10분만에 끝내는 AI로 UI/UX 개선하는 4가지 방법 (Figma AI + 실험툴 추천)

지난 글에서 빠르게 변하는 IT 시장에서 살아남기 위해선, 사용자의 니즈를 데이터로 파악하고 신속하게 반영하는 것이 중요하다고 말씀드렸는데요.

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분석이 끝났다면, 이제 그 데이터를 바탕으로 ‘무엇을 어떻게 개선할지’ 고민할 차례입니다. 바로 UI/UX 개선의 단계로 넘어가는 시점이죠.
UI/UX 개선은 단순히 보기 좋은 화면을 만드는 데 그치지 않습니다.
사용자가 실제로 편하게 느끼고, 원하는 행동을 자연스럽게 할 수 있도록 설계하는 것이 중요해요.
최근에는 이 모든 과정에 AI를 적용할 수 있는 방법이 점점 많아지고 있는데요.
이번 글에서는 디자인부터 실험 세팅, 결과 분석 까지,
AI가 UI/UX 개선에 어떻게 도움을 주는지 함께 살펴보려고 합니다.

1. UI/UX 개선이란?

UI/UX(User Interface / User Experience) 개선은 사용자가 웹사이트나 앱에서 더 쉽고 빠르게 목적을 달성할 수 있도록 돕는 디자인 최적화 작업입니다.
UI는 사용자가 눈으로 보고 손으로 조작하는 화면의 구성 요소들, UX는 그 과정을 경험하는 흐름을 의미합니다.

1) 왜 UI/UX 개선이 중요한가요?

좋은 UI/UX는 단순히 예쁘게 보이는 것을 넘어 전환율, 재방문율, 사용자 만족도 등에 직접적인 영향을 줍니다. 특히 아래와 같은 요소들이 중요하게 작용합니다.

• 사용자가 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 있는지
• 행동 유도(CTA)가 눈에 잘 띄는지
• 불필요한 클릭이나 스크롤로 피로감을 주지 않는지

2) 네이버 사례로 알아보는 UI/UX 개선 중요성

2024년 4월 네이버는 메인 홈 화면에 세 가지 피드 디자인(A/B/C형)을 동시에 테스트했어요.

• A형: 이미지와 본문 중심으로 가독성 강화
• B형: 더 많은 콘텐츠를 한눈에 보여주는 구조
• C형: 추천 이유와 콘텐츠 요약을 강조한 방식

이 실험을 통해 네이버는 사용자 선호도를 정량적으로 파악할 수 있었고,
결국 사용자 체류 시간을 늘리고 블로그 수익을 10배 이상 상승시키는 성과로 이어졌습니다.

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2. UI/UX 개선 어떻게 할까요?

1) 기존 방식

1. UX 리서치로 문제를 파악하고
2. 디자인 툴(Figma 등)을 통해 새로운 시안을 제작한 뒤
3. 개발팀에 구현을 의뢰하고
4. 실험툴로 성과를 측정하는 방식이었어요.

하지만 이 방식에는 몇 가지 한계가 있었죠:

• 리소스와 시간이 많이 든다
• 실험까지 가는 과정이 길고 반복이 어렵다

2) AI기반 UI/UX 개선 방식

1. AI로 사용자 행동을 분석하거나, 피드백을 요약해
2. 디자인 툴에서 AI가 시안을 생성
3. 실험툴에서 코딩 없이 A/B 테스트 진행
4. AI가 결과를 자동 요약하고, 다음 실험 아이디어까지 제안

👉 전 과정이 더 빠르고 반복 가능하며, 데이터 기반 인사이트로 움직이기 때문에 UI/UX 개선이 실험→학습→반영되는 사이클로 자연스럽게 이어질 수 있어요.

3. AI로 UI/UX 디자인 개선하는 방법

1) 디자인 초안 자동 생성 AI

AI: Figma 'Make Designs' 기능은 텍스트 프롬프트만 입력하면, Figma가 자동으로 UI 초안 디자인을 생성해주는 생성형 AI 기능입니다.

디자이너가 원하는 화면을 간단히 설명하면

1. AI가 적절한 레이아웃과 컴포넌트를 조합해
2. 첫 번째 디자인 시안을 자동으로 만들어줍니다.

이런 점이 좋아요!

• 빈 화면 앞에서 헤매지 않도록 빠른 시작을 도와줘요
• 다양한 방향의 시안을 몇 초 만에 확보 가능해요
• 초보자는 참고 레이아웃 확보, 경험자는 반복 작업 절감할 수 있어요
• 더 나은 아이디어에 집중할 수 있는 여유 확보해요.

2) UI 자동 분석 및 품질 검토

디자인을 출시하기 전에 사용자 반응을 미리 예측할 수 있다면 훨씬 효율적인 의사결정을 할 수 있겠죠.
AI 기반 히트맵 분석은 실제 사용자를 테스트하지 않아도 사용자 시선이 머무를 영역을 미리 예측해줍니다.
URL만 입력하면 어떤 요소가 주목받을지 보여주는 도구들도 있어, 디자이너가 런칭 전부터 UI의 주목도와 문제점을 사전에 파악할 수 있도록 도와줘요.
이러한 분석은 버튼의 컬러 대비나 시각적 계층 구조 등 UX 평가에 도움이 되며, 경험에 의존하던 디자인 결정에 데이터 기반 인사이트를 더해줍니다.
물론 실제 사용자 테스트를 완전히 대체하긴 어렵기 때문에, 참고 지표로 활용하고 이후 실제 데이터와 함께 고려하는 것이 좋아요.

