아이트래킹 평가는 Clueify AI에게 맡기세요.
제품 디자인에서 사용자의 시선이 어디로 향하는지 파악하는 것은 매우 중요합니다. 전통적으로는 실제 사용자를 모집하고 아이트래커(Eye-Tracker)를 사용해 시선 데이터를 수집하는 아이트레킹(Eye-Tracking) 평가를 진행했습니다. 그러나 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 듭니다. 예를 들어 기존의 시선 추적 사용자 연구는 준비와 계획에 많은 노력이 필요하고, 장비 구매와 참가자 모집 및 보상으로 많은 비용이 소요되었습니다. 자연히 작은 스타트업이나 반복 디자인 평가에는 적용하기 어려웠고, 대개 출시 전 한두 번 정도만 시행되고 있습니다. 또한 사용자를 대규모로 모집하지 못하면 결과가 편향될 수 있고, 테스트 후 데이터를 분석하는 데도 시간이 걸립니다. 그런데 이제 시선 추적 연구에서도 AI로 이러한 어려움들을 극복할 수 있는 새로운 길이 열렸습니다.
Clueify 소개: AI 기반 아이트레킹 도구란 무엇인가?
시선 추척 연구를 도와주는 서비스로 Clueify를 활용할 수 있습니다. Clueify는 실제 사람을 대상으로 하는 전통적 아이트레킹 실험을 인공지능이 가상으로 시뮬레이션함으로써, 디자인 시안에 대한 사용자 시선 분포와 관심 영역을 자동으로 예측해줍니다. 간단히 말해 “수백 명의 테스트 사용자가 한 번에 디자인을 본다면 어디를 주로 볼 것인가”를 AI로 예측해주는 서비스입니다. Clueify의 개발팀은 전 세계에서 수집된 20,000개 이상의 시선 추적 데이터 포인트를 기반으로 딥러닝 알고리즘을 학습시켰다고 합니다. 그 결과 Clueify의 예측은 실제 아이트레킹 연구 결과와 92% 정도 일치할 만큼 높은 정확도를 보이는 것으로 테스트 결과를 공개했습니다. 다시 말해, Clueify의 가상 사용자 시선 데이터는 실제 사용자 테스트와 거의 유사한 경향을 나타낸다는 것입니다. 이는 AI 기술이 인간의 시선 패턴을 상당 부분 모방할 수 있는 수준에 도달했음을 의미합니다.
Clueify의 작동 원리는 시각적 주의 집중(Visual Attention) 예측 모델입니다. 디자인 이미지(예: 앱 화면 디자인이나 웹 페이지 시안)를 Clueify에 업로드하면, 컴퓨터 비전과 딥러닝 알고리즘이 해당 이미지의 시각적 특징을 분석합니다. 인간이 시선을 끄는 요소들(강조된 색상, 큰 글씨, 얼굴 이미지, 대비 등)에 대한 방대한 학습 데이터를 바탕으로, 사용자가 처음 그 화면을 봤을 때 어디에 주목할지 히트맵(heatmap) 형태로 예측해주는 것이 핵심입니다. Clueify의 백엔드는 일종의 시선 예측 신경망으로 볼 수 있는데, 이것이 입력된 디자인의 픽셀 단위 정보를 토대로 “평균적인 사용자라면 이 부분을 볼 확률이 높다”고 계산하는 것입니다다. 이렇게 AI가 생성한 예측 히트맵과 시선 경로는 마치 실제 사용자들을 대상으로 한 결과처럼 제시되며, 디자이너는 이를 통해 디자인의 사용자 주목도를 평가할 수 있습니다.
