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저는 그때 아이슬란드 어딘가에 있었습니다. 제가 있던 곳은 자동차와 사람들로부터 10마일쯤 떨어진 황량한 곳이었습니다. 구글 지도를 확인하기 위해 배터리가 거의 없던 폰을 켰습니다.


"스포티파이Spotify 오후의 어쿠스틱 재생 목록에 2개의 트랙을 추가했습니다." 페리스코프Periscope : "@kayvon 당신을 보길 원합니다….", 메일박스에 개의 새로운 이메일, 새로운 트위터 팔로우, 슬랙의 @channel . 9개의 알림이었습니다. 하지만 배터리가 고작 2% 남은 폰과 함께 광야에 갇혀있었을 구글 지도를 켜는 것이 정말로 절실했던 일촉즉발의 상황이었습니다.


지난 20 동안의 발전에도 불구하고, 알림은 여전히 1999년도에 머물러 있습니다.


수많은 기사, 회사, 제품 컨퍼런스에서는 이에 대한 주제로 많은 노력을 쏟아왔습니다. 알림에 문제가 있다는 증거는 충분하지만 이상 그러한 상태에 머무를 수는 없을 겁니다. 어떻게 문제를 해결할 있을까요? 알림의 미래는 어떤 모습이어야 할까요? 





데이터의 시대


구글 검색에서부터 페이스북의 뉴스피드에 이르기까지 막대한 양의 데이터를 분석하는 알고리즘은 우리가 온라인에서 무엇을 볼 것인지에 대한 결정을 내립니다. 자체 학습 알고리즘은 구글 나우 및 페이스북의 최근 업데이트 된 알림 탭과 같은 다른 제품을 주도하고 있습니다. 알림의 스마트 알고리즘은 아직 초기 단계이지만 지능적이고 예측 가능한 알림에 필요한 데이터는 이미 사용할 수 있습니다.



소셜 네트워킹의 확산은 우리의 개인 데이터를 공유한다는 개념을 무의미하게 만들었습니다. 트위터나 페이스북 계정으로 즉시 로그인 할 수 있는데 따분한 회원가입 양식을 작성해야할 이유가 있을까요?



행동 데이터




본질적으로 제품이 데이터 수집에 관심이 없다하더라도 사람들이 사용하는 방식으로부터 많은 데이터가 예측될 수 있습니다.  예를 들어, 하루 중에 언제 사람들이 로그인 하는지, 그곳에서 사람들이 얼마나 많은 시간을 보내는지, 그 기간과 높은 참여도 사이에 상관관계가 있는지 등 말입니다.



에코시스템 데이터




사용자의 다른 관심사는 무엇인가요? 그들이 사용하는 다른 제품은 무엇일까요? 어떻게 사용할까요? 용도에 공통 패턴이 있을까요? 우리는 이미 프라이버시에 대한 해결책을 가지고 있을 겁니다. 구글의 최근 발표된 스마트 자동 답변 기능에서 사용자는 모든 비공개 서신을 읽을 없지만, 머신 러닝 알고리즘은 모두 읽을 있습니다.





정말로 스마트한 알림 


모든 데이터를 수집하고 분석할 있다면 진정한 스마트 알림이란 어떤 모습일까요? 최소한 도움이 되고, 개인적이며, 시간에 민감하고, 사려 깊을 겁니다.



스마트 타이밍




즉각적인 것이 항상 최선은 아닙니다. 베이스캠프Basecamp 3 가장 흥미로운 기능 하나는 Work Can Wait입니다. 기능을 통해 사용자는 알림을 수신할 시간을 선택할 있습니다. 저녁에 연인과 데이트를 하고 있을 이제 일을 시작한 다른 시간대에 살고 있는 동료로부터 핑을 받고 싶지는 않을 겁니다. 


잘못된 시간에 알림을 보낸다면 그것은 쓸모없는 것보다 쓸모없을 겁니다. 부적절한 소리는 무시 당할뿐만 아니라, 소리가 집중력을 떨어뜨리고 좌절감을 맛보게 하며 조급하게 만듭니다. 


미래의 알림은 이를 자동으로 수행해야 합니다. 예측 엔진은 언제가 핑을 보내기에 가장 적합한 타이밍인지를 상황에 맞는 데이터로부터 추정할겁니다.



스마트 로케이션



지형 데이터는 사람이 하는 일의 컨텍스트를 이해하는 데 중요합니다. 누군가가 몬테네그로에서 20마일 떨어진 앞바다에 보트를 타고 있는데, 그에게 이케아IKEA에서 하루 동안의 판매량에 대한 알림을 보내주는 것은 적절치 않을 것입니다. 


많은 애플리케이션이 이미 스마트 방식으로 지형 데이터를 사용하고 있습니다. 예를 들어 포스퀘어Foursquare는 내가 새로운 장소에 있을 때 유용한 팁을 보냅니다. 그리고 많은 할일to-do 앱들은 어떤 작업을 수행하는 데 가장 적합한 위치에 있을 때 그 작업에 대해 알려줍니다. 





스마트 그룹화


모든 푸시 기반 시스템과 마찬가지로 매체로서의 알림은 매우 약합니다. 서비스가 과도하게 사용 중이면 사용자는 압도 당하고 삭제해버릴 겁니다. 핑이 유용하더라도 너무 많은 것은 해롭습니다. 그래서 그룹화가 더욱 중요해질 겁니다. 


