v3 · LoveLens — 다크 모카·골드 톤의 카드 리추얼 화면
CASE 03 / 소비자 제품 · UX·UI · 책임 설계
'답장이 오지 않는 그 사람'의 마음을, 운세앱처럼 밖에서 3인칭으로 '해석'해 주는 게 아니라 그 사람으로 '빙의'해 그 사람 1인칭으로 답하는 연애 타로 채널링입니다. 사주(타고난 기질)·카톡(관계 어조)·타로(흐름)를 하나로 읽어 카드 한 통의 빙의 답장을 건네고, 사용자는 해석·결정 없이 받기만 합니다. 저는 이 컨셉이 첫 화면에서 전달되도록, 설문에서 컨셉 전달 정답률이 42%에 그친 걸 확인하고 이름·첫 화면·입력 방식·결과 화면을 각각 다시 설계하고, "예언하지 않는다"는 원칙을 화면 문구가 아니라 제품 구조에 박는 일을 맡았습니다.
v3 · LoveLens — 다크 모카·골드 톤의 카드 리추얼 화면
왜 문제
읽씹·잠수 앞에서 사람들은 같은 대화를 30번 다시 읽습니다. LoveLens의 답은 '해석'이 아니라 빙의(채널링)입니다 — 그 사람(짝사랑 상대·전 연인)이 빙의해 1인칭으로 진심을 직접 말하는 '한 통의 편지'. 사용자는 분석하거나 결정하지 않고 받기만 합니다. 밖에서 3인칭으로 해석해 주는 운세앱과는 정반대입니다.
그리고 이 경험은 리딩 종류마다 다른 방식으로 닿습니다.
이 케이스의 본문은 주력 리딩인 '그 사람 답장 한 통'입니다.
문제는 이 컨셉이 첫 화면에서 제대로 전달되지 않는다는 데 있었습니다(v2 컨셉 정답률 42%). 좋은 컨셉도 첫 화면에서 오해를 사면, 뒤의 모든 정교함은 의미가 없습니다.
진화 제품 진화 · v1 → v2 → v3
각 단계가 다음 단계의 질문을 정의했습니다 — v1은 어떤 사용자가 반응하는지, v2는 결제 의향과 이해도를, v3는 화면 개선을 다뤘습니다. 이 케이스의 본문은 v3이지만, 그 결정들은 앞 단계의 데이터 위에 서 있습니다.
초기 버전 — 지불의향(WTP) 테스트 + 설문 n=12로 지불의향과 전달을 분리해 검증.
LoveLens — v2에서 확인한 문제를 온보딩·입력·결과 화면 수정으로 각각 연결했다. ↓ 아래에서 단계별로
v1 탐색 · 타겟 설계 · 1–3월
'되는 느낌'으로 만들면 무엇이 통했는지 모릅니다. 그래서 타로킹·사주킹을 서로 다른 제품 구조로 동시에 0→1로 띄우고, 진입→시작→완주를 풀퍼널로 비교했습니다(진입→완주 완주율: 타로 56% vs 사주 81%).
타깃을 데이터로 좁힘
토픽 분포에서 연애 ~40%로 1위(2위 직장 14%의 약 3배), 연애+관계 ~45% — 이후 'AI 연애 타로 채널링'으로 타깃을 좁히는 직접 근거가 됐습니다.
A/B 테스트 · n=1,584 · 랜딩 '카드 뽑기' 변형 A → B
CTA 클릭률 = 랜딩 진입 세션 중 '카드 뽑기' 버튼 클릭 · 완주율 = 시작한 세션 중 끝까지 완료. (광고성 CTR 아님 — 무료·단일액션 랜딩)표면 클릭률(비유의)만 보고 B를 골랐다면 완주를 5.3%p(유의) 깎을 뻔 — '클릭→완주' 풀퍼널로 vanity metric을 차단했다.
※ 별개 발견: 타로킹은 진입 세션의 43%가 리딩을 시작도 않고 이탈(시작하면 90%+ 완주) — 그래서 결과 품질보다 시작 전 화면·진입 절차를 먼저 고치기로 했다(데이터로 방어 가능한 제품 판단). 트래픽을 모으는 채널과 전환되는 제품 구조는 다른 축 — 단일 실험이 아니라 병렬 비교였기에 이 판단이 보였다.
v2 검증 · 결제의향·컨셉 · 3월 말–4월
결제 시스템(PG) 승인 전에, 결제 없이도 "이 컨셉에 돈을 낼 사람이 있는가"를 검증해야 했습니다. 표시 가격이 붙은 결제 버튼을 노출하는 가짜 결제 버튼 테스트(실제 결제 없이 버튼만 노출) + 정성 설문(n=12)으로 지불의향과 병목을 분리했습니다.
