페르소나, 우리 팀에 진짜 도움이 되게 만들려면?

요즘 AI가 자동으로 페르소나를 생성해 주는 서비스가 속속 등장하고 있습니다.

몇 가지 키워드나 간단한 정보만 입력하면, 금세 그럴듯한 사용자 페르소나를 뽑아주니

바쁜 실무자 입장에서는 솔깃할 수밖에 없습니다.

 

하지만, 정말 우리 팀의 목적과 맥락에 꼭 맞는 페르소나가

이렇게 손쉽게 만들어질 수 있을까요?

 

페르소나는 단순히 “빠르고 편하게” 만드는 것이 중요한 것이 아니라,

생성 목적, 아이템의 충분한 정보, 그리고 실제 사용 맥락을 깊이 고려해야

실제로 팀이 공감하고 의사결정에 쓸 수 있는 진짜’ 페르소나가 됩니다.

 

UX 디자인과 프로덕트 개발에서 “사용자 중심”은 늘 강조되지만,

실제로 수많은 사용자 개개인을 모두 깊이 이해하기란 쉽지 않습니다.

이럴 때 팀이 공감대를 형성하고,

사용자 입장에서 빠르게 의사결정을 내릴 수 있게 도와주는 대표적인 도구가 바로 페르소나(Persona)입니다.

 

페르소나는 단순한 인구통계 정보가 아니라, 사용자의 맥락, 동기, 니즈, 제품 사용 방식 등을 한눈에 보여주는 공감 도구입니다.

핵심은 “기억하기 쉽고, 실행 가능하며, 서로 구별되는 사용자 유형”을 대표하는 것입니다.

 

 

좋은 페르소나는 어떻게 만들어야 할까?

• 정성적 이해가 바탕이 되어야 합니다.
  단순히 연령, 성별 같은 데이터나, 통계적 상관관계에만 기대서는 안 됩니다.
• 모든 사용자를 과학적으로 분류하는 게 목적이 아닙니다.
  수십 개, 수백 개의 페르소나를 만드는 건 오히려 혼란만 키웁니다.
• 핵심은 “우리 제품/서비스의 주요 사용자 세그먼트의 니즈”를 쉽게 기억하고 공감할 수 있게 하는 것입니다.

우리 팀에 맞는 페르소나, 어떻게 만들까?

1. 프로토 페르소나 (Proto Persona)

• 언제?     빠르게 시작해야 하거나, 사용자 데이터가 거의 없을 때
• 어떻게?  2~4시간 워크숍에서 팀원과 이해관계자가 각자 페르소나 초안을 만들고,
                토론을 통해 3~6개로 정리합니다.
                경험과 가정을 바탕으로 만들어서, 실제 데이터가 부족한 경우가 많습니다.
• 장점       쉽고 빠르게 시작 가능하며, 린(Lean) 환경에 적합합니다.
                암묵적 가정을 명확히 드러내고, 연구의 출발점(가설)으로 삼을 수 있습니다.
• 단점       실제 사용자와 다를 수 있고, 잘못된 가정이 강화될 위험이 있습니다.
                현실을 반영하지 못하면, UX 리서치에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.

2. 정성적 페르소나 (Qualitative Persona)

• 언제?     대부분의 팀, 현실적인 리소스와 일정에서 가장 추천
• 어떻게?  5~30명 정도의 사용자 인터뷰, 필드 스터디 등 정성적 연구를 진행합니다.
                수집된 데이터를 주요 키워드(동기, 기대, 니즈 등) 별로 그룹핑 하고,
                분류된 데이터의 패턴을 정리합니다.
• 장점       노력 대비 효과가 뛰어나고, 실제 사용자 인사이트를 얻을 수 있습니다.
                동기·기대·니즈 등 깊은 통찰을 통해,
                프로토 페르소나의 부족한 부분을 수정·보완하는 것이 가능합니다.
• 단점       샘플이 적어 전체 사용자 비중을 정확히 파악하지 못할 수 있습니다.
                극단적 의견이 과대 포장될 수 있고, “정성적”이라는 약점이 있습니다.

3. 통계적 페르소나 (Statistical Persona)

• 언제?     대규모 조직, 충분한 예산과 시간이 있을 때
• 어떻게?  우선 정성적 연구로 질문을 도출한 뒤, 타겟 사용자 대상 설문조사를 진행합니다.
                통계적 클러스터링 기법(K-means, 요인분석 등)으로 사용자 그룹을 분류합니다.
• 장점       각 페르소나가 전체 사용자 중 몇 퍼센트인지 명확히 알 수 있습니다.
                극단적 사용자의 영향력이 줄어들고, 다양한 대표값 활용이 가능합니다.
• 단점       시간과 비용이 많이 들고, 통계 분석 역량이 필요합니다.
                정성적 페르소나와 유사할 수 있지만, “왜”라는 동기까지는 파악이 어렵습니다.

페르소나의 범위, 어디까지 설정해야 할까?

• 광범위한 페르소나      여러 사업 영역을 아우르는 고객 전체를 대표합니다. 마케팅 메시지, 브랜드 전략 등 큰 방향성에는 유용하지만, 구체적인 제품/기능 설계에는 데이터가 얕아 실질적인 도움이 적을 수 있습니다.
• 좁은 범위의 페르소나     특정 서비스, 앱, 프로젝트에만 적용됩니다. 동기·목표·행동 등 상세 데이터가 풍부해, 실제 디자인 결정(예: 앱 홈화면, 결제 플로우 설계)에 바로 적용하기 좋습니다.

 

같은 페르소나가 모든 케이스에 그대로 적용되지는 않습니다.

항상 “이 페르소나가 어떤 맥락, 어떤 과제에 필요한가?”를 명확히 하고 시작하세요.

결론

AI 기반 페르소나 생성 서비스는 분명 빠르고 편리합니다.

하지만, 페르소나 생성 목적, 아이템의 충분한 정보, 실제 사용 맥락에 따라 완전히 다른 페르소나가 필요할 수 있다는 점을 반드시 기억해야 합니다.

 

AI 서비스가 제안하는 결과를 그대로 받아들이기보다는,

달성하고자 하는 목표와 실제 사용 환경, 그리고 페르소나가 활용될 맥락을 충분히 고려해 직접 데이터를 보완하거나,
생성 과정을 꼼꼼히 점검하는 것이 중요합니다.

 

결국, 페르소나는 사용자를 더 깊이 이해하고

팀이 공감대를 형성해 더 나은 제품·서비스를 만드는 데 꼭 필요한 도구입니다.

 

상황과 목표에 맞는 유형과 범위를 신중하게 선택하고,

데이터에 기반해 실질적으로 활용하는 것이 성공의 열쇠입니다.

AI 도구를 활용하더라도, 이 원칙을 잊지 마세요.