AI personal color 서비스 설계하기

Clad를 설계하는 일은 사진을 AI workflow에 연결하는 것만이 아닙니다.

제품은 사용자를 업로드에서 이해까지 안내해야 합니다. 결과가 기술적으로 맞더라도 신뢰하기 어렵다면 제품은 실패합니다.

사진 업로드 UX

업로드 단계는 기대치를 정해야 합니다.

사용자는 어떤 사진이 좋은지, 서비스가 무엇을 분석하는지, 결과가 무엇을 말할 수 있고 없는지를 알아야 합니다. 신뢰는 여기서 시작됩니다.

분석 흐름

AI workflow는 사용자에게 보이지 않아야 합니다.

뒤에서는 이미지 준비, 프롬프트 설계, 결과 정규화, 추천 매핑이 있을 수 있습니다. 표면에서는 명확한 경로로 느껴져야 합니다.

결과 설명

결과는 이유를 설명해야 합니다.

Clad가 특정 팔레트를 제안한다면, 사용자가 그 이유를 쉬운 말로 이해할 수 있어야 합니다. 확신은 기술 설명이 아니라 명확함에서 나옵니다.

팔레트 시각화

색은 시각적입니다. 팔레트가 제품을 이끌어야 합니다.

좋은 팔레트 화면은 사용자가 비교하고, 저장하고, 공유하고, 실제로 시도하고 싶게 만들어야 합니다.

추천 UX

추천은 결과와 연결되어야 합니다.

사용자는 일반적인 뷰티 추천을 보는 느낌을 받으면 안 됩니다. 추천은 분석 이후의 자연스러운 다음 단계처럼 느껴져야 합니다.

신뢰와 불확실성

AI 제품은 불확실성에 대해 정직해야 합니다.

Clad는 사진 한 장이 모든 것을 완벽하게 답할 수 있다고 pretending하면 안 됩니다. 확신도를 설명하고, 필요하면 더 좋은 입력을 요청하고, 피드백으로 개선되어야 합니다.