Clueify와 같은 시선 추적 연구를 돕는 AI가 해결해주는 문제는 명확합니다. 첫째, 시간과 비용을 획기적으로 절감해주는 것입니다. 기존의 비싸고 오래 걸리던 사용자 테스트 대신, 몇 초~1분 내에 AI로부터 초기 피드백을 받을 수 있습니다. 둘째, 디자인 프로세스 초기에 빈번하게 테스트할 수 있게 해줍니다. 과거에는 사용자 테스트를 제품 출시 직전에 한두 번 하는 게 고작이었지만, Clueify 같은 도구 덕분에 이제는 와이어프레임 단계부터 반복적으로 시안에 대한 주목도 검증을 할 수 있습니다. 셋째, 의사결정의 데이터 기반 근거를 제공합니다. 그동안 디자이너나 팀은 근거 없는 직감이나 대표자의 개인적인 지관에 의존하여 디자인을 결정하는 경우가 많았는데, Clueify의 시선 데이터와 지표는 이런 주관적인 의사결정을 보다 사용자 중심의 결정으로 바꿔줄 수 있습니다. 예컨대, 팀 내에서 버튼 배치에 대한 의견이 갈릴 때 Clueify 결과를 보면 “사용자들은 현재 배치된 버튼을 거의 보지 못한다”는 식의 객관적 통찰을 얻을 수 있어, 근거 기반으로 디자인을 조정할 수 있습니다. 넷째, Clueify는 결과를 정량적 지표로도 제공합니다. 단순히 “어느 부분을 봤다” 정도를 넘어서, 각 영역별 시선 집중 비율(%), 전체 디자인의 명확성 점수(Clarity Score) 등 수치화된 평가를 주기 때문에 디자인 간 비교나 목표 설정이 용이합니다. 예를 들어 Clueify는 특정 웹페이지 디자인의 시각적 명료함을 0~100점으로 평가해주는데, 이를 통해 “이 디자인은 전문 패널 대상 선호도 조사에서 상위 몇% 수준의 깔끔함을 가진다”는 식의 해석도 가능해지는 것입니다.
무엇보다 Clueify AI의 가장 큰 장점은 높은 접근성을 통한 시선 추적 연구의 민주화입니다. 별도의 하드웨어나 연구 전문가 없이도, 디자이너 누구나 자신의 컴퓨터에서 클릭 한 번으로 사용자 시선 데이터를 얻을 수 있다는 점이 매우 혁신적입니다. 이는 AI를 통한 자동화 덕분에 가능한 일로, 실제 운영 중인 서비스 화면이라도 이미지를 캡처해 업로드하면 즉각 분석이 이루어집니다. 이는 곧 비전문가도 손쉽게 시선 데이터에 접근할 수 있음을 의미합니다. 과거에는 오직 대기업이나 전담 리서처 팀만이 가능했던 사용자 시선 연구를 이제는 스타트업의 프로덕트 디자이너도 일상 업무에 활용할 수 있게 된 것입니다.
물론 Clueify와 같은 AI 아이트레킹 도구가 전통적 사용자 테스트를 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 예측은 어디까지나 예측일 뿐이며, 실제 사용자의 행동을 100% 똑같이 재현할 수는 없기 때문입니다. 사용자는 단순히 시각적 주목 외에도 환경적 맥락, 목적, 사용성 이슈 등에 포괄적으로 영향을 받기 때문입니다. 예를 들어 Clueify는 화면상의 시선 분포는 보여주지만, 사용자가 콘텐츠를 이해했는지, 불편함을 느끼는지 등은 알려주지 않습니다. 따라서 궁극적인 UX 검증을 위해서는 여전히 실제 사용자 테스트(예: 사용자 인터뷰, 사용성 테스트)를 진행하는 것이 좋습니다. Clueify는 그 보조 수단으로 디자인 초기 단계의 빠른 피드백을 제공한다고 볼 수 있습니다. 많은 UX 전문가들이 “AI로 리서치를 완전히 지름길로 대체하기는 어렵다”는 점을 지적하며, 이러한 툴들을 맹신하기보다는 휴먼 테스트의 보완재로 활용할 것을 조언하고 있습니다. 하지만 분명한 것은 Clueify와 같은 도구가 디자인 프로세스에서 얻을 수 있는 인사이트의 폭을 넓히고 프로토타입의 검증 속도를 높여주는 강력한 무기임에는 틀림없습니다.
