⟪70%는 사고 싶어서 망설이는 게 아니다⟫
기업은 점점 더 똑똑하게 마케팅합니다. 가능한 한 많은 데이터를 모아 분석하고 맞춤형으로 추천하죠. 쿠폰을 보내고, 이탈을 막는 시나리오로 촘촘하게 경험을 설계합니다. 그런데 말입니다. 사용자도 이러한 흐름을 주도적으로 판단하고 선택적으로 활용합니다. 마케팅 시나리오에 점차 적응을 하는 거죠. 이제 공급자가 설계한 퍼널을 따라 그대로 움직이지 않습니다. 오히려 이 퍼널을 활용하기도 하죠.
Iterable이 2026년 4월 발표한 리포트에 따르면, 소비자 1,084명과 마케터 505명을 조사한 결과를 토대로 다섯 가지 흥미로운 사실을 소개합니다.
1️⃣ 70%
70%의 소비자는 결제 직전에 장바구니를 일부러 비웁니다. 사고 싶은데 망설이는 게 아닙니다. 비워두면 시스템이 알아서 쿠폰을 보낸다는 걸 압니다. 이탈이 아니라 네고, 즉 흥정입니다.
2️⃣ 22%
22%의 소비자는 쿠폰을 중복해서 적용합니다. 원래 쿠폰은 하나만 쓰도록 되어 있습니다. 그 제한을 피해 여러 개를 함께 적용하는 겁니다. 규칙을 잘 아는 사람일수록 더 깊이 파고듭니다.
3️⃣ 67%
67%의 소비자는 급한 게 아니라면 가격이 내릴 때까지 구매를 미룹니다. AI가 지금 사라고 권해도 바로 사지 않습니다. 조금 기다리면 더 좋은 조건이 나온다는 걸 알기 때문입니다.
4️⃣ 72%
72%의 소비자는 더 나은 혜택을 따라 서비스를 갈아탑니다. 한곳에 오래 머물지 않습니다. 어느 쪽이 더 주는지를 보고 움직입니다. 충성보다 타이밍이 먼저입니다. 2년 약정으로 가입한 인터넷 통신사를 갈아타면서 해지방어팀과 협상하는 팁들을 쉽게 검색할 수 있습니다.
5️⃣ 64%
64%의 소비자는 처음부터 해지할 생각으로 무료체험을 시작합니다. 다음 결제일 전에 끊겠다고 계획하고 들어옵니다. 가입자 수가 늘어도 진짜 마음은 다른 곳에 있습니다.
이런 상황에서는 퍼널 지표가 흔들립니다. 이탈률, 클릭률, 가입 전환율. 예전엔 사용자의 마음을 읽는 신호였습니다. 지금은 사용자가 일부러 만드는 값입니다. 숫자는 오르는데 진짜 의도는 안 보입니다.
Iterable CMO는 한 인터뷰에서, 마케터의 64%가 자신들의 개인화 캠페인이 보여주기에 가깝다고 인정한다고 밝혔습니다.
[ 큐레이터의 문장 🎒 ]
기업은 고객 접점 채널을 늘리고 데이터를 수집해 자동화를 설계했습니다. 이를 통해 규모를 키우는 데 매달렸습니다. 그런데 사용자도 그 패턴을 파악했습니다. 이탈률이나 클릭률은 사용자의 진짜 마음을 대신 말해주지 못합니다. 자동화 규칙이 보편화될수록, 사용자는 영리하게 기다리는 법을 학습합니다.
사용자가 시스템과 숨바꼭질하지 않게 돕는 게 먼저입니다.
좋은 경험은 사용자를 붙잡지 않습니다. 신뢰하도록 만듭니다.
Source: https://t.co/bOrEqny0wx
더 강한 자극을 좇는 인간의 욕망은 음식점 간판부터 물들였다. '엽기', '응급실', '핵', '마약'과 '폭탄'. 노이즈 마케팅은 떡볶이 한 그릇마저 도전 과제로 바꾼다. 허기가 아닌 감정으로 먹는다. 벅찬 하루, 무뎌진 혀엔 더 강한 자극을 찾는다. 시끄러운 진통제가 늘고 있다. 디자인도 비슷하다.
⟪1순위 목표는 "중독"이었다⟫
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마이크로소프트는 6월 2일 'Build 2026'에서 새 AI 도구 'Scout'를 공개했습니다. 그리고 IT 매체 404 Media가 내부 문서를 입수했습니다. 보도에 따르면 Scout의 출시 계획은 세 단계로 나뉘는데, 그 첫 번째가 놀랍게도 "사람들을 중독시킨다"였습니다.
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AI 제품의 1순위 목표가 '사용자 중독'이었던 겁니다.
