UX Masterclass 2020 컨퍼런스

UX Masterclass는 UX 얼라이언스 글로벌 네트워크가 매년 개최하는 UX 컨퍼런스로, pxd는 대한민국 대표 회원사로서 2019년부터 참여해 왔다. 2020년 12월 4일~5일 열린 UX Masterclass 2020은 인도 PeepalDesign의 주관으로 처음 온라인 컨퍼런스 형태로 진행됐으며, "The Changing Faces of UX: Global Perspective"라는 주제 아래 전 세계 기업·컨설턴시가 약 25개 세션을 발표했다.

인디 영(Indi Young)은 "The Courage to Understand People Deeply" 세션에서 UX 문제 정의 과정의 한계를 지적했다. 사용자의 진짜 목적에 대한 피상적 이해에 의존해 디자인하는 관행을 넘어서기 위해, 특정 맥락에서 어떤 행동을 하는 '사용자'가 아니라 그 이전의 더 넓은 범주인 '사람'의 일상과 목적을 먼저 파악해야 한다는 "사람 - 목적 - 문제 공간" 프레임을 제시했다. 이를 "Problem space - Strategy - Solution space"라는 새 구도로 정리하고, 기존 UX 리서치가 다루는 발견적(generative)·평가적(evaluative) 연구 영역을 넘어 아직 드러나지 않은 기회를 탐색하는 리서치 방법을 "Problem space & future research"라 명명했다. 실행 원칙으로는 정해진 질문지에 답을 요구하기보다 공감·경청에 집중하고, 주제에서 벗어난 대화도 중요한 단서로 받아들이며 신뢰를 바탕으로 bottom-up 방식으로 이해를 쌓아갈 것을 강조했다. 이런 관점에서 인디 영은 인구통계학적 전형(archetype)을 내세우는 퍼소나 대신, 맥락에 따라 달라지는 사람의 깊은 사고 패턴을 정의하는 "사고 방법(thinking style)" 개념을 제안했다.

Krispian Emert(Facebook UX Researcher)는 "Measuring Visual Appeal: Facebook Desirability Toolkit" 세션에서, 교육 수준이 낮거나 디지털 문화에 익숙하지 않은 사용자·UX 전문 지식이 없는 사용자로부터 UI 자체에 대한 순수한 의견을 듣기 어려웠던 문제(콘텐츠를 흐리게 하거나 와이어프레임을 제시해도 사용자는 그 미완성 상태에 집중해버림)를 해결하기 위해 개발한 Desirability Toolkit을 소개했다. 사람들이 디자인을 보고 반응하는 단어들을 수집하고 그 관계를 분석해 상위 개념의 니즈를 도출하는 방식으로, 서로 다른 단어("오래된 것 같은", "비인간적인", "무딘")가 "디자인이 지루하게 느껴짐"처럼 하나의 상위 의미로 수렴하는 것을 확인하고 기능/서사 관련 단어로 구분해 관리한다. 각 언어권·문화권에 맞게 번역돼 브라질·인도네시아 등 글로벌 리서치에서 페이스북의 시각 언어를 측정하는 데 쓰이고 있다.

Gavin Lew(Bold Insight Managing Partner, 「AI & UX: Why Artificial Intelligence Needs User Experience」 저자)는 "The Time is Now for Humanizing AI" 세션에서 AI가 성공하기 위한 UX 프레임워크를 맥락(Context)·인터랙션(Interaction)·신뢰(Trust) 세 축으로 제시했다. Context는 더 나은 경험을 위해 사용자 정보 외에 맥락을 해석할 수 있는 데이터를 추가로 수집하는 프레임워크의 필요성을, Interaction은 AI가 다루는 사실·숫자 정보를 넘어 UX 리서치에서 쓰는 형용사·부사 같은 정성적 표현을 학습시켜야 한다는 것을, Trust는 추천의 타당성·질의응답의 유용성·태스크 수행의 성공·개인정보 보호에 대한 확신처럼 AI 서비스 전반에 걸쳐 사용자 신뢰를 확보해야 한다는 것을 각각 의미한다.

UX 얼라이언스의 캐나다·스위스·폴란드 대표들은 "Design Maturity Model: Why should organizations care?" 세션에서 Research·Design·People·Culture·Metrics·Strategy 6개 축으로 구성된 조직 진단 모델을 소개했다(자세한 내용은 UX 성숙도 모델 참고). pxd 데이터 사이언티스트 류정우는 "Data-driven User Modeling & Evidence-based Design" 세션에서 행동 패턴·사용자 로그·기술 통계 분석과 기존 정성 사용자 조사를 결합한 pxd의 경험을 공유했다. 정성 조사는 객관성이 부족한 대신 맥락과 의도를 이해하는 데 강점이 있고, 데이터 기반 조사는 숫자와 행동 패턴 관찰로 객관성을 보완한다는 상호보완적 관점이 핵심이며, 데이터 세트 이해→전처리→분석의 3단계 프로젝트 경험을 소개했다(관련 방법론은 데이터 기반 UX DDUX 참고).

컨퍼런스는 익숙한 UX 개념이 계속 변화하고 있다는 총평으로 마무리됐다. 인도 주관 컨퍼런스답게 NBU(Next Billion Users)에 대한 다양한 접근이 소개됐고(Next Billion Users와 비문자 중심 UX 참고), 인디 영의 Opportunity research처럼 UX 리서치가 프로덕트·서비스를 넘어 시장과 기회 개척에 기여하는 흐름, 조직 운영·프로세스를 UX 관점에서 개선하는 디자인 성숙도 측정이 같은 시기 발표된 맥킨지의 Business Value of Design과 궤를 같이 한다는 점이 함께 짚어졌다.

핵심 내용

  • UX Masterclass 2020: 2020년 12월 4일~5일, 인도 PeepalDesign 주관 온라인 컨퍼런스, 주제 "The Changing Faces of UX: Global Perspective", 약 25개 세션
  • 인디 영: 퍼소나 대신 "사고 방법(thinking style)" 제안, "사람 - 목적 - 문제 공간" 프레임과 "Problem space - Strategy - Solution space" 구도 제시
  • Facebook Desirability Toolkit(Krispian Emert): 시각적 매력도를 측정하기 위해 사용자 반응 단어를 수집·관계 분석해 상위 니즈를 도출하는 글로벌 리서치 툴
  • Humanizing AI 프레임워크(Gavin Lew): AI UX 성공의 3요소 — Context(맥락 데이터 수집) / Interaction(정성적 표현 학습) / Trust(신뢰 확보)
  • UX Alliance Design Maturity Model: Research·Design·People·Culture·Metrics·Strategy 6개 축, 자세한 내용은 UX 성숙도 모델
  • Data-driven User Modeling(류정우, pxd): 정성 조사와 데이터 기반 조사의 상호보완적 결합, 자세한 방법론은 데이터 기반 UX DDUX
  • 총평: NBU 접근 다양화, UX 리서치의 기회 탐색 확장, 디자인 성숙도 측정과 맥킨지 Business Value of Design의 흐름 합류

관련 개념

출처

최종 업데이트: 2026-08-03 | 출처 1개