🕐 AI 제품 온보딩에서 30초 안에 가치를 보여주는 법

제품 디자인의 세계에서 '온보딩'은 사용자와 플랫폼 간의 중요한 첫 악수와 같습니다. 이는 기본적인 튜토리얼부터 복잡하고 규정 준수 중심의 흐름에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 광범위한 용어입니다. 이러한 다양성에도 불구하고 대부분의 온보딩 전략은 교육(사용자가 숙달하도록 안내), 규제(안전하고 신뢰할 수 있는 설정 보장), 판매 중심(전환을 유도하기 위한 기능 강조)이라는 세 가지 반복적인 패턴의 조합에 의존합니다.

이러한 접근 방식은 독립적으로 존재하지 않으며, 사용자 여정의 특정 단계에 국한되지도 않습니다. 많은 경우, 가입 전후에 모두 나타나며 미묘하고 전략적인 방식으로 중첩됩니다. 하지만 가입 전 단계에는 특히 중요한 부분이 있습니다. 바로 제품이 공감을 얻는지, 사용자의 관심을 끌고, 이상적으로는 계속 사용하려는 의도를 얻어내는지에 대한 첫 번째 실제 시험대라는 점입니다.

이것이 이 글의 초점입니다. 일반적인 의미의 온보딩이 아니라, 사용자의 인내심이 가장 적고 떠나갈 가능성이 가장 큰 바로 그 시작점, 즉 가입 전 흐름에 대해 다룹니다. 그리고 특히 개인화와 인식된 가치라는 두 가지 힘이 그 순간을 어떻게 형성하고, 사용자가 다음 단계로 나아갈지 여부를 결정하는지에 대해 알아봅니다.

온보딩이 중요한 이유: 기능 둘러보기를 넘어서

과거에는 대부분의 가입 전 온보딩 흐름이 짧고 기능에 초점을 맞추어 사용자에게 작동 방식을 최대한 빨리 보여주도록 설계되었습니다. 그러나 이 접근 방식은 사용자가 앱 작동 방식은 이해할 수 있어도 왜 그것이 자신에게 개인적으로 중요한지는 이해하지 못하기 때문에, 사용자에게 계속 머무를 실질적인 이유를 제공하지 못하는 경우가 많습니다.

이제는 온보딩을 단순히 기능을 둘러보는 과정이 아니라, 동기를 부여하는 경험으로 다르게 생각할 때입니다. 온보딩은 단순한 또 하나의 단계가 아니라, 그 이후에 이어질 모든 것의 전체적인 분위기를 설정합니다. 수치가 이를 뒷받침합니다. RevenueCat의 보고서에 따르면 전체 평가판의 80~90%가 0일 차에 발생하며, Wyzowl은 86%의 고객이 훌륭한 온보딩 경험을 통해 더 충성스러워진다고 밝혔습니다. 이 통계들은 처음 몇 분의 중요성을 강조합니다. 이 초기 추진력을 놓치면 사용자는 오래 머물지 않을 것입니다.

동기 부여 구축: 사용자 심리 이해하기

디자인에 뛰어들기 전에, 무엇이 사람들에게 진정으로 동기를 부여하는지 이해하는 것이 중요합니다. 새로운 것을 시도하는 데 진정으로 흥분할 때, 그것은 완벽한 단계별 설명서를 받았기 때문인 경우는 거의 없습니다. 대신, 무언가가 '딱 들어맞았기(clicked)' 때문입니다.

• 개인적 연관성(Personal Relevance): 그 경험이 개인적이고 자신과 직접적으로 관련이 있다고 느껴져, 삶의 실질적인 무언가를 해결해 주었습니다.
• 정서적 연결(Emotional Connection): 호기심과 안도감에서부터 흥분과 긍정적인 종류의 두려움에 이르기까지 다양한 감정을 불러일으켰습니다. 정서적 마찰은 강력한 추진력이 될 수 있습니다.
• 자신감(Confidence): 그것을 처리할 수 있다고 느꼈습니다. "그래, 난 할 수 있어"라는 느낌은 큰 힘이 됩니다.
• 타이밍(Timing): 처음의 관심은 빠르게 사라지므로, 그 순간이 지나가기 전에 행동할 수 있는 짧은 기회의 창이 있습니다.