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마이크로소프트는 곧바로 반박했습니다. 사용자를 오래 붙잡으려는 게 아니라, 일을 빨리 끝내게 도우려는 것이라고요. 그렇다면 왜 이런 문서가 나왔을까요.
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마이크로소프트의 Copilot은 도입한 기업은 많지만, 실제로 쓰는 직원은 적습니다(월스트리트저널, 2026년 2월). 클로드나 챗GPT보다 덜 유용하다고 느끼는 거죠. 손이 안 가는 도구를 자주 쓰게 만드는 가장 쉬운 길, 그게 '중독'입니다. 선을 넘는 유혹은 어디에나 있습니다.
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기술이 부족해서가 아닙니다. 같은 행사에서 마이크로소프트는 자체 AI 모델 7종을 공개했습니다. 기술력은 충분합니다. 진짜 문제는 그 기술을 어디에 쓰느냐입니다.
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'잘 쓰게 만드는 것'과 '떠나지 못하게 붙잡는 것'은 다릅니다. 좋은 도구는 일이 빨리 끝나니까 다시 찾습니다. 반면 중독은 쓸모와 상관없이 사용자를 불안하게 만들어 붙잡아 둡니다. 무한 스크롤로 사용자의 시간을 뺏는 SNS가 그렇게 우리 시간을 가져갔습니다. 이젠 AI 생산성 도구도 같은 길을 갈지 모릅니다.
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오래 쓰인 지표인 리텐션(재방문율)도 다시 생각해봐야 합니다. 사용자가 왜 다시 오는지, 그 이유를 빼고 보면 리텐션은 결국 '떠나지 못한 사용자 수'에 불과합니다.
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무엇을 성공이라 부르는지에 따라 경험을 설계하는 목적과 방식이 달라집니다. 오래 머문 걸 성공이라 부르면, 사용자의 만족과 무관하게 오래 붙잡는 방향으로 만들게 됩니다. 과업을 빠르게 끝낸 걸 성공이라 부르면, 사용자를 더 쉽게 놓아주는 방향으로 설계하게 됩니다. 같은 AI 기술도, 무엇을 성공으로 정의하느냐에 따라 정반대로 쓰입니다.
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Source: Tech Brew 'THE DOWNLOAD'(2026.6.4)
https://t.co/Cn2WXmcGuj
⟪당신의 대시보드는 거짓말을 하고 있다⟫
구글에 검색해도 AI가 답을 바로 정리해주는 시대입니다. 사용자는 링크를 눌러 웹사이트로 넘어가지 않습니다. 화면 안에서 그냥 끝냅니다. 클릭이 사라지고 있습니다.
여기서 어색한 상황이 생깁니다. 사용자는 챗GPT를 통해 새로운 제품과 서비스를 알게 됩니다. 하루가 지나 직접 그 제품을 찾아 구매까지 합니다. 그런데 대시보드에는 그냥 '직접 유입'이라고만 찍힙니다. 처음 그 제품을 소개해 준 사람은 기록에 남지 않습니다. 이 틈을 숫자로 짚어봤습니다.
1️⃣ 73%
글로벌 브랜드의 73%가 제휴 프로그램으로 매출이 늘었다고 답했습니다. 지표에 안 잡히는 곳에서 벌어지는 일들이 꽤 많다는 이야기입니다.
2️⃣ 94%
기업의 94%가 마지막 클릭만 보던 방식을 버리기 시작했습니다. 그 숫자 하나로는 진짜 여정이 안 보인다는 걸 알아챈 겁니다.
3️⃣ 14%
AI가 답을 만들 때 '믿을 만한 출처'로 인용하는 게 전문 크리에이터입니다. 내년에 이들과 협업하겠다는 브랜드가, 안 하겠다는 브랜드보다 14%포인트 더 많습니다. 모든 파트너 유형 중 가장 큰 폭입니다.
4️⃣ 11%
전문 리뷰어가 그 뒤를 잇습니다. 협업을 늘리겠다는 브랜드가 줄이겠다는 쪽보다 11%포인트 많습니다. 이들이 쌓아 올린 리뷰가 AI 답변의 출처가 되고 있습니다.
5️⃣ 3.2배
GEO 분석(authoritytech, 2026)에 따르면 최근 30일 안에 갱신된 콘텐츠는 오래된 페이지보다 AI에 약 3.2배 더 자주 인용됩니다. AI가 인용하는 글의 절반가량이 13주 안에 쓰인 것입니다. 단, 날짜만 바꾸면 소용없습니다. 내용까지 의미 있게 업데이트해야 합니다.
6️⃣ GPT, 첫 커머스 전환의 실패
오픈AI는 2025년 9월 챗GPT 안에서 바로 사는 '원클릭 결제(Instant Checkout)'를 처음 선보였습니다. 엣시가 첫 파트너였습니다. 그런데 판매가 기대만큼 일어나지 않았고, 약 반년 만인 2026년 3월 이 기능을 접었습니다. 편리함만으로는 부족했던 겁니다.