막상 검증해 보니 통념과 반대였습니다 — 결제하지 않은 이유는 '가치가 불명확'(6/12)이 압도적이고 '가격 부담'은 단 1/12. 진짜 병목은 컨셉 전달 실패(설문 정답률 42% · 5/12) — 특히 '전지적X시점'이라는 이름이 소설·드라마처럼 읽혀 무슨 서비스인지·가치가 전달되지 않은 것이었습니다.
정량 — 실유저 세션 퍼널 · 2026.04 (~4/27 · DB 재집계)
방문 492 세션 · 유입 78% direct + 커뮤니티(스레드·디시·에타) · 광고 0
정성 — v2(초기 버전) UX 설문 · n=12 · 2026.04
내가 내린 결정
매출을 좇는 대신 증거 기반 피벗을 택했습니다. 이름이 서비스·가치를 전달하지 못한다는 근거로 '전지적X시점 → LoveLens' 리브랜딩 + 가치 전달 중심 재구축을 결정했습니다. '전지적X시점'은 소설·드라마처럼 들려 무슨 서비스인지 안 보였고, 'LoveLens'는 이름만으로 무엇을 해주는지 전달됩니다. 'X'는 전 애인(EX)을 겨냥한 의도된 언어유희였지만, 재치만으로는 서비스를 설명하지 못한다는 걸 데이터가 보여줬습니다 — 상품명 변경 자체가 데이터로 방어한 전략 결정이었습니다. 이 단계의 성과는 매출이 아니라, 이름과 가치 설명을 바꿔야 한다는 판단을 데이터로 얻었다는 것 자체입니다.
가격정책 — '가격이 허들'이라는 가설이 틀렸으므로(가치 불명 6/12 vs 가격 부담 1/12), 가격을 낮추는 대신 설문으로 검증한 적정가로 재설정하고 자원을 컨셉 전달에 투자했습니다.
v3 빌드 · 재설계 · 6월 → PG 승인 대기
좋은 리뉴얼은 "다 바꿨다"가 아니라 "무엇을 버리고 무엇을 남겼는가"로 증명됩니다. 1인칭 빙의(편지) 컨셉과 면책 원칙, 관계 상황별 분기(지금/그때)는 발전적으로 계승하고, 사용자가 처음 보는 이름·첫 화면·입력·결과 형식을 바꿨습니다.
| 결정 지점 | v2 (전달 실패) | v3 (재설계) |
|---|---|---|
| 네이밍 | 전지적X시점 — 소설·드라마로 읽혀 가치 불명 | LoveLens · 닮은 정도 |
| 진입 톤 | 기능 메뉴형 홈 | 감정 공감 온보딩 ("답장이 오지 않을 때") |
| 결과 형식 | 3카드 5섹션 · 심층 22장 | 3섹션 정제 (몰입 vs 피로 균형) |
| 입력 방식 | 카드·상황 수동 선택 | 대화형 단계 입력 · 빙의도 게이지 (입력 충분도 가설) |
실제 화면 비교 · 이전(v2) → 지금(v3) · 세 축
1 공감
2 그 사람의 시점
3 정·역방향
4 한 마디
기능 메뉴형 홈으로는 '타로·빙의'라는 정체성과 컨셉이 첫 화면에서 전달되지 않았다 — 설문 컨셉 전달 정답률 42%, '빙의'의 과한 진지함, '전지적X시점'이 소설·드라마로 읽혀 서비스 불명.
이름을 LoveLens·'닮은 정도'로 바꾸고, 컨셉을 공감 → 그 사람의 시점 → 정·역방향 → 한 마디 4페이지로 나눠 첫인상에서 정체성을 확립.
카드·상황을 한 번에 고르게 하면 '정보를 더 넣을수록 정확해진다'는 입력의 가치가 보이지 않았다 — 카톡 대화 업로드의 의미조차 사용자에게 전달되지 않음.