프로덕트 디자이너를 위한 Clueify AI 활용법
Clueify는 프로덕트 디자이너의 실무 프로세스 전반에 걸쳐 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 와이어프레임 단계부터 프로토타이핑, 최종 시안 평가에 이르기까지 폭넓게 적용하여 디자인 의사결정에 도움을 받을 수 있는데요. 이 섹션에서는 실제 디자인 업무 흐름별로 Clueify를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
구상 및 와이어프레임 단계: 초기 컨셉 검증
제품 디자인의 초반 단계에서는 UI 요소의 배치와 레이아웃을 결정하는 와이어프레임 작업이 이뤄집니다. 이때 Clueify는 아직 시각적 디테일이 많이 없더라도 레이아웃 상에서 사용자가 주목할 영역을 예측하는 용도로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 홈페이지 와이어프레임을 그렸다면, 사용자들이 가장 먼저 볼 것으로 예상되는 영역이 헤더의 문구인지, 중앙의 이미지인지 Clueify를 통해 확인해볼 수 있습니다. 와이어프레임을 이미지로 내보내거나 디자인 툴 플러그인을 통해 Clueify에 업로드하면, 곧바로 히트맵 형태의 결과가 나오는데, 이를 통해 현재 레이아웃에서 강조해야 할 부분이 잘 드러나고 있는지 객관적으로 평가할 수 있습니다. 만약 의도했던 핵심 메시지가 사용자 시야에 잘 들어오지 않는다면, 이 단계에서 레이아웃 구조를 수정해볼 수 있습니다. 이렇게 초기 컨셉 단계에서 Clueify를 활용하면 나중에 시각적 디자인을 입히기 전이라도 큰 사용성 문제를 미리 발견하고 개선할 수 있습니다. 이는 디자인 과정의 후반부에서 발견했을 때보다 훨씬 저렴하고 빠르게 수정할 수 있다는 장점이 있습니다.
UI 디자인 및 프로토타이핑 단계: 시각적 요소 최적화
디자인이 진행되어 그래픽 요소와 상세 UI가 완성되면, Clueify의 진가가 본격적으로 발휘되는 단계가 됩니다. 완성된 화면 시안 또는 프로토타입을 Clueify로 분석하면, 사용자가 실제로 어떤 부분을 가장 주목하게 될지 명확히 시각화해주기 때문입니다. 프로덕트 디자이너는 이 결과를 토대로 시각적 계층 구조(Visual Hierarchy)가 의도한 대로 형성되었는지 검증할 수 있습니다.
이 화면은 Clueify로 분석한 웹페이지 시안의 예시 화면입니다. 왼쪽 메인 영역에 히트맵이 겹쳐 표시되어 있는데, 빨간색과 노란색으로 표시된 부분이 사용자의 높은 관심 영역을 뜻합니다. 예시 화면에서는 주요 헤드라인 텍스트 영역에 시선이 집중되고, 하단의 서브텍스트나 폼 필드 등은 상대적으로 낮은 주목도를 보입니다. 오른쪽 패널에는 Clueify의 인사이트 지표들이 표시되어 있습니다. 예컨대 Clarity Score(명확성 점수)가 88%로 나타나고 있는데, 이는 해당 디자인이 “최적의 명료함” 범주에 속함을 의미합니다. 또한 Percentage of Attention(관심 비율)이라는 척도가 있어, 주요 요소들에 대한 시선 분포를 백분율로 알려줍니다 (예: “주요 헤드라인 32%, CTA 버튼 4%” 등). 이러한 정량 데이터는 디자이너로 하여금 중요 요소가 충분히 두드러지는지 판단하거나, 팀 내에서 디자인안을 객관적으로 비교하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Clueify를 UI 디자인 단계에서 활용하는 구체적인 방법으로는 디자인 툴 플러그인 사용이 있습니다. Clueify는 Figma 등의 툴에 플러그인 형태로 통합되어 있어서, 디자이너가 디자인 작업을 하다가 바로 그 화면을 Clueify AI로 분석해볼 수 있습니다. 이는 작업 흐름을 방해하지 않으면서 즉각적인 피드백을 얻을 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 예를 들어, Figma에서 작업 중인 모바일 앱 화면에 대해 “이 상태로 출시하면 사용자들이 주요 버튼을 쉽게 찾을까?”라는 의문이 들 때, 플러그인 메뉴에서 Clueify 분석을 실행하면 수초 내로 히트맵 결과를 확인할 수 있습니다. 결과를 보니 주요 버튼이 너무 아래에 있어 화면 진입 시 거의 주목되지 않는다면, 버튼의 시각적 강조를 높이거나 위치를 상단으로 조정하는 등의 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다. 이렇게 디자인하면서 곧바로 테스트하고 개선하는 사이클이 가능해지면, 과거처럼 출시 직전에 대대적인 수정사항이 나오기보다는 초기에 꾸준히 다듬어지는 Agile한 디자인 프로세스가 구축됩니다.