개인적 연관성, 감정, 자신감, 타이밍 모두가 중요하지만, 그 어느 것도 품질 없이는 효과를 발휘하지 못합니다. 이것은 단지 영리한 문구나 화려한 시각 자료에 관한 것이 아니라, 자신의 목적을 알고 그것을 끝까지 수행하는 제품에 관한 것입니다. 명확한 약속, 원활한 경험, 투명한 가격, 그리고 도움이 되는 UI가 모두 함께 작용하여 실질적인 무언가를 제공합니다. 어느 한 부분이 어긋나면 사용자는 그것을 느끼게 되며, 일단 사용자가 들어온 후에는 제품 자체가 뒷받침되지 않으면 어떤 온보딩 심리학으로도 보완할 수 없습니다.

개인화의 힘

전환을 유도하는 온보딩을 설계할 때 개인화는 참여도와 유지율에 직접적인 영향을 미치므로 가장 먼저 고려해야 할 사항입니다. 개인화된 경험은 제품이 처음부터 관련성 있게 느껴지도록 만들어, 사용자가 누구이며 무엇을 성취하고 싶은지에 적응하여 그들이 가치를 발견할 만큼 오래 머물 가능성을 높입니다.

첫인상을 넘어, 제품 디자인에서의 개인화는 구조화되고 자발적인 입력을 수집할 기회를 만듭니다. 온보딩 중에 사용자는 목표, 역할, 사용 사례와 같은 세부 정보를 기꺼이 공유하는 경우가 많은데, 이는 나중에 추출하기 어렵거나 비윤리적일 수 있습니다. 이 데이터는 사용자를 세분화하고, 패턴을 감지하고, 무엇이 효과적인지 이해하고, 이탈한 사용자에게 후속 조치를 취하는 데 사용될 수 있습니다. 따라서 개인화는 단지 사용자가 이해받고 있다고 느끼게 하는 것뿐만 아니라, 특히 AI 기반 제품에 중요한 지속적인 개선을 위한 데이터 기반을 구축하는 것에 관한 것입니다.

이 기반을 바탕으로 다음 단계는 AI 기반 제품에서 개인화가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 것입니다. 즉, 효과적인 온보딩이 어떤 모습이며, 복잡성을 추가하거나 신규 사용자를 압도하지 않으면서 이를 어떻게 맞춤화할 수 있는지 알아보는 것입니다. 핵심적인 새로운 패턴들을 분석해 보겠습니다.

작고 단순하게 시작하기

AI 기반 앱의 효과적인 온보딩은 최소한의 마찰로 시작해야 합니다. 사용자의 이름이나 선호하는 닉네임을 묻는 것과 같은 간단하고 개괄적인 질문은 많은 노력을 요구하지 않으면서도 개인화된 느낌을 줄 수 있습니다. 이 단계의 목표는 경험을 압도적이지 않고 인간적이고 접근하기 쉽게 만드는 것입니다.

일부 제품은 후속 조치 및 직접적인 연락을 위해 이메일 주소를 요청하는 것으로 시작하지만, 그 요청의 타이밍이 중요합니다. 많은 사용자는 제품의 가치를 이해하기 전에 개인 정보를 요청받으면 흐름을 포기합니다. 사소한 장애물조차도 측정 가능한 영향을 미칠 수 있습니다.

제가 작업할 기회가 있었던 한 제품에서는 두 단계 사이의 간단한 3초짜리 비디오 전환이 바로 그 지점에서 완료율의 눈에 띄는 하락을 야기했습니다. 작은 지연이었지만, 흐름의 추진력을 깨뜨리기에 충분했습니다.

이는 초기 단계를 신중하게 테스트하는 것의 중요성을 강조합니다. 연락처 정보를 미리 요청할 계획이라면, 배치와 표현 방식을 A/B 테스트하십시오. 몇 초, 또는 타이밍이 좋지 않은 질문 하나가 모든 차이를 만들 수 있습니다.

목적을 가지고 질문 설계하기

온보딩 중에 하는 질문은 데이터를 수집하는 것 이상의 역할을 합니다. 그것들은 사용자가 처음부터 제품을 어떻게 인식하는지를 형성합니다. 잘 설계된 질문은 제품이 사용자의 목표를 중심으로 구축되었음을 알리고, 즉각적으로 관련성 있는 경험을 구성하는 데 도움이 됩니다. 제품 관점에서 이것은 가치를 전면에 배치하는 것입니다. 초기 개인화를 통해 사용자를 안내함으로써 나중에 필요한 설정의 양을 줄일 수 있습니다. 심리적인 이점도 있습니다. 무언가를 맞춤화하는 데 노력을 투자한 사용자는 그것에 더 참여할 가능성이 높아져, 더 강력한 평가판 활성화와 더 자격 있는 사용자로 이어집니다.

