앱 & 웹 서비스에 AI 기능 더하기

다음 행동 제안

유저에게 다음 행동을 제안한다면?

"기능이 많아서 유저가 뭘 해야 할지 헤매요."
"온보딩은 잘 돼 있는데, 그다음부터 유저가 멈춰 있어요."
"한두 번 들어오고 안 돌아오는 유저가 너무 많아요."

모바일 앱이나 웹 서비스에서 사용자가 이탈하는 원인은 꼭 기능이 부족하기 때문만은 아닙니다. 많은 유저들이 이 다음에 뭘 하면 좋을지 몰라서 서비스를 떠나버리는 것이죠.

✅ 그렇다면 유저가 알아서 우리 서비스를 탐색해주기를 바라는 대신, AI를 이용해 유저의 다음 행동(next best action, NBA)을 제안할 수 있다면 어떨까요?

유저에게 다음 행동을 제안한다면?

"기능이 많아서 유저가 뭘 해야 할지 헤매요."
"온보딩은 잘 돼 있는데, 그다음부터 유저가 멈춰 있어요."
"한두 번 들어오고 안 돌아오는 유저가 너무 많아요."

1. AI를 활용해서 UX를 개선하는 방법

AI를 이용하면 지금 서비스를 사용 중인 유저가 어떤 상황에 있는지를 분석하고, 서비스를 계속해서 사용하도록 다음 행동을 제안할 수 있습니다.

🔹 1 단계) 유저 상태 분석 – 지금 이 유저, 어디에서 멈췄는가?

AI가 유저의 행동 데이터를 분석해 이런 상황을 자동으로 탐지합니다.

이 유저는 어떤 기능을 둘러봤지만 실제로 설정은 하지 않았다.
이 유저는 특정 카테고리 콘텐츠만 반복해서 보고 있다.
가입은 했지만 이후 활동은 없다.

🔹 2 단계) 유저에게 다음 행동 유도하기 (LLM 기반 액션 생성)

“이 기능을 제대로 쓰려면, 이 설정부터 해보세요.”
“__님과 비슷한 유저들은 다음으로 OOO콘텐츠를 봤어요.”
“이걸 본 유저들은 이런 기능을 사용했어요.”

🔹 3) '다음 행동'을 서비스 화면에서 자연스럽게 제안하기

이러한 제안을 홈 화면, 마이페이지, 대시보드 등 실제 서비스 내 UI에 자동 삽입할 수 있어요.

✅ 결과적으로 유저들은 “이 서비스는 나를 기억하고, 나에게 맞는 기능이나 콘텐츠를 알아서 챙겨준다”는 느낌을 받을 가능성이 커집니다.

1. AI를 활용해서 UX를 개선하는 방법

AI를 이용하면 지금 서비스를 사용 중인 유저가 어떤 상황에 있는지를 분석하고, 서비스를 계속해서 사용하도록 다음 행동을 제안할 수 있습니다.

🔹 1 단계) 유저 상태 분석 – 지금 이 유저, 어디에서 멈췄는가?

AI가 유저의 행동 데이터를 분석해 이런 상황을 자동으로 탐지합니다.

이 유저는 어떤 기능을 둘러봤지만 실제로 설정은 하지 않았다.
이 유저는 특정 카테고리 콘텐츠만 반복해서 보고 있다.
가입은 했지만 이후 활동은 없다.

🔹 2 단계) 유저에게 다음 행동 유도하기 (LLM 기반 액션 생성)

“이 기능을 제대로 쓰려면, 이 설정부터 해보세요.”
“__님과 비슷한 유저들은 다음으로 OOO콘텐츠를 봤어요.”
“이걸 본 유저들은 이런 기능을 사용했어요.”

🔹 3) '다음 행동'을 서비스 화면에서 자연스럽게 제안하기

이러한 제안을 홈 화면, 마이페이지, 대시보드 등 실제 서비스 내 UI에 자동 삽입할 수 있어요.

✅ 결과적으로 유저들은 “이 서비스는 나를 기억하고, 나에게 맞는 기능이나 콘텐츠를 알아서 챙겨준다”는 느낌을 받을 가능성이 커집니다.