또한 이 단계에서는 Clueify의 다양한 분석 모드를 적극 활용할 수 있습니다. Clueify는 단순 히트맵 외에도 Gaze Plot(시선 이동 경로), Focus Map(포커스 맵) 등의 기능을 제공합니다. Gaze Plot은 사용자가 첫 눈에 어느 순서로 시선을 이동할지를 예측해 궤적과 번호로 표시해줍니다. 이를 통해 디자이너는 “사용자가 처음에 A 요소를 보고, 다음에 B를 보고, C는 끝내 보지 않을 수 있다”는 식의 흐름을 파악할 수 있습니다. Focus Map은 첫 5초 정도의 주목 영역만 하이라이트하여 보여주는데, 흔히 사용자가 페이지를 열고 몇 초 내에 인지하는 부분이 무엇인지 알 수 있어 퍼스트 임프레션(First Impression) 테스트를 대신해볼 수 있습니다. 예를 들어 Focus Map 결과 중요한 메시지나 로고가 첫 5초 안에 전혀 인지되지 않는다면, 랜딩 페이지로서 치명적인 문제일 수 있으므로 디자인을 수정해야합니다.
Clueify는 또한 Areas of Interest(AOI) 기능을 통해 디자이너가 특정 요소를 지정하면 그 요소가 전체 시선에서 차지하는 비중을 알려줍니다. 이 기능은 CTA 버튼, 로고, 메뉴 아이템 등 중요한 UI 요소들의 상대적인 주목도를 정량적으로 비교할 때 유용합니다. 예를 들어 A/B 테스트로 두 가지 디자인 시안에서 CTA 버튼의 AOI 주목도가 각각 5% vs 15%로 나온다면, 후자가 훨씬 더 눈에 잘 띄는 디자인임을 수치로 설명할 수 있습니다. 이런 식으로 Clueify의 다양한 리포트를 통해 디자인의 강점과 약점을 파악하고, 구체적으로 어떤 부분을 개선해야 할지 가이드 받을 수 있습니다.
디자인 검증 및 반복 개선: 빠른 테스트와 피드백 루프
프로덕트 디자이너의 작업은 보통 한 번으로 끝나지 않고 지속적인 개선(iteration)을 거칩니다. Clueify는 이러한 반복적인 디자인 개선 과정에서 신속한 피드백 루프를 제공하는 도구로 활용됩니다. 예를 들어 다수의 디자인 옵션 중 어떤 것이 더 나은지 판단해야 할 때, 과거에는 팀원들의 주관적 선호나 제한된 사용자 테스트에 의존했다면 이제는 Clueify로 각 시안을 모두 분석해볼 수 있습니다. 각 디자인 시안마다 히트맵과 명확성 점수, AOI 지표를 뽑아보면, 어느 안이 핵심 요소를 더 부각하는지, 시각적 혼란도가 낮은지가 한눈에 드러납니다. 이 데이터를 기반으로 가장 유망한 안을 선택하거나, 장단점을 취합해 하이브리드안을 도출할 수도 있습니다.