7️⃣ 앱인앱
그래서 엣시(Etsy), 타깃(Target), 인스타카트(Instacart)는 방향을 바꿨습니다. 챗GPT 안에 쇼핑을 통째로 넣는 '앱인앱(App-in-App)' 구조로 갈아탔습니다. 국내 서비스 중에서는 토스의 앱인토스 전략과 유사합니다.
[ 큐레이터의 문장 🎒 ]
딸깍 한 번에 쉽게 답이 나오는 시대입니다.
하지만 진짜 가치는 마지막 클릭, 하나에만 있지 않습니다. 클릭하기 한참 전에, 사용자가 발견하는 순간, 구매하겠다는 마음이 동하는 순간에 있습니다. 디자이너가 AI를 꺼둔 시간에 안목을 쌓듯, 데이터를 보는 사람도 가끔은 대시보드 숫자를 의심해야 합니다.
측정되지 않는다고 기여가 없는 건 아닙니다.
보이지 않는 기여를 읽어내는 것, 그게 지금 더 중요해지고 있습니다.
Source: https://t.co/mjSVmgwiMZ (2025 Affiliate Marketing report) · authoritytech (2026) · CNBC · Retail Brew
https://t.co/1FXUwtzYsi
⟪쇼핑몰이 챗GPT 안으로 들어왔습니다⟫
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쇼핑을 하기 전에 쇼핑앱을 켜는 대신 AI에게 먼저 물어보고 비교하는 사용 패턴이 늘고 있습니다. AI에 연결되는 쇼핑몰이 늘어나면 더 많은 사용자가 앞으로 챗GPT에서 쇼핑을 할 겁니다.
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지난달엔 수공예 마켓플레이스 엣시(Etsy)가 챗GPT 안에서 작동하는 전용 앱을 선보였습니다. 토스가 외부 미니앱을 자기 앱에 들이는 '앱인토스'처럼, 챗GPT도 엣시 같은 쇼핑몰을 들이기 시작했습니다. '앱인GPT'인 셈입니다. 엣시는 한국으로 치면 아이디어스 같은 핸드메이드 마켓인데, 대화창에서 '@Etsy'를 부르고 원하는 걸 말하면 상품을 찾아 비교해주고 엣시 사이트로 연결해줍니다.
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이러한 에이전틱 커머스 흐름은 작년 9월부터 시작됐습니다. 오픈AI와 스트라이프가 챗GPT 안에서 바로 사는 'Instant Checkout'을 내놓았고, 엣시가 첫 파트너였습니다. 그런데 예상만큼 잘 팔리지 않았습니다. 결국 올해 3월 그 결제 기능을 접고, 리테일러가 직접 만든 앱을 챗GPT에 붙이는 방식으로 갈아탔습니다.
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엣시만의 행보가 아닙니다. 구글은 제미나이와 AI 검색에, 마이크로소프트는 코파일럿에 쇼핑 기능을 붙였습니다. 타깃(Target), 인스타카트(Instacart), 세포라(Sephora)도 합류했습니다. 이러한 흐름으로 에이전틱 커머스 생태계가 빠른 속도로 구축되고 있습니다.
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아직 에이전틱 커머스 시장에 압도적인 서비스나 기술표준이 없는 상황에서, 다른 행보를 보이는 곳도 있습니다. 아마존은 오히려 챗GPT의 크롤러를 막았습니다. 남의 에이전트 안으로 들어가면, 브랜드는 수많은 선택지 중 하나로 협상력이 떨어지기 때문입니다.
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결국 핵심은 '내가 원하는 상품을 발견할 수 있는가'입니다. 사용자를 대신해 AI가 상품을 얼마나 잘 찾아주느냐, 그리고 그 짧은 대화 안에서 내 브랜드가 어떻게 후보에 오르느냐. 결제를 매끄럽게 만드는 일보다, 그 전에 먼저 선택받는 게 순서입니다.
https://t.co/Fgn7j3sBn0
⟪비전공자가 알면 유용한 디자인 심리학 2편⟫
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열쇠공의 역설 | Locksmith's Paradox
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한 열쇠공이 견습 시절엔 잠긴 문 하나를 여는 데 한참 걸렸습니다.
몇 번이고 차에서 다른 도구를 가져왔습니다.
땀을 흘리며 주변을 망가뜨리기까지 했습니다.
그런데 그때 사람들은 "애쓰는군요"라며 팁까지 얹어줬죠.
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실력이 늘어 1분 만에 깔끔하게 문을 열게 되자
오히려 "어? 벌써 끝난 거예요?"라며 값을 깎았습니다.