2. 지금 당장 적용할 수 있는 현실적인 예시 3가지

✅ 1) “가입은 했는데, 유저가 아무것도 하지 않아요” → 다음 스텝 유도

많은 유저가 가입 후 기능을 대충 몇 번 둘러보고 나가버리죠. AI를 활용하면 그런 유저들의 상태를 파악해, 가장 먼저 시도해야 할 액션을 자동으로 제안할 수 있습니다.

예시:

템플릿만 둘러보고 설정 안 한 유저 → “이 템플릿을 쓰려면 여기부터 설정해보세요.”
자동화 기능만 여러 번 본 유저 → “3분 만에 설정 가능한 자동화부터 시작해볼까요?”

✅ 2) “유저가 특정 주제만 반복적으로 보고 있어요” → 관심 흐름 이어주기

콘텐츠나 기능이 많을수록, 유저가 길을 잃기 쉽습니다. AI를 활용해 유저의 반복된 행동 패턴을 감지하고, 그 흐름을 부드럽게 다음 단계로 이어줄 수 있는 콘텐츠나 기능을 제안할 수 있어요.

예시:

"스타트업 브랜딩" 콘텐츠만 계속 보는 유저 → “이 시리즈의 마지막 글, 혹시 보셨나요?”
특정 설정만 반복 클릭한 유저 → “이 기능, 다른 팀은 이렇게 써요”

✅ 3) “마이페이지 자주 오는데 아무것도 안 해요” → 맞춤형 액션 카드 노출

의도는 있어 보이지만 방향을 못 잡은 유저에게, 이번 주에 해볼 만한 작업 리스트처럼 가벼운 제안을 만들어줄 수 있습니다.

예시:

“지난주에 저장한 콘텐츠, 이어서 볼 수 있어요”
“지금 가장 많이 쓰는 기능, 1분만에 설정해보세요”
“이번 주 목표: 자동화 1개 만들기 도전해보세요!”

2. 지금 당장 적용할 수 있는 현실적인 예시 3가지

✅ 1) “가입은 했는데, 유저가 아무것도 하지 않아요” → 다음 스텝 유도

예시:

템플릿만 둘러보고 설정 안 한 유저 → “이 템플릿을 쓰려면 여기부터 설정해보세요.”
자동화 기능만 여러 번 본 유저 → “3분 만에 설정 가능한 자동화부터 시작해볼까요?”

✅ 2) “유저가 특정 주제만 반복적으로 보고 있어요” → 관심 흐름 이어주기

예시:

"스타트업 브랜딩" 콘텐츠만 계속 보는 유저 → “이 시리즈의 마지막 글, 혹시 보셨나요?”
특정 설정만 반복 클릭한 유저 → “이 기능, 다른 팀은 이렇게 써요”

✅ 3) “마이페이지 자주 오는데 아무것도 안 해요” → 맞춤형 액션 카드 노출

의도는 있어 보이지만 방향을 못 잡은 유저에게, 이번 주에 해볼 만한 작업 리스트처럼 가벼운 제안을 만들어줄 수 있습니다.

예시:

“지난주에 저장한 콘텐츠, 이어서 볼 수 있어요”
“지금 가장 많이 쓰는 기능, 1분만에 설정해보세요”
“이번 주 목표: 자동화 1개 만들기 도전해보세요!”

🤖 AI로 서비스 UX를 어떻게 개선해 볼 수 있을까요?

AI 개발 전문팀과 상의해 보세요 (+ ✅ 무료로 프로토타입을 제작해 드립니다).

👉 카카오톡으로 문의하기 | 👉 서비스 더 알아보기

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3. 그런데, 이걸 직접 구현하는 게 왜 어려울까?

AI 기반 UX는 매력적이지만, 실제로 구현하려고 하면 많은 기술적 허들이 존재합니다.

🔥 1) 행동 분석 + 추천 + 노출이 유기적으로 연결되어야 한다

대부분의 추천 시스템은 콘텐츠나 상품을 기준으로 설계돼 있습니다. 하지만 AI를 기반으로한 진행형 UX는 “지금 이 유저는 무엇을 해야 할까?”를 판단해야 하죠.

기존 AI API는 “이 콘텐츠를 좋아할 가능성이 높은 유저”는 알려주지만,“지금 이 유저가 무엇을 해야 할지”는 알려주지 않습니다.

✅ 즉, 유저 상태 예측 → 액션 추천 → UI 삽입까지 이어지는 파이프라인이 필요함

행동 데이터 수집
상태 예측
액션 생성
UI 삽입 이 모든 단계가 연결되어야 하기 때문.