그 사람 호명·둘의 사주·말투·고민을 단계별 대화로 입력하고, 채울 때마다 빙의도 게이지가 차오르게 해 '입력할수록 정확해진다'는 가설을 눈에 보이게 설계했다(효과는 v3 출시 후 검증).
점수형·5섹션·심층 22장의 공통 포맷은 컨셉별 핵심 가치가 묻히고, 길이만큼 피로가 컸다.
컨셉별 핵심 가치만 선별해, '그 사람'이 직접 쓴 1인칭 편지 3섹션 + 근거 카드로 정제 (몰입과 피로의 균형).
v2는 점수·운세 톤이었지만 "재미·성찰용이며 전문 상담을 대체하지 않는다"는 면책은 v2부터 일관됐다 — 책임 설계는 리뉴얼이 아니라 처음부터의 원칙.
이후 우선순위 판단 · PG 승인 대기 중
"관련 문서를 찾아 답하는 방식(GraphRAG)으로 답변 품질을 높이자"는 제안이 들어왔습니다. 좋아 보였지만 바로 착수하지 않고 4축으로 분해해 실측했습니다 — 결과는 예상과 달랐습니다. 유저 데이터가 사실상 0이라 품질을 개선해도 검증할 방법 자체가 없었고, 지금 병목은 답변 품질이 아니라 유입이라는 재정의였습니다.
내가 내린 결정
품질 개선을 보류하고, 무엇이 병목인지는 측정값으로만 판정하기로 했습니다 — 유입이 병목이면 품질 제안도 보류합니다. 아직 읽기 수·재방문율을 측정할 수 없는 개선안은 실험으로 등록하지 않고 보류했고, "읽기 수백 건 확보·재방문율 측정 가능"을 다시 검토할 조건으로 함께 박아 보류가 방치가 되지 않게 했습니다 — 좋아 보이는 기능이라도 측정할 수 없으면 지금은 만들지 않는다는 기준을, 이 제품에도 그대로 적용했습니다.
원칙 책임 설계
관계·운세 콘텐츠는 단정적 예언이 사용자에게 해가 될 수 있습니다. 그래서 처음부터 "미래를 예언하는 게 아니라 현재 에너지를 읽는다"를 로딩에 명시하고, 결과는 "~로 보여요" 톤 + 면책 고지("AI가 재구성한 것 · 실제 의견 아님")로 일관되게 설계했습니다.
v3에서는 이 원칙을 프롬프트·모델이 바뀌어도 단정적 예언 금지·AI 생성물 표기·면책 고지가 빠지지 않도록 출력 규칙에 넣었습니다 — "나중에 고쳤다"가 아니라 "원래 그렇게 설계했다"를 기록으로 보여줄 수 있다는 뜻입니다.
설계 원칙 → 제품 불변식
① 단정적 예언 금지 · ② AI 생성물 표기 · ③ 면책 고지 — 세 가지를 화면 카피가 아니라 출력 규칙으로 고정해, 모델·프롬프트가 바뀌어도 깨지지 않게 했습니다.
정직 한계
실유저까지 검증한 스터디 — 정직한 범위
이 케이스는 제품을 실유저까지 검증한 스터디입니다. 검증을 위해 초기 버전을 실제 출시·운영했고(실유저 트래픽 492세션·지불의향 테스트), 그 데이터가 '병목은 가격이 아니라 가치 전달'임을 보여줘 증거 기반으로 피벗했습니다. 방법론은 정직하게 적습니다 — 지불의향(WTP)은 실제 결제 없이 가격이 붙은 가짜 결제 버튼을 노출하는 UI/UX 테스트 결제 페이지로 검증했습니다. 실 PG 연동 전이라 실매출은 0이고 의향 신호(상향 편향)이며, n=12는 방향 시그널입니다. 다시 설계한 v3는 다음 검증 대상이라 "전환·완주·리텐션이 개선됐다"까지는 주장하지 않습니다. 보여드릴 수 있는 건 운영 데이터로 문제를 진단하고 방향을 튼 의사결정의 추적성입니다 — 구체적으로는 직관이면 틀렸을 두 결정(v1에서 표면 클릭률만 보고 골랐다면 완주율을 5.3%p 깎을 뻔한 선택 · v2에서 '가격이 병목'이라는 가설)을 실유저 데이터로 바로잡은 추적성입니다.