또한 디자인 수정 사항을 실험적으로 적용해보고 그 전후를 비교하는 데에도 Clueify가 쓰입니다. 가령 웹사이트 랜딩 페이지에서 배경색을 바꾸거나 배너 이미지를 변경하려는 경우, 변경 전후의 디자인을 각각 Clueify에 돌려보면 사용자 주목 패턴이 어떻게 달라지는지 바로 확인할 수 있습니다. 만약 변경 후에 중요한 CTA 버튼이 더 눈에 띄게 되었다는 결과가 나오면 그 수정을 자신 있게 확정하면 되고, 반대로 개선이 없다면 다른 접근을 시도해보면 됩니다. 이렇게 디자인 변경의 효과를 근거로 검증하면서 진행하면 시행착오를 줄이고, 팀 내 합의도 쉽게 이끌어낼 수 있습니다. Clueify 결과를 프레젠테이션 자료에 포함시켜 “개선 전에는 사용자 시선이 분산되었지만, 개선 후 히트맵을 보면 핵심 영역에 집중된 것을 볼 수 있다”는 식으로 설명하면 비전문가인 경영진이나 의사결정권자도 설득하기 수월합니다.
Clueify의 빠른 피드백은 디자인-테스트-개선의 주기를 단시간에 여러 번 실행할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 하루 단위 스프린트로 디자인을 다듬는 스타트업이라면, 아침에 만든 시안을 점심 전에 Clueify로 테스트하고, 오후에 수정한 뒤 다시 테스트하는 식으로 하루에도 여러 번 사용자 시선 데이터를 확인할 수 있습니다. 이는 전통적인 사용자 테스트였다면 상상하기 힘든 속도입니다. 결국 이런 빠른 루프를 통해 디자인 완성도와 사용자 경험 품질을 한층 높일 수 있게 됩니다. 특히 UI상 치명적인 문제(예: 중요한 버튼이 전혀 안 보이는 문제)를 출시 전에 발견하여 고칠 수 있다는 점에서, Clueify는 사용성 오류 예방에도 기여한다고 볼 수 있습니다.
마지막으로, 프로덕트 디자이너는 Clueify를 다른 데이터 소스와 함께 활용하여 입체적인 인사이트를 얻을 수도 있습니다. 예를 들어, 실제 프로토타입으로 간이 사용성 테스트를 진행하면서 동시에 Clueify 예측 데이터를 비교해보면, 사용자가 실제로 문제를 느끼는 지점과 AI가 예측한 주목 패턴 사이의 공통점과 차이점을 발견할 수 있습니다. 만약 둘 다 지적하는 문제가 있다면 그것은 확실히 개선이 필요한 부분일 것이고, 한쪽에서만 포착된 이슈라면 추가 검토가 필요한 것입니다. 이처럼 AI 기반 테스트와 실제 사용자 테스트를 병행하면 디자인에 대한 검증 강도를 높일 수 있으며, 디자이너로서는 짧은 시간에 더 많은 데이터와 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Clueify AI 사용 사례 및 예시
이제 실제로 Clueify AI를 활용한 사례들을 살펴보겠습니다. 다양한 산업군과 제품 유형에서 Clueify와 같은 AI 아이트레킹 도구를 활용해 얻은 인사이트와 성과가 보고되고 있습니다. 여기서는 스타트업부터 대기업까지, 웹사이트부터 모바일 앱까지 폭넓은 예시를 통해 이러한 도구의 실용성을 확인해보겠습니다.