질문의 구조와 복잡성은 제품의 성격과 일치해야 합니다. 사용 사례가 좁은 간단한 제품의 경우 단일 온보딩 경로로 충분할 수 있습니다. 그러나 여러 사용자 유형이나 광범위한 기능을 가진 제품의 경우, 이전 응답에 따라 질문이 조정되는 분기형 흐름이 일반적으로 더 효과적이며, 가장 관련성 높은 기능만 제시하고 경험을 집중적이고 개인화된 상태로 유지할 수 있습니다.

모든 질문은 그 존재를 정당화해야 합니다. 경험을 개선하는 데 필요한 것만 물어보십시오. 명확한 기능적 또는 전략적 목적이 없는 채우기용 질문이나 모호한 프롬프트를 피하십시오. 각 추가 단계는 마찰을 유발하므로 그 자리를 차지할 가치가 있어야 합니다. 이 접근 방식은 초기 참여를 개선하고 이탈을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, Canva는 일반적인 제품 둘러보기를 목표 기반 온보딩 경로로 대체하여 관련 기능을 더 빨리 보여줌으로써 유지율을 높였습니다.

일반적으로 제품이 유연할수록 목적이 분명하고, 적응 가능하며, 사용자별 온보딩 흐름을 설계하는 것이 더욱 중요해집니다.

논리적이고 맥락을 인식하는 질문 흐름 구축하기

잘 설계된 온보딩 흐름은 무엇을 묻는지뿐만 아니라 각 질문이 이전 질문과 어떻게 연결되는지를 통해 사용자에 대한 이해를 보여주어야 합니다. 모든 단계는 사용자의 이전 입력에 대한 자연스러운 연속처럼 느껴져야 합니다. 질문이 무작위적이거나 단절된 느낌을 주면 경험은 금방 기계적으로 변하고 관련성의 감각은 사라집니다.

또한 경험이 사용자를 중심으로 형성되고 있음을 미묘하고 지능적으로 상기시키는 것도 중요합니다. 이는 명시적으로 알리거나 일반적인 유행어에 의존하는 것을 의미하는 것이 아니라, 표현과 상호작용 디자인을 통해 시스템이 사용자의 입력에 사용자가 명확하게 인지할 수 있는 방식으로 응답하고 있음을 강화하는 것을 의미합니다.

예를 들어, 어떤 단계가 선택 사항인 경우 "건너뛰기"와 같은 일반적인 레이블을 피하십시오. 대신 "개인화 건너뛰기"와 같은 표현을 사용하여 행동을 미묘하게 재구성하고, 다음에 이어지는 내용이 사용자의 선택에 직접적인 영향을 받는다는 것을 강화하십시오. 이와 같은 작고 의도적인 언어 선택은 사용자가 과도하게 설명하거나 과시적으로 보이지 않으면서도 경험이 자신을 중심으로 형성되고 있음을 계속 인식하도록 돕습니다. 잘 수행되면 이러한 종류의 피드백은 신뢰를 구축합니다. 이는 제품이 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라 실시간으로 경험을 맞춤화하기 위해 적극적으로 사용하고 있음을 알립니다.

추진력 유지하기: 가치로 보상하기

사용자가 온보딩 중에 견딜 수 있는 단계의 수는 동기 부여와 직접적으로 관련이 있습니다. 정신 건강, 재정적 구제 또는 경력 발전과 같은 높은 동기 부여 맥락에서는 사용자가 놀라울 정도로 긴 흐름을 통과할 것입니다. 예를 들어, BetterHelp의 온보딩은 40개가 넘는 단계에 걸쳐 있으며 가입 흐름이라기보다는 임상 접수 양식처럼 기능하지만, 동기가 내재적이고 시급하기 때문에 완료율은 여전히 높습니다. 사용자는 단순히 탐색하는 것이 아니라 결과를 찾고 있습니다.

낮은 동기 부여 맥락에서는 그 인내심이 사라집니다. 사용자는 아직 전념하지 않았으며, 모든 추가 단계는 떠날 이유가 됩니다. 여기서는 온보딩의 구조가 중요해집니다. 긴 시퀀스는 주제별 섹션으로 나누어져야 하며, 각 섹션은 명확한 진행 감각을 가져야 합니다. 시각적 이정표, 맥락적 단서, 마이크로 인터랙션을 사용하여 사용자가 추진력을 느끼도록 도와야 합니다.