🔥 2) 서비스에 붙이려면 결국 연동 작업이 필요합니다

제안을 생성하는 것보다 더 어려운 건, 언제 / 어디에 / 누구에게 / 어떻게 보여줄지 결정하고 서비스에 붙이는 일입니다.

OpenAI, Google Recommendations 등으로 제안을 생성할 수는 있지만, 이 제안을 어디에, 언제, 누구에게 보여줄지 연결하려면 별도의 시스템이 필요해요.

유저 데이터를 기반으로 조건 분기
노출 시점 설정
클릭 결과에 따른 피드백 루프 설계

✅ 이 모든 흐름을 유연하게 연결하려면, 결국 노드 기반의 파이프라인 구조가 가장 효율적입니다.

👉 그래서 윈디플로 팀은 이런 진행형 UX를 “데이터 수집 → 상태 판단 → 액션 생성 → 노출 → 결과 반영” 까지 하나로 구성된 파이프라인 형태로 제공합니다.

윈디플로 AI 제작 서비스팀은 노코드 파이프라인 툴인 윈디플로를 통해 AI 파이프라인을 구성할 뿐 아니라, 서비스 팀이 쓰는 CMS, UI, 상태 관리 로직에 맞춰 실제 연동까지 지원합니다.

🙂 개발팀이 없어도, AI 기반 기능을 빠르게 실험할 수 있도록 윈디플로팀이 도와드립니다.

3. 그런데, 이걸 직접 구현하는 게 왜 어려울까?

AI 기반 UX는 매력적이지만, 실제로 구현하려고 하면 많은 기술적 허들이 존재합니다.

🔥 1) 행동 분석 + 추천 + 노출이 유기적으로 연결되어야 한다

기존 AI API는 “이 콘텐츠를 좋아할 가능성이 높은 유저”는 알려주지만,“지금 이 유저가 무엇을 해야 할지”는 알려주지 않습니다.

✅ 즉, 유저 상태 예측 → 액션 추천 → UI 삽입까지 이어지는 파이프라인이 필요함

행동 데이터 수집
상태 예측
액션 생성
UI 삽입 이 모든 단계가 연결되어야 하기 때문.

🔥 2) 서비스에 붙이려면 결국 연동 작업이 필요합니다

제안을 생성하는 것보다 더 어려운 건, 언제 / 어디에 / 누구에게 / 어떻게 보여줄지 결정하고 서비스에 붙이는 일입니다.

OpenAI, Google Recommendations 등으로 제안을 생성할 수는 있지만, 이 제안을 어디에, 언제, 누구에게 보여줄지 연결하려면 별도의 시스템이 필요해요.

유저 데이터를 기반으로 조건 분기
노출 시점 설정
클릭 결과에 따른 피드백 루프 설계

✅ 이 모든 흐름을 유연하게 연결하려면, 결국 노드 기반의 파이프라인 구조가 가장 효율적입니다.

🙂 개발팀이 없어도, AI 기반 기능을 빠르게 실험할 수 있도록 윈디플로팀이 도와드립니다.

결론: AI 기반 진행형 UX, 직접 만들기보다 파이프라인으로 빠르게 시작하세요

✔ 직접 구축할 경우: 유저 행동 분석, LLM 연동, UI 자동화까지 모두 개발해야 하므로 시간과 비용이 많이 듭니다.
✔ AI 개발 전문 팀과 협업하면? 여러 AI기반 기능이 연결된 파이프라인을 API 한 줄로 빠르게 적용할 수 있고, 현재 서비스 구조에 맞춰 필요한 기능만 연동해드립니다.

✅ 유저가 다시 돌아오지 않는다면
✅ 기능은 많은데 실제 사용은 적다면
✅ 온보딩 이후 흐름이 끊긴 느낌이라면.

AI의 도움을 받아 유저의 다음 행동을 먼저 제안해보세요.

결론: AI 기반 진행형 UX, 직접 만들기보다 파이프라인으로 빠르게 시작하세요

✅ 유저가 다시 돌아오지 않는다면
✅ 기능은 많은데 실제 사용은 적다면
✅ 온보딩 이후 흐름이 끊긴 느낌이라면.

AI의 도움을 받아 유저의 다음 행동을 먼저 제안해보세요.