ValleyAI_revamp

Valley AI 리디자인

혼자가 아닌, 함께 시작할 수 있는 협업형 분석 플랫폼

Valley AI 사용자들은 학습 후, 혼자 모든 것을 감당해야 했던 기존 구조에서 벗어나 팀 협업과 AI 보조를 결합해 '시작의 막막함'을 해소하는 분석 플랫폼을 설계했습니다.

Project Type

팀 프로젝트

Duration

8 주

My Role

UIUX Designer

(리서치, 와이어프레임, 사용성 테스트)

DESK RESEARCH

배움은 끝났다. 그런데 왜 멈췄을까?

사용자 행동 데이터와 커뮤니티 피드백을 분석한 결과, 3가지 핵심 니즈가 발견됐습니다.

지속적 성장

"동기부여가 필요해요"

일회성 보상이 아닌, 꾸준히 분석할 수 있게 만드는 성장 시스템이 필요

실질적 효용

"수익으로 연결돼야 해요"

단순한 정보 나열이 아닌, 실제 투자 수익에 기여하는 도구가 필요

연대감

"혼자는 너무 막막해요"

개인의 부담감을 덜어주는 공동체 안에서의 협력과 유대가 필요

USER INTERVIEW

"내 분석이 맞는지 확신이 없어서 못 쓰겠어요"

주식 투자 경험이 있는 20-30 직장인 3명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행했습니다. 인터뷰 결과, 이탈의 진짜 원인은 툴의 난이도가 아닌 '자신의 분석에 대한 의심(확신의 부재)'이었습니다.

확신의 부재

"능력 부족이라 생각해서 보고서 작성을 안 해요"

자신의 분석이 맞는지 확인받을 곳이 없어 실전 진입을 스스로 차단

인지적 과부하

"흩어진 정보를 빠르게 요약해 줬으면 좋겠어요"

무엇이 중요한지 모르는 상태에서 많은 정보량은 '노동'으로 다가옴

시간과 환경의 제약

"시간적 여유가 없어 깊은 리서치가 힘들어요"

직장인에게 '긴 시간'이 필요한 기존의 분석 방식은 현실적으로 불가능

사용자들이 진짜 겪고 있는 문제는 무엇일까?

3가지 '심리적 장벽'이 실전 진입을 막고있었습니다.

인터뷰 결과를 검증하기 위해 Valley AI 커뮤니티 리뷰를 추가 분석했습니다.

정의된 과제 #1

작성 '과정'의 부담

전문적인 형식을 갖춰야 한다는 강박이 시작 자체를 막음

정의된 과제 #2

작성 '분량'의 부담

방대한 내용을 채워야 한다는 물리적 부담이 행동을 지연시킴

정의된 과제 #3

'혼자'의 부담

모든 분석 책임을 홀로 져야 하는 고립감이 이탈을 유발

Valley AI 커뮤니티 피드백 분석

"보고서를 써봤자 실제로 도움이 되는지 잘 모르겠다"

"어디서부터 시작해야 할지 막막하다"

"완벽한 보고서를 만들어야 한다는 압박감"

"혼자서 다 작성 해야 한다는 부담감"

PERSONA

'이론 학습 완료 → 실전 진입 실패' 유형

3가지 장벽을 겪는 사용자가 누구인지 구체화했습니다. 커뮤니티에서 가장 자주 관찰된 유형을 페르소나로 설정해 모든 디자인 결정의 기준점으로 삼았습니다.

이재훈 | 34세

“분석글도 보고 강의도 듣는데, 결국 ‘그래서 지금 뭘 하라는거지?’라는 생각만 남아요”

#IT 직장인

#3년차 투자자

#소극적 투자

Needs

• 논리적 오류나 데이터 실수를 바로잡아 줄 AI와 멘토의 실시간 피드백이 필요해요.

• 내 보고서가 실제 시장에서 어떻게 평가되는지 실전 투자와 연동된 피드백을 받고 싶어요.

