[패스트캠퍼스 PM 부트캠프 7기] 파이널 프로젝트: AI 기반 초개인화 쇼핑 경험 설계

 

PM 부트캠프의 마지막 프로젝트인 파이널 프로젝트가 어느덧 중반을 넘어가고 있어요. 이번에는 실제 기업과 함께 협업하는 방식으로 진행되었고, 저희 팀은 AI 기반의 초개인화 쇼핑 경험을 어떻게 구현할 수 있을까에 대한 문제를 정의하고, 하나의 서비스로 풀어가는 작업을 하고 있습니다.

 

이전 프로젝트들과 달리 이번에는 “기획만 잘하는 것”이 아닌, 실제 비즈니스와 현실적인 제약을 고려하면서 기획의 균형을 잡는 것이 훨씬 더 중요하게 느껴졌어요.

 

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프로젝트 방향성과 핵심 목표

 

이번 프로젝트는 단순히 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천하는 것을 넘어서, “AI가 보조자처럼 사용자 옆에서 쇼핑을 도와주는 경험”을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

우리가 정의한 핵심 방향은 다음과 같아요.

• 기존 쇼핑몰의 검색/추천/리뷰 관련 Pain Point를 AI로 해결한다.

• 단순한 검색 중심 구조가 아닌, AI 기반 구매 보조 시스템을 설계한다.

• AI 공동구매라는 새로운 흐름을 실험적으로 제안해본다.

 

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정의한 MVP 기능들

 

초기에는 많은 아이디어가 나왔지만, 우선순위를 정해서 핵심 기능만 담은 MVP를 정의했어요.

 

1. 검색 최적화

• 사용자의 입력에 따라 연관 검색어나 후속 질문을 보여주는 스마트 서치

• 클릭·검색 데이터를 기반으로 AI가 필터를 제안 (자동 적용 아님)

• 검색 결과에 대한 “이 제품을 추천한 이유”를 명확히 제공

 

 

2. 리뷰 시스템 개선

• 긍정·부정 키워드를 추출해 요약

• 점수 기반 인사이트 제공

• 포토·영상 리뷰 우선 노출

• (선택적) 간편 리뷰 작성 UX도 고려

 

 

3. 개인화 추천 기능

• 장바구니, 찜 데이터를 바탕으로 유사 상품 추천

• 온보딩에서 취향 선택을 통해 추천 최적화

• “나와 비슷한 사용자” 기반 추천으로 새로운 발견을 유도

 

 

4. AI 기반 공동구매 (Phase 2 기능)

• 유사한 장바구니 사용자끼리 매칭

• 브랜드 단위 공동구매 유도

• 배송비나 통관비 절감을 위한 그룹 설정

 

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사용자 리서치 결과

 

기획 전에는 사용자 리서치를 통해 니즈를 파악하는 데 집중했어요.

 

설문조사 (24명 응답)

• 대부분 20~30대 패션·뷰티 관심 소비자

• 불편한 점으로는 검색 정확도 부족, 리뷰 신뢰도, 결제 시 수수료/환율/쿠폰 문제 등을 많이 언급

• AI 추천은 “추천 이유가 있으면 신뢰할 수 있다”는 반응이 많았어요

 

심층 인터뷰 (6명 진행)

• 쇼핑 루틴을 들여다보니, 검색 → 리뷰 탐색 → 찜 → 가격 비교 → 결제로 이어지는 흐름이 일반적이었어요

• 리뷰는 길어도 안 보고, 필터링이 잘 돼 있지 않으면 그냥 뒤로 나간다는 의견도 있었고요

• AI가 적절히 개입하면 좋지만, 주도권을 빼앗는 방식은 싫다는 피드백이 많았습니다

 

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기획 단계에서의 고민과 해결

 

AI를 얼마나, 어떻게 개입시킬 것인지가 가장 큰 고민이었어요.

고민	해결 방향
AI가 과하게 개입하면 사용자 입장에서 부담스러움	AI는 제안 역할로, 자동보다는 ‘선택할 수 있는’ 형태로 설계
리뷰 요약의 기술적 한계	키워드 중심 요약, 라벨링 방식으로 설계
필터링이나 이미지 검색 기능은 구현 리소스 큼	MVP에서는 미니멀하게, 클릭 기반 연관 매칭부터 시작
공동구매와 AI의 연결성	장바구니 기반 유사성으로 자동 그룹화

 

 

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실제 협업 과정에서 느낀 점

 

이번 프로젝트는 현업 대표님과의 커뮤니케이션도 포함되어 있었기 때문에, 실제 서비스 관점에서 어떤 기능이 필요한지를 더 명확하게 정리할 수 있었어요.

 

대표님과의 논의에서 강조된 키워드들

• 재구매 유도, 리뷰 중심 마케팅

• 챗봇보다 검색 흐름 자체에 AI를 녹이는 것이 좋다

• 운영 리소스를 최소화하면서도, 사용자 경험이 분명히 좋아져야 한다는 점

 

또한, 다양한 멘토링을 통해 기능을 구체화하는 데 도움이 많이 되었어요.

• PM 멘토님은 “UX 흐름 안에서 AI처럼 보여야 한다”는 표현을 하셨고

• 디자인 멘토님은 “정보량이 많아질수록 추천 이유 등의 정량적 기준이 필요하다”고 강조해 주셨어요

• 데이터 멘토님은 기술적 한계를 고려한 리뷰 요약 방식을 추천해 주셨고요

 

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지금까지의 진행 상황

항목	현재 진행 상황
사용자 조사	설문과 인터뷰 모두 완료
MVP 정의	기능별 정리 및 우선순위 설정 완료
메인 화면 기획	초안 작성 완료
AI 흐름 (검색·리뷰·추천)	기획서 구조화 중
프로토타입 디자인	디자인 진행 중 (6주차 완성 목표)
사용자 테스트	7주차에 진행 예정

 

 

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프로젝트를 하면서 느낀 점

 

이전 프로젝트들과 가장 크게 달랐던 점은, 현실적인 제약과 운영 측면을 동시에 고려해야 했다는 것이에요. 단순히 사용자의 입장에서만 기획하는 게 아니라, 실제 서비스에서 발생할 수 있는 리소스, 기술 부담, 관리 요소까지 함께 고민하면서 설계하는 일이 처음이라 쉽지 않았지만, 그만큼 많이 배울 수 있었어요.

 

또한, 이번 프로젝트를 통해 PM으로서 어떤 고민을 먼저 해야 하는지를 좀 더 실감할 수 있었어요.

“기능을 늘리는 것보다, 왜 이 기능이 필요한지 근거를 갖추는 것”,

“모호하게 설명하는 것보다, 데이터나 기준을 가지고 설득하는 것“이 중요하다는 걸 다시 한번 느꼈습니다.