사용자의 '말'뿐 아니라 '행동 데이터'에서 이탈 원인을 객관적으로 파악하기 위해 데스크 리서치를 선행했습니다. Valley AI 플랫폼 내 사용자 행동 데이터 및 커뮤니티 피드백을 분석하여 3가지 핵심 가치를 도출했습니다.

"주식 투자 경험이 있는 2030 직장인 3명을 대상으로 심층 인터뷰를 진행했습니다. 인터뷰 결과, 이탈의 진짜 원인은 툴의 난이도가 아닌 '자신의 분석에 대한 의심'이었습니다."

인터뷰에서 도출된 '심리적 장벽'을 더 넓은 범위에서 검증하기 위해, Valley AI 커뮤니티 리뷰를 추가 분석했습니다. 분석한 결과 사용자를 막는 3가지 심리적 장벽을 발견하고 정의했습니다.

커뮤니티 분석 결과, '이론 학습은 마쳤으나 실전 진입에 실패하는 유형'이 가장 빈번하게 관찰되었습니다. 이 유형을 대표하는 페르소나(이재훈, 34세)를 설정하여, 모든 디자인 결정의 기준점으로 삼았습니다.

이탈이 발생하는 정확한 '순간'을 파악하기 위해 User Journey Map을 작성하고 감정 곡선을 추적했습니다.

3가지 심리적 장벽(형식 강박, 분량 부담, 고립감)을 해결하기 위해 HMW 질문을 설계했습니다.

프로젝트 기간 내 최대 임팩트를 내기 위해, Value-Feasibility Matrix로 기능 우선순위를 분류 후, 개발 비용은낮으면서(Feasibility) 사용자 가치가 높은(Value) 기능으로 결정했습니다.

짧은 시간 내 다양한 UI 솔루션을 탐색하기 위해 Crazy 8's 기법을 활용했습니다. UI 아이디어 스케치 후 팀 내 투표로 상위 아이디어를 선정했습니다.

프로젝트 핵심 가치에 집중하고 개발 효율성을 높이기 위해 MoSCoW 프레임워크로 기능을 재정의했습니다.

스케치 단계의 핵심 기능을 바탕으로, 사용자가 고민 없이 다음 단계로 넘어갈 수 있도록 설계해 '창작'이 아닌 '선택과 조립'의 경험으로 인지 부하 최소화했습니다.

기존에는 타인의 '완성된 결과물'만 나열되어 있어 비교 심리를 유발했습니다. 이를 개선하기 위해 관심 종목이 같은 동료를 연결해주는 시스템을 도입하여, '팀'이라는 소속감 속에서 분석을 시작할 수 있게 했습니다.

사용자가 선택한 종목을 AI가 분석하여 핵심 키워드를 미리 추천합니다. 클릭만으로 초안을 잡을 수 있게 도왔습니다.

텍스트 중심의 난해한 금융 지표들을 그래프와 다이어그램으로 변환하여, 핵심 정보를 즉각적으로 파악할 수 있도록 시각화 시스템을 구축했습니다.

3가지 장벽이 '팀 협업'과 'AI 지원' 기능을 통해 실제로 해소되는지 검증하고자 했습니다.

개인의 막막함을 해결하는 솔루션(AI, 팀 협업)을 통해, 소극적이던 사용자를 '적극적인 생산자(Active Creator)'로 전환시킵니다. 이는 플랫폼 내 양질의 콘텐츠 증대로 이어져, 커뮤니티 활성화와 AI 학습 데이터 확보라는 두 마리 토끼를 잡는 전략입니다.