그러나 추진력은 사용자가 가치 있는 무언가를 향해 나아가고 있다고 믿을 때만 지속됩니다. 많은 온보딩 흐름은 의미 있는 것을 제공하지 않으면서 노력을 요구함으로써 부족함을 드러냅니다. 참여를 유지하려면 온보딩은 결국이 아니라 즉시 가치를 보여주어야 합니다.

이것이 바로 개인화가 전략적인 역할을 하는 지점입니다. 온보딩이 사용자에게 적응하고, 올바른 질문을 하고, 입력에 반응하고, 관련 기능을 보여줄 때, 그것은 더 이상 일반적인 설정처럼 느껴지지 않고 진전처럼 느껴지기 시작합니다. 제품이 사용자의 목표, 맥락 또는 언어를 더 많이 반영할수록 그 가치는 더 명확하고 즉각적으로 됩니다.

이러한 노력과 보상 사이의 피드백 루프는 필수적입니다. 최고의 온보딩 흐름은 개인화된 제안, 관련 통찰력 또는 정서적 안심을 통해 작고 반복 가능한 가치의 순간을 만듭니다. 각 상호작용은 사용자의 입력을 검증하고 그들이 실질적인 무언가를 향해 나아가고 있음을 강화합니다.

온보딩이 정적이거나 착취적으로 느껴질 때 사용자는 이탈합니다. 그러나 각 단계가 아무리 작더라도 실질적인 보상으로 뒷받침될 때 사용자는 전념을 유지하고 흐름을 완료하기가 더 쉬워집니다. 목표는 단지 마찰을 줄이는 것이 아니라, 노력이 가치 있게 느껴지도록 만드는 것입니다.

사용자가 개인화를 제어하게 하기

많은 AI 기반 비즈니스 도구에서 개인화는 기본적인 설정 질문을 훨씬 뛰어넘습니다. 사용자는 기존 시스템(CRM, 캘린더, 내부 문서)을 연결하거나 독점 파일 및 노트를 업로드하도록 권장됩니다. 이러한 입력은 AI가 어떻게 행동하고 무엇을 이해하는지를 직접적으로 형성하는 훈련 데이터가 됩니다.

단 몇 번의 조치만으로 사용자는 범용 모델을 자신의 도메인, 용어, 워크플로우 및 내부 논리를 이해하는 고도로 맥락적인 어시스턴트로 변환할 수 있습니다. 이것은 외형적인 개인화가 아닙니다. 시스템이 특정 팀이나 회사에 고유한 지식으로 작동할 수 있게 하는 기반이 되는 개인화입니다.

결정적인 변화는 '제어'입니다. 사용자에게 경직된 템플릿을 강요하는 대신, 제품은 그들에게 중요한 것을 정의하도록 초대합니다. 시스템이 그들의 현실을 더 많이 반영할수록, 그들의 일상 업무에 통합될 가능성이 더 높아집니다.

개인화는 피드백 루프가 됩니다. 사용자가 더 많이 투자할수록 제품은 더 관련성이 높아지고 궁극적으로 대체불가능하게 됩니다. 이것은 온보딩을 시작점 이상으로 만들어, 장기적인 가치를 구축하는 전략적 설정 단계로 만듭니다.

이것이 AI 도구가 나아가는 방향입니다. 즉, 도메인 지식을 축적하고 지능적이며 맥락, 우선순위, 언어를 깊이 인식하는 내부 인프라로 발전하는 폐쇄적이고 조직별 에이전트로 향하고 있습니다. 관련성이 차별화 요소가 될 것입니다. 일반적인 모델은 경쟁할 수 없을 것입니다.

가치 제시하기: 약속과 실현

온보딩의 오래된 접근 방식은 주로 제품 기능을 제시하는 데 중점을 두어, "빠른 인보이스 발행" 또는 "습관 추적"과 같은 목록으로 앱을 설치한 후 무엇을 기대할 수 있는지 사용자에게 보여주었습니다. 이 전략은 어느 정도 여전히 존재하지만, 사용자는 종종 신경 쓰지 않습니다. 이 접근 방식이 효과를 거두려면 제품이 잘 알려져 있고 사용자가 처음부터 높은 동기를 가져야 합니다. 그렇지 않으면, 평면적인 기능 목록은 아무런 성과도 내지 못합니다.