3) 사용자 피드백 요약 및 인사이트 도출

UI/UX 개선을 위한 수많은 인터뷰 녹취나 설문 응답 데이터를 정리하는 데만도 엄청난 시간이 들죠.|
이럴 때는 GPT-4 같은 AI 언어 모델이나 Dovetail 같은 리서치 툴을 활용하는 게 효과적이에요.
예를 들어 인터뷰 녹음을 자동으로 텍스트로 옮기고, 중요한 내용은 자동으로 요약/분류해 리스트업해줍니다.
덕분에 리서처는 반복 작업에 시간을 덜고, 의미 해석에 더 집중할 수 있게 되죠.

4) 실험툴을 활용해 개선안 검증 및 반복 최적화

AI로 생성한 디자인이나 인사이트는 실제 유저 반응을 확인해봐야 의미가 있어요.
VWO, AB Tasty, Optimizely 같은 실험툴을 활용하면 개발자 도움 없이도 A/B 테스트를 쉽게 세팅하고,
AI가 실험 결과까지 요약해줘서 빠르게 ‘잘 먹히는 안’을 확인할 수 있어요.
성과가 좋으면 바로 적용, 나아가 AI가 다음 실험 아이디어까지 추천해줘요. UX 개선을 끊김 없이 반복할 수 있는 구조가 만들어지는 거죠.

4. UI/UX 전환 최적화 실험을 위한 AI 실험툴 추천

그렇다면 지금 가장 많이 쓰이는 실험툴 3가지, VWO, AB Tasty, Optimizely에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 같이 볼까요?

1) AB Tasty

AB 테스트 툴은 두 가지 이상의 변형을 실험하여 어느 것이 더 효과적인지를 비교하는 AB테스트를 쉽게 할 수 있도록 도구에요. 이를 통해 마케팅, 디자인, 사용자 경험 등을 최적화할 수 있어요.

AB Tasty는 A/B 테스트를 넘어, 고객의 감정 반응까지 읽어내는 AI 기능을 탑재한 실험툴이에요.
특히 퍼널 최적화나 세그먼트별 개인화 캠페인을 고민 중이라면 강력한 도구가 되어줍니다.

주요 AI 기능:

• Emotion AI: 고객의 감정 상태를 분석해 맞춤형 UI 또는 콘텐츠를 제안해줘요.
• GenAI Copilot: “배경은 연두색, CTA는 흔들림 효과”처럼 텍스트만 입력하면 바로 시각적 변경을 적용할 수 있어요.
• Report Copilot: 인사이트를 분석하여, 더 임팩트 있을 것으로 예상되는 변형사항을 제시하고, 실험 결과를 쉽게 분석할 수 있어요.

💡 핵심 포인트: 감정 기반 세그먼트를 활용한 실험으로 고객 반응을 세밀하게 파악하고, 높은 전환율을 이끌어낼 수 있습니다.

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2) VWO

VWO는 AI를 통해 최적화 프로세스를 자동화하고, 아이디어 생성을 효율적으로 도와요. AI는 사용자 행동 분석을 통해 최적화 아이디어를 제시하고, 빠르게 실험을 실행할 수 있도록 지원해요.

AI 기능:

• 사용자 인사이트 제공: 히트맵, 클릭/스크롤, 세션 영상 데이터를 기반으로 개선 아이디어를 추천해줘요.
• 즉시 실험 전환:: 아이디어를 입력하면 즉시 실험으로 변환할 수 있어요.
• 기회 탐색 기능: 유의미한 사용자 행동 패턴을 바탕으로 수익화 가능성이 높은 캠페인을 제안해줘요.

💡 핵심 포인트: UX 데이터 기반의 자동화된 실험 루틴으로, 적은 리소스로 빠른 성과를 낼 수 있어요.

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3) Optimizely

Optimizely는 고급 통계 엔진과 AI 기능을 결합해 실험의 전 과정을 자동화하는 엔터프라이즈형 플랫폼이에요.
대규모 트래픽을 운영하거나, 복잡한 실험을 반복적으로 실행해야 하는 팀에 적합합니다.

주요 AI 기능:

• AI 변형 생성: 다양한 UI/카피 버전을 자동으로 생성해 개발 리소스 없이도 실험을 빠르게 시작할 수 있어요.
• 결과 요약 및 해석: 어떤 버전이 효과 있었는지를 자연어로 정리해줘서 인사이트를 바로 확인할 수 있어요.
• 성과 기반 트래픽 분배: 성과가 좋은 버전에는 더 많은 사용자를 자동 할당해 전환 효율을 높여줍니다.
• 실험 아이디어 제안: 다음에 실험해볼 아이디어와 측정 지표까지 AI가 추천해줘요.

💡 핵심 포인트: AI가 실험 기획부터 분석까지 전 과정의 흐름을 끊김 없이 이어줘, 실험 속도와 품질 모두를 높일 수 있습니다.

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오늘은 AI를 활용한 UIUX 개선 방법에 대해 알려드렸습니다.
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