성인식기술 필요한 주변요소이다. 인간의 물리적 매커니즘은 매우 복잡하고 순환적인데 이를 시스템적으로 구현하는 데 많은 어려움은 있다.
때로는 인간은 의사소통시 음성을 사용하면서 비언어적인 단서로 모호성을 탈피하는 행위를 하는데 기계에서는 해당 단서를 인간처럼 찾기는 어렵다. 기술적인 관점에서 음성 스펙트럼과 같은 주파수를 갖는 소음 등이 음성인식을 방해하는 요소이기도 하다. 음성 주파수 범위를 밴드로 분할하고 각 밴드별로 비율을 계산하여 명료도 지수를 높이는 것 또한 중요한 과정이다. 음성의 중복 수준을 추출하고 정확하게 이해된 단어의 비율을 계산하는 것 또한 중요한 과정이다. 음성 인식의 기술 발전은 인간의 물리적 속성을 이해하고 기술적으로 연결할 수 있어야 한다. 이러한 인간 정보처리의 매커니즘을 이해한다면 좀 더 정확한 음성사용자인터페이스 설계가 가능할 것이다.
음성 대화 서비스에서 발화자의 의도를 파악하여 인식하는 것은 중요하다. 명사나 형용사와 같은 어휘에서 추출된 정보를 활용하여 발화자의 의도를 기본적으로 파악하고 있는데 구문, 의미, 담화의 영역 확장에 따른 정확도를 향상시킬 수 있는 의도분석 엔진의 진화는 무엇보다 중요하다. 나아가 발화자의 감성을 분석하는 엔진 또한 병렬적인 진화가 필요하며 이 둘 간의 결과가 상호보완적으로 디자인되는 것이 맥락에 맞게 신뢰도가 높은 대화 서비스를 제공할 수 있다. 현실적으로 음성언어처리의 기술에서 구문, 의미 등과 관련된 언어이론의 적용은 쉽지 않은 것이 현실이다.
과거 시각적인 영역이 중심이 되었던 UX 디자인은 제한된 공간에서 사용자의 편의성을 주로 강조했다. 하지만 음성영역 등 모달리티(modality)가 확장된 UX 디자인은 인간의 정보처리 메커니즘을 바탕으로 인간의 물리적, 인지적 속성을 이해하는 것이 필요하다. 고객이 여행상품을 구매하려 해당 온라인 사이트를 방문을 했는데 원하는 상품을 찾지 못해 결국은 음성에이전트나 챗봇 등 인공지능서비스에 문의하는 상황을 가정해보자. 기분 좋게 여행사이트에 들어왔는데 결국은 짜증이 나는 상황이 되었는데 인공지능서비스에 음성으로 “11월에 가장 좋은 상품 알려줘”라고 물었고, 혼잣말로 “몇 시간 동안 이게 뭐야?” 라고 했다면, 기본적으로 분석 엔진은 '11월에', ’가장’, ‘좋은’, ‘상품’, ‘알려줘’를 엔진을 통해 분석하여 단순 ‘좋은/상품/알려줘’에 근거해서만 알려준다면 고객이 웹사이트를 서핑한 결과와 다르지 않을 것이다.
고객행동정보에 근거해 고객여정을 분석하여 가장 적합한 맞춤형 서비스를 의도분석엔진을 통해 제공하고, 나아가 지나가면서 고객이 혼자말로 언급한 ‘몇/시간/동안(지체함의 불쾌함의 표시로 인지해야 함)/이게(부정적 지시어)/뭐야(강한반발)’를 언급한 것을 감성분석엔진을 통해 고객 감정상태를 감지하여 여행상품을 바로 추천하는 것보다 ‘고객님 많이 불편하셨죠? “즐거운 여행되도록 상품 추천해 드릴게요.”와 같은 고객의 감정을 완화시키는 답변을 주고 이 후 해당 상품을 찾아 음성응답과 동시에 그 결과를 시각적으로 동시에 제공할 수 있어야한다. 누구에게나 똑같은 상품 추천이 아닌 고객 여정에 기반 하여 의도, 인지, 감성분석을 통해 최적화된 개인의 맞춤형 추천을 해야 한다. 해당 분석은 엔진에 지식 DB를 쌓아야 하고 고도화 및 단순 정보 쌓임이 아닌 상황별, 서비스별 진화가 될 수 있도록 한다.
음성 및 텍스트 서비스에 생성되는 지식 DB는 공통인프라를 구축하여 서로 간 공유할 수 있어야 한다. 예를 들면, 통신서비스의 결합상품에 대한 문의가 왔을 경우 음성서비스 DB에서 응답할 수 없는 상황이라면 문자서비스에 DB를 탐색하여 질의에 대한 답변의 가져올 수 있어야 한다. 고객을 응대하는 사용자의 경우도 통합 플랫폼을 통해 정보를 효율적으로 탐색한다면 업무 효율을 향상할 수 있다. 즉, 지식정보 활용 극대화를 위해서 사용자 UI, 서비스 등을 애플리케이션, 웹, 고객센터 등에서 등록, 검색, 배포, 지식탐색, 콘텐츠관리 등을 공통적으로 활용할 수 있는 통합허브를 구축하고 궁극적으로 표준 사용자 UI의 형태로 제시해야한다.
고객은 한번의 질의로 통합플랫폼 기반의 여러 서비스를 통해 최적화된 답변을 얻을 수 있어야 한다. 그렇게 때문에 고객정보, 환경정보, 개인화, 지식DB를 기반으로 공통인프라구축, 허브구축작업은 중요한 것이다. 언어정보처리 관점에서 보면 형태소분석을 넘어 구문분석, 의미분석, 담화분석 엔진이 필요하며 언어처리 각 단계별 연결성이 필요하다. UX디자이너는 언어정보처리 대화 DB구축과정에서 고객여정을 포함 페르소나 기반의 시나리오 설계에 직접적인 참여가 필요하다.
음성, 문자, 시각 등 다양한 멀티미디어 매체와 5G를 포함한 통신환경에 대한 연동, 솔루션, 네트워크 서비스, 인텔리전트한 라우팅, 에이전트 디바이스 및 애플리케이션 등 다양한 환경에 대한 이해를 바탕으로 한 사용자 경험 디자인이 필요하다. 고객 채널 정보의 통합, 고객 상황 정보 기반 고객 행동 패턴에 대한 추적, 고객 이력 기반 정확도 향상, 서비스 레벨 최적화를 통한 고객 서비스 제공, 채널 통합 데이터 기반한 개인 추천서비스 제공을 해야 한다.
디지털트랜스포메이션 시대의 마이크로카피는 인간, 기술, 비즈니스의 연계를 가진 강력한 메시지를 줄 수 있는 사용자경험설계인 것이다. 그 중 최근 많은 관심을 받고 있는 음성인터페이스의 설계는 인간의 정보처리 매커니즘을 바탕으로 디자인이 필요하며, 궁극적으로 인간에 대한 배려가 중심이 되야 할 것이다.
한편, KT채행석 팀장은 10월 24일(수) ‘HCI & UX 코리아 2019“에서 ”Digital Transformation 시대의 마이크로 카피 음성시대 UX 디자이너의 Writing“이라는 주제로 발표할 예정이다.
‘HCI & UX 코리아 2019‘ 컨퍼런스 바로가기 >>
채행석 KT프로세스 이노베이션팀 팀장