효과적인 온보딩은 사용자를 제품 개인화 과정으로 이끌어야 합니다. 경험이 특정 목표나 맥락에 더 맞춰질수록 전환 및 장기 유지 가능성이 높아집니다. 하지만 제품의 실제 기능은 어떨까요? 이것이 가치를 제시하는 오래된 방식이 완전히 쓸모없다는 의미는 아닙니다.

약속과 안심

가치를 제시하는 것은 단지 능력에 관한 것일 수 없습니다. 사용자가 나아가고 있는 결과를 보여주어야 합니다. 예를 들어, 운동 앱이 "100개 이상의 다양한 운동"을 제공한다고 말하는 대신, 개인화 질문 후에 "앞으로 6개월 안에 근육량을 5kg 늘릴 수 있습니다. 여기 시작 계획이 있습니다"라고 말할 수 있습니다. 기본 시스템은 동일하지만, 결과로 표현됩니다. 마찬가지로, 정신 건강 앱은 습관 형성 알림의 예를 보여주고, 이를 활성화한 사용자가 습관을 40% 더 빨리 형성한다는 점을 강조한 다음, 켜고 싶은지 물어볼 수 있습니다.

이러한 순간들은 마케팅 이상입니다. 그것들은 전진하는 동력을 만들어내며, 핵심적인 가능 요인은 바로 개인화 단계 자체입니다. 초기에 묻는 질문은 단지 설정이 아닙니다. 그것들은 맞춤화되고 관련성 있는 방식으로 가치를 제시하는 데 필요한 맥락을 제공하는 연료입니다. 온보딩이 특정 약속을 명확한 다음 단계와 연결하고, 그 약속이 사용자가 방금 공유한 내용에 의해 눈에 띄게 형성될 때, 가치는 추상적이지 않고 느껴집니다. 그것이 추진력을 만드는 것입니다.

사용자가 온보딩 중에 실제 가치를 창출하게 하기

일부 제품은 온보딩 중에 핵심 사용 사례를 통해 사용자를 안내함으로써 단순한 개인화를 넘어섭니다. 그래서 결과는 가상적인 것이 아니라 실제적인 것이 됩니다. 기능을 보여주는 대신, 제품의 핵심 가치와 직접적으로 연결된 의미 있는 무언가를 만드는 데 실제로 제품을 사용하도록 안내합니다. 이 접근 방식은 표준적인 평가판 경험을 뒤집습니다. "당신이 할 수 있는 것은 이것입니다" 대신, 제품은 "당신은 이미 해냈습니다. 더 나아가고 싶으신가요?"라고 말합니다.

그 변화는 중요합니다. 사용자는 노력을 투자했고, 결과를 보았으며, 더 이상 단순히 탐색하는 것이 아니라 움직이고 있습니다. 가치는 약속된 것이 아니라, 획득된 것이며, 사용자가 대시보드에 도달하기 전에 일어납니다.

예를 들어, AI 기반 음악 앱에서 온보딩은 가사를 쓰고, 장르를 선택하고, 몇 분 안에 완전히 제작된 데모를 생성하는 것을 포함할 수 있습니다. 그 노래는 사용자의 제품과의 첫 번째 의미 있는 상호작용이 됩니다. 저 비트레이트 버전은 무료일 수 있으며, 사용자가 내보내거나 업그레이드하고 싶을 때만 페이월(paywall)이 도입됩니다. 페이월은 차단기가 아니라 추진력의 연속입니다.

이 모델은 가치 실현 시간(time-to-value)을 극적으로 단축시킵니다. 사용자에게 제품이 무엇을 할 수 있는지 보여주는 것뿐만 아니라, 그것을 하는 데 그들을 참여시킵니다. 그들은 데모를 보는 것이 아니라, 창작에 참여하고 있습니다. 특히 창의성, 실행 또는 신속한 유용성이 목표인 제품에서 사용자는 온보딩 투어나 긴 튜토리얼을 원하지 않습니다. 그들은 결과를 원합니다.

그런 맥락에서 온보딩은 설정이나 오리엔테이션처럼 느껴져서는 안 됩니다. 제품이 만들어진 바로 그 일을 하는 것처럼 느껴져야 합니다. 첫 화면부터 사용자를 집중적이고 실습적인 경험으로 안내하는 것은 관련성을 확립하고 호기심을 헌신으로 전환하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.

챗봇 어시스턴트

AI 기반 제품, 특히 웹에서 점점 더 흔해지는 패턴은 온보딩 경험의 일부로 챗봇을 사용하는 것이지만, UI 제약으로 인해 모바일에서는 덜 일반적입니다.

