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?

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!”

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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.

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.