페이스북에서 유사한 알림을 묶는 방식을 생각해보세요. 예를 들어 얼마나 많은 사람들이 내 사진을 좋아했는지를요. 좋아요를 했던 사람들의 이름과 좋아요 갯수가 표시되며, 사용자가 원할 경우 세부 정보로 들어가는 것이 가능합니다. 이와 대조적으로, 쿼라Quora는 모든 알림을 사용자에게 내던질뿐 아니라, 정확히 동일한 알림인 경우에도 각 알림을 실제로 확인해야 합니다. 





이 개념을 다음 단계로 가져가보자면, 더 똑똑한 알림이라면 이를 점진적으로 그룹화 할 수 있을겁니다. 일반적으로 사진 당 10개 미만의 좋아요를 얻는다면, 각각에 대해 알림을 받길 원할겁니다. 평균이 수천개라면, 100명이 좋아요했을 때 누적됩니다. 절친한 친구, 가족 또는 정말로 영향력 있는 사람들의 행동에 대해 구체적으로 알릴 수도 있습니다. 마크 저커버그Mark Zuckerberg가 내 게시물에 댓글을 달았다면 지금 당장 알고 싶겠죠?




스마트 리액션


모든 사용자는 중요하지만 모든 사용자를 위해 모든 것을 만들 수는 없으므로 절충안을 생각해야 합니다. 멍청한 기본값을 사용하는 대신 지능적으로 반응하는 알림은 제품 개인화 계층을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 


일반적으로 콘텐츠와 상호작용하는 방식에 따라 더 나은 문구와 구조 선택이 제공될 수 있습니다. 새로운 사진에 좋아요가 달려서 알림을 받게 되면 보통 어떻게 반응하나요? 그냥 보고 넘어가나요, 아니면 각각의 모든 알림에 들어가 보나요? 기본 동작에 따라 알림을 다르게 표시할 수 있을겁니다.



스마트 타겟팅




제품 조사를 할 때, 모든 사용자에게 동일한 질문을 하지 않습니다. 대신에 가장 좋은 답변을 할 수 있는 사람들에게 표적 메시지를 보냅니다. 예를 들어 내보내기 기능을 향상시키려는 계획을 세운 경우 지난 이틀 동안 데이터를 내보낸 사람을 선택하여 내보내는 데 막혔던 적은 없는지 묻습니다 (아직 기억이 생생할 때 말이죠). 


적절한 사용자에게 전송된 메시지는 응답 속도도 빠르고 유용한 피드백을 제공하며 다른 사용자에게 부담을 줄일 수 있습니다. 취합한 모든 데이터를 통해 스마트 알림은 올바른 사용자에게 집중하게 되고 다른 모든 사용자는 필요치 않은 알림을 줄일 수 있습니다. 



스마트 알림 vs 시스템 알림


스마트 알림은 보조 또는 다른 사람의 메모처럼 느껴집니다. 화면 상단에 작은 종 아이콘으로 나타나는 시스템 알림과 대조해 보세요. 합쳐야 할까요? 같은 곳에 담아야 할까요? 제품에 개성이 있어야 할까요? 


인간은 변상pareidolia이라 불리는 심리적인 현상을 가지고 있습니다. 구름의 패턴에서 인간의 얼굴을 보게 되고, 만화의 동물은 사람처럼 행동하고, 공상 과학 소설에서 인간 형태의 로봇을 보게 됩니다. 시리Siri, 코타나Cortana, M이던지간에 이것은 봇과 관련이 있습니다 (구글에서 구글 나우에 개성을 싣지 않은 것은 큰 실수였습니다).



봇의 알림은 개성을 가진 누군가가 인간의 언어로 작성했을 때 훨씬 더 개인적으로 느껴집니다. 메시징은 이제 막 시작되었지만, 매우 효과적일 겁니다. 결국 우리가 알고 있는데로 알림을 사용하게 됩니다. 



피드백 반복


예측 지능이 아무리 훌륭하더라도, 수집된 데이터가 아무리 훌륭하더라도, 피드백 반복은 항상 필요할 겁니다. 


지마 블루Zima Blue는 영국 공상 과학 작가 엘라스테어 레이놀드Alastair Reynolds의 단편 소설로 예측 지능의 특성에 대한 논쟁하는 내용이 있습니다. 화창한 오후에 친구와 함께 술을 마시게 됐는데 평소와 다르게 레드 와인이 아닌 화이트 와인을 선택했다고 합시다. 그리고 평소에 선택했던 것보다 더 많은 양의 화이트 와인을 마셨습니다. 알고리즘은 즐겁게 보냈던 그 때의 특정한 상황에 어떤 의미도 부여하지 않을 겁니다. 한번의 예외는 예측 모델에 큰 영향을 미치지 않습니다. 그래서 다음에도 레드 와인을 추천할 겁니다. 하지만 나는 이전에 즐겁게 시간을 보내면서 마셨던 화이트 와인을 떠올리고는 다음에도 화이트 와인을 선택합니다. 행동의 전체 패턴은 예외의 한 사례에 의해 변경될 겁니다. 그리고 알고리즘은 결코 그것을 용납하지 않을 겁니다. 

스마트 알림의 경로


알림은 그리 오랫동안 유지될 수 없다는건 분명한 사실입니다. 알림은 사람들을 방해하고 아무도 알림을 좋아하지 않습니다. 


동시에 스마트한 알림 생성에 필요한 모든 데이터가 이미 존재합니다. 거기에는 해당 데이터를 올바르게 사용하려고 하는 제품이 있으며, 알림이 진정으로 사용자에게 가치를 제공하고 도움이 될 수 있는 경로를 제안하려 합니다.


다음 번에 광야에서 길을 잃은 채 죽어가는 스마트폰을 꺼낼 때에는 제대로 길을 찾을 수 있도록 도움을 제공받았으면 하는 마음입니다.






원문: Designing smart notifications


Refresh Studio

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