일부 제품은 온보딩 중에 사용자를 지원하기 위해 AI 어시스턴트를 제공하여, 설정 과정에서 질문을 할 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 일반적인 온보딩 흐름을 넘어서는 질문을 가질 수 있는 복잡한 도구에 특히 유용합니다. 이 시나리오에서 챗봇은 실시간으로 명확히 하고, 지원하며, 안내하는 보조적인 역할을 합니다.

다른 제품에서는 온보딩이 전적으로 챗봇 인터페이스를 통해 진행됩니다. 사용자는 봇과 직접 상호작용하며, 봇은 정보를 수집하고, 기능을 소개하며, 핵심 제품 경험을 시뮬레이션합니다. 이는 즉각적인 상호작용, 개인화, 가치를 한 곳에서 제공한다는 매력적인 아이디어입니다.

그러나 주의할 점이 있습니다. 제가 작업했던 한 제품에서, 우리는 사용자가 가입 직전에 가볍고 온보딩에 초점을 맞춘 챗봇과 상호작용하는 모델을 실험했습니다. 아이디어는 입력을 수집하고 제품 작동 방식의 미리보기를 제공하면서 경험을 개인화된 느낌으로 만드는 것이었습니다. 이론적으로는 타당했지만, 사용자는 흐름을 오해했습니다. 많은 사람들이 제한된 챗봇이 전체 제품이라고 가정하고, 더 깊거나 고급 쿼리를 지원하지 않을 때 좌절했습니다. 그 결과는 참여가 아니라 실망이었습니다.

이것이 챗봇 주도 온보딩에 미래가 없다는 의미는 아니지만, 이는 매우 맥락에 따라 달라집니다. 그 효과는 사용자의 기대, 기술적 성숙도, AI 작동 방식에 대한 인식에 달려 있습니다. 경험이 명확하게 구성되지 않거나 어시스턴트가 사용자 기대를 충족시키지 못하면 쉽게 역효과를 낼 수 있습니다. 챗봇은 강력한 온보딩 도구가 될 수 있지만, 실제 제품 경험을 왜곡하지 않고 지원할 때만 그렇습니다.

결론

효과적인 온보딩은 단순한 튜토리얼 이상입니다. 장기적인 사용자 참여와 충성도를 위한 무대를 마련하는 세심하게 만들어진 동기 부여 경험입니다. 핵심 원칙은 개인화와 가치라는 두 개의 얽힌 기둥을 중심으로 전개됩니다.

개인화는 첫 상호작용부터 필수적입니다. 작게 시작하고, 목적이 있는 질문을 하고, 논리적이고 맥락을 인식하는 흐름을 구축하면 사용자가 이해받고 있다고 느끼게 하고 경험을 즉시 관련성 있게 만듭니다. 이 접근 방식은 AI 기반 제품 개선을 위한 귀중한 입력을 수집할 뿐만 아니라 초기 사용자 투자를 구축합니다. 사용자가 자신의 시스템이나 데이터를 연결하여 개인화를 제어할 수 있을 때, 제품은 일반적인 도구에서 깊이 있는 맥락적 어시스턴트로 발전합니다.

가치가 어떻게 제시되고 전달되는지도 마찬가지로 중요합니다. 기능을 나열하는 대신, 효과적인 온보딩은 사용자가 달성할 수 있는 결과를 보여주어 명확하고 동기를 부여하는 약속을 만듭니다. 가장 강력한 흐름은 사용자가 완전히 전념하기 전에 의미 있는 사용 사례를 통해 그 가치를 일찍 경험하게 합니다. 이것은 경험을 수동적인 미리보기에서 획득된 결과로 전환하여 가치 실현 시간을 극적으로 단축시킵니다. 챗봇 어시스턴트는 이를 잘 지원할 수 있지만, 기대치가 명확하게 관리될 때만 가능합니다. 오해를 받으면 더 넓은 제품 경험을 훼손할 위험이 있습니다.

궁극적으로, 현대 온보딩의 목표는 사용자의 노력이 본질적으로 가치 있게 느껴지도록 만드는 것입니다. 개인적 연관성에 초점을 맞추고, 자신감을 키우며, 각 단계에 실질적인 진전으로 보상함으로써, 제품은 초기 호기심을 지속적인 헌신으로 전환할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 제품이 어떻게 작동하는지 이해할 뿐만 아니라, 더 중요하게는 왜 그것이 자신에게 중요한지를 이해하게 됩니다.

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