Frustration

• 투자 관련 용어와 툴 사용이 낯설어 실전 투자가 막막해요.

• 정보는 많지만 지금 당장 무엇을 해야 할지 모르겠어요.

USER JOURNEY

이탈은 특정 순간에 집중됐습니다. '보고서 작성 시도' 단계

페르소나를 바탕으로 User Journey Map을 작성해 감정 곡선을 추적한 결과, 보고서 작성을 시도하는 단계에서 감정이 급격히 떨어지는 지점을 확인했습니다. 학습을 마쳤지만 실전으로 넘어가는 연결고리가 없었던 것입니다. 이 간극을 메우는 브릿지 경험을 설계하는 것이 이 프로젝트의 과제입니다.

Scenario

34세 직장인 이재훈은 동료 추천으로 ETF 퉅자를 시작하고 꾸준히 학습했으나 실전 분석 시 확신 부족을 느껴 Valley AI에 가입했지만, 훈련 과정 진행 중 데이터 해석과 판단에 대한 실시간 피드백 부재로 분석을 반복적으로 중단하게 되어, 학습-실전 간극을 메우는 단계별 가이드를 필요로 한다.

HOW MIGHT WE

개인의 부담을 시스템이 분담하게 만들 수 있을까?

문제를 정의한 후, 3가지 심리적 장벽을 해결하기 위한 방향을 설정했습니다.

VALUE-FEASIBILITY MATRIX

AI 분석 보조'와 '커뮤니티 교류'를 핵심 기능으로 선정했습니다.

Value-Feasibility Matrix로 우선순위를 분류해 개발 비용은 낮고 사용자 가치는 높은 기능을 선정했습니다.

CRAZY 8's

"언제든 도움받을 수 있다"는 심리적 안정감을 설계했습니다.

Crazy 8's로 다양한 UI 솔루션을 빠르게 탐색하고, 팀 투표로 상위 아이디어를 선정했습니다.

MOSCOW

"이 기능이 없으면 사용자가 떠나는가?"

MoSCoW 프레임워크로 핵심 기능과 부가 기능을 분리해 개발 우선순위를 명확히 했습니다.

LOW-FIDELITY (WIRE FRAME)

'창작'이 아닌 '선택과 조립'의 경험으로 설계했습니다.

사용자가 고민 없이 다음 단계로 넘어갈 수 있도록 인지 부하를 최소화했습니다.

실제로 어떤 인터페이스를 만들었을까?

비교 심리를 자극하던 UI를 동료 연결 UI로 바꿨습니다.

타인의 완성된 결과물만 보이던 구조에서 관심 종목이 같은 동료를 연결하는 구조로 개선했습니다.

AS IS

비교 심리를 자극하는 '결과 중심' UI

고도화된 타인의 결과물만 노출되어 작성 시도 자체를 주저하게 만들었습니다.

TO BE

작성 의지를 높이는 '팀 매칭' UI

분석을 개인의 숙제가 아닌 동료와 함께하는 챌린지로 인식하게 했습니다.

빈 입력창을 AI 키워드 선제안으로 채웠습니다.

클릭만으로 초안이 잡히도록 쓰는 것이 아닌 고르는 경험으로 바꿨습니다.

AS IS

가이드 부재로 인한 이탈

텅 빈 입력창과 방대한 항목이 중도 이탈의 주원인이었습니다.

TO BE

작성 단계를 쪼개주는 'AI 가이드'

AI가 추천 키워드를 칩 형태로 제시해 입력을 선택으로 단순화했습니다.

개선된 디자인에는 어떤 기능들이 추가되었을까?

읽어야 했던 데이터를 보면 바로 알 수 있게 바꿨습니다.

텍스트 중심의 금융 지표를 그래프와 다이어그램으로 변환해 핵심 정보를 즉각 파악할 수 있도록 했습니다.

