KakaoMobility · UX Service Growth Case · 2026.01 – 03
카카오T 자율주행 택시에서 예외 상황 발생 시 사용자의 인지 공백을 해소하여, 출퇴근 이용자의 7일 재이용률을 18%에서 40% 이상으로 끌어올린 UX 설계 전략
자율주행 모빌리티 서비스는 호출 → 탑승 → 이동 → 하차까지 끊김 없는 이동 경험이 핵심 가치이며, 서비스 신뢰도가 재사용률과 직결된다. 기사 없는 구조에서는 문제 상황 발생 시 '설명 가능한 시스템'이 곧 서비스 품질이 된다.
특히 심야 시간대는 고객센터 대응이 제한적이어서, 설명 없는 정지로 인한 이탈이 발생할 경우 브랜드 신뢰도에 치명적인 타격을 주며, 장기적인 서비스 확장 전략의 병목이 되고 있었다.
| 유저 세그먼트 | 공급 불균형 | 가격 비탄력성 | 이용 빈도 | LTV 잠재력 | ETA 민감도 | 전략 우선순위 |
|---|---|---|---|---|---|---|
출퇴근 이용자선정 |
가장 낮음 | 재이용률 18% | 주 5회 | ★★★★★ | 3배 높음 | ★ Primary Target |
심야 이용자 |
50% | 중간 | 주 2–3회 | ★★★★★ | 높음 | Secondary |
초행길 이용자 |
15% | 55% | 월 2–3회 | ★★★★★ | 중간 | 3순위 |
기술 비친숙 사용자 |
25% | 40% | 월 1–2회 | ★★★★★ | 낮음 | Acquisition |
인터뷰 대상: 이탈률이 가장 높은 출퇴근 이용자 중심으로 심층 인터뷰 진행
"왜 멈췄는지 몰라서 고장 난 줄 알았다"
"이게 정상인지 판단이 안 된다"
"언제 다시 출발하는지 몰라 답답하다"
"내가 뭘 해야 하는지 모르겠다"
"사고나면 누가 대응하는지 모르겠다"
"출근할 때는 늦으면 안 돼서 이런 리스크는 감수 못 한다"
핵심 인사이트:
출퇴근 이용자는 '시간 지연 리스크'에 대한 민감도가 타 그룹 대비 3배 높음을 확인.
사용자는 기술 오류보다 '대응 방식에 대한 신뢰 부재'를 더 크게 인식한다.
사용자는 예외 상황 발생 시 시스템의 상태와 대응 과정을 이해하지 못해,
정상 작동 상황조차 '고장'으로 오인하고 이탈한다
핵심 지표를 어떻게
개선할 수 있을까?
예외 상황 발생 시 Why(원인), When(재시작 시점), System(대응 상태)을 즉시 제공하면, 고장 오인으로 인한 중도 이탈이 감소하고 재이용률이 증가할 것이다.
솔루션 방향: 차량의 상태를 단순 알림이 아닌, 이해 불가능한 상태 → 이해 가능한 상태로 전환하는 Explainable UX 설계. 관제 개입 및 처리 과정을 시각화하여 "시스템이 문제를 해결 중이다"라는 신뢰를 제공한다.
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자율주행 예외 상황 대응 UX를 실제 서비스로 구현하기 위한 단계별 실행 계획이다. 엣지 케이스 정의부터 배포까지 1–2주 스프린트로 압축하여 사용자 검증 중심의 빠른 이터레이션을 목표로 한다.
각 단계에서 기획 산출물(PRD · 기능정의서 · 정책서)과 디자인 산출물(와이어프레임 · Hi-fi)이 병렬로 생성되어, 개발 착수 시점에 전 문서가 완비된 상태를 유지한다.
| 지표 | 측정 방법 | 방향 |
|---|---|---|
| Mid-ride Drop-off Rate | A/B 테스트 대조군 비교 | ↓ 감소 |
| Ride Completion Rate | 예외 상황 발생 세션 기준 | ↑ 증가 |
| CS Contact Rate | 예외 상황 후 24시간 내 | ↓ 감소 |
| Re-call Rate | 30분 내 재호출 | ↑ 증가 |
| 14일 재이용률 | 코호트 분석 | ↑ 증가 |
| 상황 이해도·불안 감소 체감 | 사용자 인터뷰 (정성) | ↑ 개선 |
앞으로는 시스템 성능 수치보다 사용자의 심리적 도달 시점을 우선 고려하여 기획하고자 합니다. UX의 역할은 기술을 설명하는 것이 아니라, 기술을 경험으로 번역하는 것이다.
정량 데이터(이탈, 재이용률)와 정성 데이터(불안, 신뢰)를 교차 분석하여 문제의 본질이 '기술 오류'가 아닌 정보 비대칭 구조에 있음을 정의했다. 표면적 현상 너머의 유효 레버를 찾는 과정을 업무 원칙으로 삼게 되었습니다.
앞으로는 표면적 현상이 아닌 구조적 원인을 정의하고, 사용자 인지 흐름 기준으로 UX를 설계하며, Input → Output 인과관계를 명확히 검증하는 방식으로 일하겠다.