사례 1: SaaS 웹사이트 랜딩 페이지 최적화 – Intuit 사례
글로벌 금융 소프트웨어 기업인 Intuit의 한 웹사이트 랜딩 페이지를 살펴본 사례가 있습니다. 해당 페이지의 디자인에 대해 시선 추적 히트맵을 분석한 결과, 사용자들의 시선 27%가 메인 헤드라인 문구에 집중되고 그 외 영역들(예: 서브헤드라인, 이미지 등)은 각각 10%, 3% 정도의 낮은 집중도를 보였습니다. 구체적으로, Intuit 페이지 상단에 적힌 "Overcome Your Financial Challenges"라는 헤드라인 텍스트가 가장 강하게 시선을 끌었고, 다른 섹션들은 상대적으로 관심을 덜 받는 것으로 나타났습니다. 이처럼 Clueify를 통한 히트맵 분석은 웹사이트 랜딩 페이지의 퍼스트 임프레션을 점검하고, 중요 정보가 잘 드러나는지 확인하는 데 유용합니다. Intuit 사례를 참고하면, 디자이너는 “우리 제품의 핵심 가치를 나타내는 헤드라인이 충분히 주목받고 있는가?”라는 질문에 Clueify 데이터로 답할 수 있고, 필요시 레이아웃 변경이나 디자인 수정을 통해 주의 초점을 원하는 곳으로 이동시킬 수 있습니다.
사례 2: 이커머스(전자상거래) 앱 – 상품 페이지 개선
한 스타트업 이커머스 모바일 앱 팀은 사용자들이 상품 페이지에서 실제로 무엇을 보고 있는지 파악하기 위해 Clueify를 활용했습니다. 이들은 주요 지표로 상품 이미지, 상품명, 가격, 그리고 "장바구니에 담기" CTA 버튼에 대한 시선 집중도를 확인했는데, 초기 디자인에서는 예상과 다르게 상품 이미지에만 시선이 쏠리고 가격 정보나 CTA 버튼에는 거의 주목하지 않는 현상이 발견되었습니다. Clueify의 AOI 분석에 따르면 상품 이미지는 전체 시선의 50% 이상을 차지할 정도로 압도적으로 관심을 받고 있었지만, 가격은 5% 미만, CTA 버튼도 5%대에 불과했습니다. 이는 사용자들이 상품을 구경만 할 뿐 구매 행동으로 이어지는 요소를 잘 못보고 있다는 위험 신호였습니다. 디자인 팀은 이 데이터를 근거로 가격 폰트 크기를 키우고 색상 대비를 높이는 한편, CTA 버튼을 더 눈에 띄는 색으로 변경했습니다. 그리고 다시 Clueify로 테스트해본 결과, 가격과 CTA에 대한 시선 비율이 각각 15% 이상으로 상승한 것을 확인할 수 있었습니다. 이러한 개선 덕분에 실제 A/B 테스트에서 해당 상품 페이지의 장바구니 담기 클릭률이 유의미하게 증가했습니다. 이 사례는 Clueify가 이커머스 분야에서 매출과 직접 연결되는 UI 요소(가격, 구매버튼 등)의 가시성을 높이는 용도로 활용될 수 있음을 보여줍니다. 데이터에 기반해 디자인을 조정함으로써, 작은 UI 변화만으로도 사용자의 행동을 유도하는 효과를 얻을 수 있습니다.
사례 3: B2B 대시보드 SaaS – 복잡한 UI의 정보 강조
B2B 소프트웨어 중에는 데이터 대시보드처럼 한 화면에 많은 정보가 표시되는 복잡한 UI가 많습니다. 한 B2B SaaS 회사의 프로덕트 디자이너는 신규 대시보드 모듈을 설계하면서, 정작 사용자가 주요 KPI 지표를 놓치거나 덜 중요한 정보에 주목하는 문제가 발생하지 않을지 우려했습니다. 그래서 내부 테스트로 Clueify를 활용하여 대시보드 초기 화면에 대한 시선 예측을 실시했습니다. 결과는 다소 충격적이었는데, 화면 우측 상단에 배치된 화려한 그래프 비주얼에 시선의 상당 부분이 쏠리고, 정작 좌측에 있던 핵심 KPI 숫자들은 주목도가 낮게 나타난 것입니다. 이 데이터에 따라 디자이너는 과감히 디자인을 조정했습니다. KPI 숫자 영역을 화면 우측 상단으로 옮기고 폰트 크기를 키웠으며, 상대적으로 덜 중요한 그래프는 좌측으로 보내거나 색채를 줄여 시선 유인을 낮췄습니다. 그리고 다시 Clueify로 확인해본 결과, 이제 중요 KPI 숫자가 가장 먼저 눈에 들어오는 요소로 바뀌었고, 팀은 수정안을 바탕으로 개발을 진행했습니다. 출시 후 실제 사용자 피드백에서도 “화면을 열자마자 오늘의 주요 지표를 바로 파악할 수 있다”는 긍정적인 반응을 얻었습니다. 이 사례는 정보가 많은 B2B 인터페이스에서 사용자가 봐야 할 것과 그렇지 않아도 될 것을 구분하고, 시각적 강조의 우선순위를 세우는 데 Clueify가 활용될 수 있음을 보여줍니다. 복잡한 화면일수록 디자이너의 예상과 사용자의 실제 주목 패턴이 어긋날 수 있는데, AI 분석으로 그 간극을 메워줄 수 있는 것입니다.