포트폴리오 대시보드

진입과 동시에 포트폴리오 비중과 수익률 흐름을 도넛 차트 · 성과 그래프로 한눈에 파악할 수 있습니다.

협업 현황 & AI 인사이트 맵

팀원 진행률은 바 차트로, 보고서 핵심은 AI 버블 차트로 시각화했습니다. 관리자와 팀원 모두 전체 흐름을 직관적으로 파악할 수 있습니다.

논리 흐름 네비게이션

흩어진 분석이 결론으로 수렴되는 과정을 생키 다이어그램으로 시각화했습니다. 보고서의 전후 맥락을 놓치지 않고 하나의 논리로 통합할 수 있습니다.

사용자들은 이 솔루션을 어떻게 받아들였을까?

사용성 테스트로 '협업∙AI 기능'의 유효성을 확인했습니다.

3가지 심리적 장벽이 실제로 해소되는지 검증했습니다.

사용자 피드백

사용자 피드백 #1

"팀원들의 진행 상황이 보이니 '함께하는 프로젝트'처럼 느껴져서 끝까지 작성할 동기가 생겨요"

-> 팀 협업 기능의 유효성 확인

사용자 피드백 #2

"AI가 키워드를 먼저 던져주니까, 클릭 몇 번으로 초안이 잡혀서 부담이 없었어요"

-> AI 선제안 기능의 유효성 확인

사용자 피드백 #3

"텍스트로 볼 때는 파악하기 어려웠는데 그래프와 시각화로 나오니, 한눈에 파악할 수 있었어요"

-> 데이터 시각화 기능의 유효성 확인

SUS 진행 결과

사용성 테스트

이 프로젝트로 어떤 변화를 만들 수 있을까?

사용자의 변화가 비즈니스의 성장으로 이어집니다.

소극적이던 사용자가 '적극적인 생산자'로 전환되면, 양질의 콘텐츠가 늘고 이는 AI 학습 데이터 확보와 커뮤니티가 활성화됩니다.

👩🏻 사용자 입장에서

∙ 보고서 쓰는 게 덜 부담스러워짐 (심리적 압박↓)

∙ AI 도움으로 시작하기 쉬워짐 (완료율↑)

∙ 팀원이랑 작성하니 지속하기 좋아짐 (참여율↑)

∙ 다른 사람 관점도 볼 수 있음 (학습 효과↑)

🏢 비즈니스 입장에서

∙ 사용자들이 더 많이 참여함

∙ AI기능으로 차별화됨

∙ 커뮤니티가 활성화됨

∙ 양질의 데이터가 많이 모임 (AI 추론 엔진 개발)

프로젝트 회고 및 핵심 인사이트

Insight : 관점의 전환

프로젝트 초기에는 "AI 기능을 넣으면 좋아질 것"이라는 제작자 중심의 사고에 갇혀 있었습니다. 하지만 문제를 해결한 열쇠는 기술 자체가 아닌, 사용자가 느끼는 '심리적 압박감'이었습니다. 이 과정을 통해 "우리가 무엇을 만들 수 있는가"보다 "사용자가 왜 주저하는가"를 먼저 질문해야 함을 깊이 깨달았습니다.

Challenge : 문제 정의의 시행착오

이번 프로젝트에서 가장 어려웠던 점은 Problem Statement를 명확히 정의하는 과정이었습니다. 초기에는 '분석 툴 기능의 부족함' 등 프로덕트를 제공하는 사람의 입장에서 문제를 찾으려다 보니, 진짜 원인을 찾지 못해 프로젝트가 정체되었습니다.

Growth : 앞으로의 목표

이번 시행착오를 통해 얻은 가장 큰 자산은 '사용자 관점'을 잃지 않는 태도입니다. 앞으로는 기획 초기 단계부터 제작자의 편향을 경계하고, 빠르게 사용자의 맥락으로 들어가 진짜 문제를 발굴(Discover)함으로써 프로젝트의 리소스를 아끼고 확실한 임팩트를 내도록 하겠습니다.