User Flow
Service Flow
사용자가 감정과 일기를 입력하면, 프론트에서 조건 분기 후 DB에서 기존 조언을 조회하거나
Gemini API로 조언을 생성해, 해당 결과를 조언 페이지에 렌더링하는 구조입니다.
Prompt Experiment
심리상담 분야의 대표적 기법인 공감 기반 상담을 참고한 프롬프트로 생성된 조언에 대해,
ChatGPT와 Gemini를 활용해 공감도를 평가했습니다.
실제 상담 효과와 유사한 정서적 반응을 유도하기 위해 심리치료 이론을 토대로 평가했으며,
그 결과 공감적 수용형 프롬프트가 가장 높은 점수를 받아 실제 서비스에 반영하였습니다.
정서적 따뜻함 (Affective Warmth)
말투와 태도가 부드럽고 따뜻하게 느껴졌는가?
감정에 대한 이해 (Empathic Understanding)
내 감정에 대해 이해받는 느낌이 들었는가?
정서적 지지감 (Emotional Supportiveness)
조언을 통해 위로받거나 힘이 난다고 느꼈는가?
점수
평가 기준
5
말투가 매우 따뜻하고 친절하며, 감정에 깊이 공감하며 구체적인 언어로 지지한다. 위로가 직접적이고 감정을 잘 짚어주며, 사용자가 “정말 내 마음을 이해받았다”고 느낄 수 있다.
4
말투는 따뜻하나 약간은 일반적이며, 감정 이해는 명확하지만 위로의 강도는 중간 정도이다. 사용자는 “괜찮았다”는 느낌을 받을 수 있다.
3
감정에 대한 언급은 있으나 피상적이다. 지지는 있으나 진심이 느껴지지 않거나 너무 포괄적이다. 사용자는 “공감받았는지는 잘 모르겠다”는 느낌을 받을 수 있다.
2
따뜻함이 부족하고 감정 포인트를 짚지 못했다. 단순한 조언처럼 느껴지며, 감정적 연결이 어렵다.
1
감정 언급이 전혀 없거나, 오히려 판단적으로 보일 수 있다. 공감 없이 해결 중심으로만 접근하며, 상담으로서 효과가 매우 낮다.
Product Design
초기 테스트에서 감정 선택과 일기 작성 영역을 직관적으로 인지하지 못하는 문제가 있었는데,
감정 선택 방식, 입력 필드의 구분, 유도 문구 추가 등의 개선을 통해
약 83명의 초기 사용자 중 58%가 감정 선택부터 조언 확인까지의 전체 플로우를 완료했습니다.
감정을 시각적으로 강조하기 위해,
이모지를 중앙에 크게 배치
사용자가 감정을 탐색하고 고르는 과정을 분리하여 강조
사용자가 선택한 감정을 gif 이미지로 크게 표시하여 몰입할 수 있게 함
- 감정을 한눈에 볼 수 있는 카드형 UI로 변경
- 입력 영역을 명확히 분리하여 직관성 강화
베타 테스트 기반 데이터 분석 결과
직접 이벤트를 심고 GA를 통해 감정 선택부터 AI 조언 확인까지의 사용자 행동을 추적했습니다.
모수가 엄청 많지는 않았지만, 유의미한 전환과 개선 포인트를 도출할 수 있었습니다.
User Flow
Service Flow
베타 테스트 기반 데이터 분석 결과
감정 별 커뮤니티 전반에 대한 사용자 행동을 추적하고, 개선점을 도출했습니다.
더 깊은 마음의 돌봄이 필요할 때, 전문가와 심리상담을 예약할 수 있습니다.
해당 기능은 개발 진행 중입니다.
User Flow
Service Flow
상담 예약 → 시간 선택 → 결제 → 예약 확정 → 안내 메일 발송까지의 전 과정을
React 프론트엔드, FastAPI 백엔드, Stripe 결제 시스템을 연동하여 설계 및 구현 중입니다.
직접 구현하며 서비스 구조 전반에 대한 이해도 향상
AI 조언 생성을 위한 프롬프트 실험부터 프론트, 백엔드, DB까지 직접 구현해보며 데이터가 어떻게 흐르고, 어떤 구조로 연결되는지를 더 깊이 이해할 수 있게 되었습니다.
처음부터 끝까지 분석하며 얻은 사용자 관점의 확장
GA 이벤트 설계 → 퍼널 구성 → 사용자 행동 분석까지 전 과정을 직접 실행했습니다. 어떤 지점을 추적할지 고민하고, 그 결과 실제 사용자의 흐름을 구체적으로 해석하며 다음 실험 아이디어까지 도출할 수 있었습니다.
더 나은 협업을 위한 시작