UX 리서치 자동화 시대 - AI 기반 사용자 리서치 | 매거진에 참여하세요

더 빨리, 더 똑똑하게: UX 리서치의 판이 바뀐다

UX 리서치는 그동안 ‘느리고 비싸며 반복하기 어려운 일’로 여겨졌다.

유저 인터뷰, 설문, 사용성 테스트, 로그 분석까지… 하나하나 수작업이었다.

하지만 지금은 상황이 달라졌다. AI가 UX 리서치의 패러다임을 바꾸고 있다.

더 이상 리서치 팀이 수십 명일 필요 없다.

디자이너 한 명이 Maze나 Sprig 같은 툴을 이용해 인터뷰 없이도 수백 명의 사용성 데이터를 수집하고, 자연어 질문만으로 인사이트를 요약받는다.
사용자와 직접 만나지 않아도, 어떤 버튼이 헷갈렸는지, 어디서 이탈했는지, 왜 그런 행동을 했는지까지 추론해준다.

이 글에서는 대표적인 AI 기반 UX 리서치 툴 3종 – Maze, Useberry, Sprig – 를 중심으로, UX 리서치 자동화의 현주소와 가능성, 그리고 한계를 짚어본다.

Maze – AI로 강화된 빠른 사용자 테스트

Maze는 가장 널리 쓰이는 자동화 UX 리서치 툴 중 하나다.
핵심은 이거다: ‘Figma에 있는 프로토타입만으로 A/B 테스트, 클릭 경로 분석, 오픈형 질문 응답 수집까지 전부 가능’.

핵심 기능

• - Figma, Sketch 연동 후 몇 분 만에 테스트 생성

• - GPT 기반 결과 요약: 인사이트 자동 정리

• - 1-click recruit: 참여자 리쿠르팅까지 대행

• - 다양한 테스트 템플릿(A/B, 5-second test, preference test)

실사용 예시

A SaaS 팀은 새로운 대시보드 UI를 Maze로 3가지 버전 테스트했다. 총 150명 대상.
결과는 클릭 분포, 체류시간, 응답 요약으로 자동 분석되어, 가장 빠르게 KPI 충족한 디자인이 선택됐다.

장점

• 빠르고 간편함

• AI 인사이트 요약이 실제 회의에서 바로 사용 가능할 정도로 깔끔함

한계

• 정성적인 깊이 부족

• 사용자는 “왜”보다 “어떻게 행동했는지” 중심

Useberry – 퍼널 기반 행동 분석의 진화

Useberry는 ‘사용자의 실제 경로’를 시각화하는 데 최적화된 리서치 툴이다.
Maze가 ‘결과’ 중심이라면, Useberry는 ‘과정’을 보여준다.

핵심 기능

• - 클릭 퍼널, 히트맵, 드롭오프 시각화

• - 프로토타입 기반 사용성 테스트 (Figma 연동)

• - GPT 기반 자동 인사이트 요약 기능

• - 정량 리서치 + 설문 + 사용자 저널링 결합

실사용 예시

한 금융앱 팀은 가입 흐름에서 이탈률이 높다는 문제를 가지고 있었다.
Useberry로 가입 UI 흐름을 테스트하니, ‘신분증 업로드’ 단계에서 68%가 이탈한 사실이 밝혀졌고, 해당 단계를 뒤로 미루자 이탈률이 절반으로 감소했다.

장점

• 퍼널 기반 분석이 구체적

• 직관적인 시각화 (UX 디자이너가 분석보다 해석에 집중 가능)

한계

• 퍼널 중심이라 복잡한 감성/인지적 피드백은 한계 있음

• 일부 기능은 유료 구독에서만 제공

Sprig – 인앱 리서치의 새로운 방식

Sprig는 제품 안에서 사용자에게 바로 피드백을 묻는 '인앱 리서치 플랫폼'이다.
유저가 버튼을 누르거나, 특정 행동을 했을 때 자동으로 질문이 뜨고, AI가 그 답을 분석해준다.

핵심 기능

• 인앱 설문 / 행동 기반 자동 트리거

• AI 응답 요약 (GPT 기반 텍스트 분석)

• 사용자 세그먼트별 인사이트 분리

• Notion, Slack, Amplitude 연동 가능

실사용 예시

한 여행 서비스는 예약 실패 경험을 Sprig를 통해 실시간으로 수집했다.
“무슨 문제가 있었나요?”라는 질문에 응답이 쌓이자, GPT가 자동으로 ‘결제 에러 → 은행 인증 실패’라는 반복 패턴을 감지했고, 개발팀은 즉각 대응할 수 있었다.

장점

• 실시간 UX 문제 감지 가능

• PM, CX팀도 바로 인사이트 확인 가능

한계

• 실제 프로토타입 기반 테스트는 아님

• 질문 포맷의 UX도 자체적으로 설계 필요

AI 리서치의 가능성과 현실 – 자동화가 바꾸는 것들

이제 디자이너는 가설을 세우고, 프로토타입을 만들고, 몇 번의 클릭만으로 수백 명의 사용자 데이터를 확보할 수 있다.
기존에는 한 달 걸리던 리서치가, 하루 만에 끝난다.

특히 GPT 기반 요약 기능은 '리서치 결과를 누구나 이해하게 만드는' 데 큰 기여를 한다.
회의에서 직접 피드백 데이터를 공유하며 디자인 결정을 내릴 수 있는 환경이 된 것이다.

그러나 모든 것이 자동화된 것은 아니다.

• "왜 그런 선택을 했는지"에 대한 심층 인터뷰는 아직도 중요하다.

• 사용자의 감정, 맥락, 제약을 AI가 100% 이해하는 것은 어렵다.

• 가장 중요한 것은 여전히 ‘무엇을 묻고 싶은가’를 사람이 정해야 한다.

앞으로의 리서치 – 자동화는 조력자일 뿐이다

UX 리서치 자동화는 ‘대체’가 아니라 ‘보조’다.
AI는 반복적이고 정량적인 작업을 잘한다.
하지만 좋은 질문을 설계하고, 의미 있는 가설을 세우고, 결과를 디자인 의사결정으로 연결하는 것은 여전히 사람의 몫이다.

• 가장 이상적인 구조는 다음과 같다:

• - AI 리서치 툴로 패턴 탐지, 대규모 테스트 자동화

• - 사람이 그 결과를 기반으로 맥락 분석 및 인터뷰 설계

• - 다시 설계된 디자인을 툴에 넣고 빠르게 반복

즉, AI는 리서치의 속도와 범위를 넓혔고, 사람은 해석과 전략 수립에 더 집중할 수 있게 되었다.
UX 리서치의 미래는 ‘빠른 탐색’과 ‘깊은 이해’의 균형에서 완성된다.

마무리하며

Maze, Useberry, Sprig는 모두 UX 리서치 자동화를 실현한 강력한 툴이다.
하지만 각각의 방향성과 강점이 다르기에, 팀의 목표와 리서치 맥락에 따라 적절히 선택하는 것이 중요하다.

AI가 ‘사용자를 이해하는 일’을 완전히 대신해줄 수는 없다.
하지만 우리가 사용자에게 더 빠르게, 더 정확하게 다가가게 도와주는 동료로는 손색이 없다.