사례 4: 스타트업 프로덕트 디자인 문화의 변화
Clueify와 같은 도구의 등장은 스타트업들의 디자인 문화에도 변화를 주고 있습니다. 과거에는 스타트업에서 디자인 결정을 할 때 데이터보다는 직감이나 벤치마크한 다른 서비스 사례 등에 의존하곤 했습니다. 그러나 최근 몇몇 스타트업은 디자인 초기부터 Clueify를 활용하는 것을 프로세스에 포함시키고 있습니다. 가령, 작은 팀의 디자인 스프린트에서 매일 아침 전날 만든 UI 시안들을 Clueify 리포트와 함께 리뷰하는 식입니다. 한 모바일 앱 스타트업의 UX팀 리드는 “Clueify 리포트를 보면서 디자이너들끼리 무엇이 잘 됐고 무엇이 문제인지 이야기하기 때문에 모두가 같은 근거를 두고 논의하게 되었고, 토론이 훨씬 생산적이 되었다”고 말했습니다. 또한 “디자이너들이 사용자 관점에서 생각하도록 학습되는 효과도 있다”고 덧붙였는데, 이는 매번 Clueify 결과를 예측하고 확인하는 과정에서 디자이너 스스로가 시선 흐름을 고려하는 습관을 갖게 되었다는 의미입니다. 이렇듯 실무에서 Clueify를 적극 도입한 팀은 디자인 피드백 사이클이 빨라지고, 사용자 중심 디자인 마인드셋이 강화되는 문화를 형성하고 있습니다. 작은 스타트업일수록 인력과 시간이 부족하기 마련인데, Clueify를 통해 마치 수많은 사용자를 옆에 두고 디자인하는 것 같은 환경을 조성함으로써 이런 한계를 극복할 수 있는 것입니다다.
지금까지 Clueify를 중심으로 한 AI 기반 아이트레킹 도구의 활용법에 대해 살펴보았습니다. 요약하자면, Clueify는 프로덕트 디자이너에게 사용성 평가의 새로운 무기를 제공해주고 있습니다. 인간 참가자를 동원한 전통적 방법에 견줄 만한 높은 정확도의 시선 예측 데이터를 저렴하고 신속하게 얻을 수 있어, 디자인 프로세스 전반에 걸쳐 유용하게 쓰일 수 있습니다. 특히 디자인 초기 단계의 개념 검증, UI 시안의 시각적 효과 측정, 반복적인 A/B 테스트와 개선, 데이터에 근거한 의사소통 등에 Clueify가 주는 가치는 매우 실용적입니다. 실제 사례들에서도 보았듯이, 웹사이트 랜딩 페이지부터 모바일 앱, B2B 대시보드까지 다양한 환경에서 Clueify가 디자인 개선의 방향타 역할을 하고 있습니다.
물론 AI가 만능은 아니며, Clueify의 결과는 어디까지나 예측 보조 자료로 활용해야 합니다. 하지만 이러한 AI 도구를 적절히 활용하면 디자인 작업의 효율과 근거 중심성을 크게 높일 수 있습니다. 빠듯한 일정과 자원 속에서도 사용자 경험을 지속적으로 향상시키고자 한다면, Clueify와 같은 AI 아이트레킹 도구는 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구로 자리매김할 가능성이 높습니다.
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