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잘하게 될수록 보상이 줄어든 겁니다.
행동경제학자 댄 애리얼리가 실제로 만난 열쇠공의 이야기입니다.
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고객은 결과만 보지 않습니다. '얼마나 애썼는가'를 함께 봅니다.
크루거 연구팀(2004)은 똑같은 작품도 "더 오래 걸렸다"고 하면 더 높게 평가하고 더 비싸게 매긴다는 걸 실험으로 보였습니다. 보이는 노력이 값을 만든 거죠.
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잘 풀린 문제일수록 노력은 눈에서 지워집니다.
그래서 때로는 가장 잘하는 사람이 가장 저평가받습니다.
이러한 현상이 열쇠공의 '역설'인 이유죠.
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1편의 이케아 효과와 열쇠공의 역설은 같은 현상을 마주 보고 있습니다.
이케아 효과에서는 '내 노동'이 투입돼서 내 것을 과대평가했죠.
열쇠공의 역설에서는 '남의 노동'이 나에게 잘 보이지 않아 그 결과를 깎습니다.
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그래서 잘하는 것만큼, 과정을 보이게 만드는 것도 실력입니다.
결과만 툭 내미는 대신 무엇을 덜어냈고 어떤 막다른 길을 지나왔는지
자주, 반복해서 과정까지 함께 건넬 때, 문이 열리는 '1분'의 무게가 비로소 전해집니다.
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Source: Kruger, Wirtz, Van Boven & Altermatt (2004), "The Effort Heuristic", Journal of Experimental Social Psychology, 40(1), 91–98
Dan Ariely, "Locksmiths" (2010, 블로그·유튜브)
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📌 "별거 아니네"라는 소리를 들었을 때 다시 보세요
💬 당신의 애씀이 가장 허탈하게 지워졌던 순간은 언제였나요?
📨 디자인과 심리학에 관심 있는 친구에게 공유해주세요
⟪비전공자가 알면 유용한 디자인 심리학⟫
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이케아 효과 | IKEA Effect
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내가 만든 것은
실제보다 더 좋아 보이는 현상
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내 디자인의 약점이 안 보이는 이유
직접 조립한 가구가 더 좋아보이는 이유
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가장 좋은 평가자는 만드는 것과 떨어진 순수한 사용자입니다.
그래서 AI 시대에도 여전히 리서치가 필요합니다.
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Source: Norton, Mochon, Ariely (2012) "The IKEA Effect: When Labor Leads to Love", Journal of Consumer Psychology, 22(3), 453–460
https://t.co/dgCutkAGeR
2026년 6월, 64번째 뉴스레터를 발행했습니다. 📮
매달 1번씩 잊지 않기 위해 보내는 편지에는 일하는 마음을 담고 있습니다.
Intro - 바나나에도 사용자 경험이 있을까?
#1. 디자인에 "딸깍"은 없다 (feat. 롱블랙) 🧚
#2. 비전공자가 알면 유용한 심리학 01 - 이케아 효과 🛏️
#3. 구글에 "무시"를 검색했더니 구글이 나를 무시했다 🔎
#4. "알면 사랑한다"는 마음으로 Jumping Together 🦂
#5. 핀 했어요? 오프라인으로 가세요! 📌
Outro - 연결을 기다리는 채널들
https://t.co/UhVmOV6sct
⟪집을 공짜로 치워드립니다. 단, 영상 좀 찍어갈게요⟫
독일 AI 스타트업 MicroAGI가 5월 28일 뉴욕에서 '시프트(Shift)'라는 앱을 출시했습니다. 집을 무료로 청소해주는 대신, 작업자가 머리에 카메라를 쓰고 빨래 개기부터 팬에 눌어붙은 얼룩 닦기까지 청소 전 과정을 1인칭 시점으로 녹화합니다. 이 영상은 가사 로봇을 가르치는 학습 데이터가 됩니다. 청소는 2시간 단위로 진행되고, 출시 직후 "수천 건이 넘는" 예약이 몰렸다고 합니다.
'무료'가 아니었습니다. 영상을 촬영하는데 동의해야 했죠. 텍스트나 이미지는 웹에서 긁어모을 수 있지만, '집안일을 하는 사람의 몸짓'은 누군가의 사적 공간에 들어가야만 얻을 수 있습니다. 그래서 회사는 청소비를 떠안으면서까지 그 장면을 사들입니다. 얼굴과 신분증은 흐리게 처리한다지만, 실제로 데이터가 되는 건 '내 집의 구조와 내 하루의 동선'입니다.
일상의 공간이 학습할 데이터로 바뀌는 시대에, '내가 무엇에 동의했는지'를 사용자가 쉽게 이해하게 만드는 일. 앞으로의 풀어야 할 숙제입니다.
https://t.co/h70XvodRai