산학 프로젝트 - 1

LG전자 가전 고객경험 데이터 모델링

연세대학교 axlab(지도교수: 오창훈)은 LG전자의 의뢰를 받아 “LG전자 가전 고객경험 데이터 모델링”을 주제로 산학 프로젝트를 수행했습니다.

특히 이번 프로젝트는 정보대학원 내 다른 연구실과 협업을 통해 진행했다는 점에서 큰 의의가 있다고 할수 있는데요, 먼저 연구 전체 총괄 책임은 최준호 교수님의 UXLab에서, 데이터 분석과 머신러닝 모델링 등은 김하영 교수님의 MLCF 에서 담당해주셨습니다. axlab에서는 LG 가전 로그 데이터의 시계열 데이터 등에서 확인되는 사용자 행동 패턴을 기반으로 관련 UI 디자인 제안하는 역할을 맡았습니다.

공개 가능한 범위에서 UX 산출물을 중심으로 본 프로젝트에 대해서 아래 간단하게 설명을 덧붙여보겠습니다.

Project Overview

  • 프로젝트 기간: 2023년 4월 ~ 6월 (3개월)

  • 참여 기관: 연세대학교 정보대학원 axlab, UX Lab(주관) & MLCF Lab

  • 클라이언트: LG전자

  • 연구 대상: LG전자 스마트 가전 5종 (세탁기, 건조기, 스타일러, 광파오븐, 식기세척기) 의 사용 로그 데이터

  • 프로젝트 목표:

    • 사용자 로그 데이터를 기반으로 LG 전자 스마트홈 CX (Customer Experience) 개념 모델 도출

    • 머신러닝 기법을 활용한 사용자 세분화 및 고객 경험 예측 모델링

    • 데이터 기반 UI/UX 인터랙션 디자인 가이드라인 수립

    • AI 추천 및 개인화 기능을 고려한 UX 개선 방향 제안

Methodology

본 프로젝트는 데이터 기반 UX 연구를 중심으로 진행되었으며, 정량적 데이터 분석과 정성적 연구를 병행하여 UX 개선 방향을 도출했습니다. 연구는 크게 다음과 같은 단계로 구성되었습니다.

  1. 데이터 수집 및 정제

    • LG전자의 스마트 가전 사용 로그 데이터 분석 (세탁기, 건조기, 스타일러, 광파오븐, 식기세척기)

    • 사용자의 제품 이용 패턴을 파악하기 위해 16개월 기간의 사용 로그 데이터 확보

    • 고객 경험 지표(CX Index)를 설정하기 위한 사용자 설문 데이터 수집

  2. 고객 경험 분석 (CX Analysis)

    • 사용자 ID별 사용 행태 분석 (예: 사용 빈도, 코스 선택 패턴, 특정 기능 활용 여부)

    • 머신러닝을 활용한 사용자 세그먼트 분석 (사용 패턴에 따른 고객군 분류)

    • 설문 데이터와 실제 사용 로그를 결합하여 고객 만족도 예측 모델 개발

  3. 시계열 분석 (Usage Pattern Analysis)

    • 특정 가전 제품(예: 식기세척기, 광파오븐)의 시간대별 사용 패턴 분석

    • 주중 vs. 주말 사용 차이, 계절별 사용 트렌드 분석

    • 연휴 및 특정 이벤트(예: 명절, 크리스마스) 기간 동안의 사용 변화 파악

  4. UX 개선을 위한 제안 도출

    • AI 및 자동화 기능을 활용한 맞춤형 추천 기능 기획

    • 데이터 기반 UX 인터랙션 가이드라인 제안

    • 사용자 만족도 향상을 위한 UI/UX 디자인 개선 방향 도출

UX Implications

위 단계를 통해 본 프로젝트에서는 스마트 가전의 UX 개선을 위한 데이터 기반 인사이트를 도출하고, 보다 사용자 친화적인 경험을 제공하기 위한 다양한 UX 디자인 제안을 마련했습니다.

  1. 사용자 맞춤형 AI 추천 시스템

    • 특정 사용자 패턴을 학습하여 적절한 가전 기능을 자동 추천하는 시스템 제안

      • 예: 사용자의 생활 패턴을 고려한 스마트 세탁 코스 추천 (출근 전, 주말 대청소 시 등)

    • 강화학습 기반 추천 시스템 적용 가능성 검토

  2. 컨텍스트 기반 UI/UX 디자인 개선

    • 사용자의 행동 데이터를 기반으로 상황별 인터페이스 최적화 (Adaptive User Interface)

      • 예: 특정 시간대(아침/저녁)에 자주 사용하는 기능을 전면 배치

    • 계절별, 가전 사용 주기에 따라 달라지는 UI/UX 맞춤 설정

  3. 스마트홈 환경에서의 UX 일관성 확보

    • 다양한 가전 제품 간의 경험 연속성을 고려한 UX 전략 제안

      • 예: 세탁기에서 건조기로의 자동 추천 기능 연계

    • 여러 개의 스마트 가전을 동시에 사용하는 경우, AI가 최적의 사용 순서를 가이드

  4. 고객 만족도 데이터를 활용한 지속적인 UX 개선

    • 실시간 고객 피드백을 반영하여 지속적인 UI/UX 업데이트 가능

    • 사용자 로그 데이터와 설문 데이터를 결합하여 만족도 변화 예측

    • 불편 사항이 발생할 가능성이 높은 사용자를 사전에 예측하고, 가이드 제공

  5. AI 기반 가전 관리 시스템 제안

    • AI를 활용한 자동 유지보수 및 문제 해결 UX 개선

      • 예: 특정 부품의 이상 징후를 감지하고 사용자에게 사전 알림 제공

    • 장기적인 사용 데이터를 분석하여 수명 예측 및 교체 시기 가이드

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