2021. 7. 5. 07:50ㆍUX 가벼운 이야기
들어가며,
최근 2~3년 사이에 택시 호출 서비스를 제공하는 앱이 다양해지며 사용자의 선택권도 늘어나고 있습니다. 이에 '택시 앱을 이용하는 경험의 차이를 알아보면 어떨까'라는 생각을 했고, 인턴 프로젝트로 카카오 T, UT, Uber, 타다 총 4개의 앱을 비교 분석하여 택시 호출 시 사용자가 중요하게 생각하는 경험을 알아보았습니다.
본격적인 분석에 앞서 이 글에서 분석하는 4개의 앱은 크게 두 가지 분류로 나뉩니다.
- 카카오 T와 UT는 일반 기사님들도 앱을 다운로드하여 사용하는 택시 호출 서비스입니다. 때문에 배차 알림이 오더라도 기사님의 선택에 따라 이를 승인할 수도 혹은 거부할 수도 있습니다.
- Uber와 타다는 서비스에서 관리하는 가맹 기사님의 택시만 호출하는 서비스입니다. 때문에 기사님의 동의와는 상관없이 자동으로 택시 배차가 완료됩니다.
이러한 이유로 카카오 T와 UT 그리고 Uber와 타다는 서비스 차량의 수와 제공 가능한 서비스에서 차이를 보입니다. 특히 서비스 차량의 수는 호출 뒤 배차의 속도, 성공률, 범위에 영향을 미치기 때문에 해당 요소들은 제외하고 핵심 사용자 여정을 중심으로 4개의 택시 호출 앱을 비교 분석하였습니다.
택시 호출 앱의 사용자 여정
택시 호출 앱은 사용 목적이 명확한 서비스입니다.
모든 앱에서 사용자는 [호출 → 배차 → 승차 → 하차]의 단계를 동일하게 거쳐야 합니다. 하지만, 각 서비스의 특성에 따라 이 여정 안에서 조금씩 차이를 보입니다. 아래에서 자세히 알아보겠습니다.
필수 정보를 수집하는 호출 단계
호출은 '호출하기' 버튼 Tap 직전까지의 과정으로 택시 탑승 전 필수적인 정보를 수집하는 단계입니다. 4개의 앱 모두 "출발지 및 도착지 입력 > 지도 상 위치 확인 > 택시 선택 > 결제 정보 선택" 순으로 정보를 수집하지만, 목적지 입력 과정에서 출발지를 입력하는 순서는 조금씩 다릅니다. 카카오 T는 출발지 입력 후 도착지를 입력하지만 UT는 도착지 입력 후 출발지를 입력하며 Uber, 타다는 현 위치를 출발지로 자동 설정한 후 정확한 승차 위치만 재 확인합니다.
위와 같은 출발지 및 목적지 입력하는 순서의 차이는 사용자 경험에 영향을 줍니다.
UT의 경우 도착지 입력화면과 탑승위치 입력 화면이 연속으로 제공됩니다. 여기서 문제는 사용자가 사용 이력이 있는 도착지를 입력할 경우 도착지 확인 없이 탑승지 세부 설정으로 이동하기 때문에 사용자가 현재 어떤 화면에 위치하는지 혼동할 수 있습니다
Uber와 타다는 탑승 위치를 현 위치로 자동 입력한 후 차종과 결제수단 입력 과정을 제공합니다. 이로 하여금 출발지를 수정할 수 있는지 확인이 어렵다는 단점이 있습니다.
소통을 요구하는 배차 단계
배차는 배차 대기부터 택시 탑승 이전까지의 과정으로 사용자가 차량을 기다리는 동안 적절한 승차 준비를 위한 소통을 요구하는 단계입니다. 때문에 모든 앱에서 택시의 현 위치, 탑승 소요시간 그리고 기사님과의 통화 기능을 제공하고 있습니다. 이외에도 카카오 T, UT, Uber는 메시지를 전달하는 기능을 제공하며 Uber와 타다의 경우 호출 단계에서 입력한 정보를 수정할 수 있는 기능을 추가로 제공하고 있습니다. 배차 단계에서 제공되는 추가 기능은 사용자가 대기 과정 자체에 집중하는 것을 방지하는 요인으로 작용합니다.
Uber는 가장 많은 기능을 제공하고 있는데 목적지 변경, 결제수단 변경, 실시간 정보 공유, 즐겨 찾는 장소 등록과 같은 기능들을 추가로 제공하여 호출 과정의 실수를 수정하고 탑승을 준비할 수 있도록 하였습니다.
이동 중 정보를 확인하는 승차 단계
승차는 택시를 탑승한 후 도착지까지 이동하는 과정을 의미하며 현재 이동하는 경로를 확인하고 이를 공유하는 것이 주목적입니다. 서비스 제공 순서의 차이는 있지만, 모든 앱이 맵 뷰를 통한 현 위치 안내와 '실시간 위치 공유하기' 기능을 제공합니다.
추가로 카카오 T, Uber는 사용자의 안전을 위해 신고 기능을 UT는 미탑승 신고만을 추가로 제공합니다.
피드백을 수집하는 하차 단계
하차는**평가 및 결제의 과정으로 모든 앱이 별점과 세부 의견을 선택할 수 있으며 직접 메시지를 작성할 수 있습니다. 추가로 **타다는 마지막 단계에 팁을 제안합니다.
앱 별 차별 기능
앞서 사용자 여정과 각 단계의 목적을 중심으로 카카오 T, UT, Uber, 타다의 서비스를 분석했다면, 이번에는 각 앱에서 제공하는 기능을 중심으로 차별점을 아래와 같이 분석해 보았습니다.
배차 확률 확인하기
택시를 타는 목적 중 하나는 목적지까지 빠르고 편하게 이동하는 것입니다. 때문에 빠른 배차도 중요하지만, 사용자가 배차 예측하는 것 또한 매우 중요한 기능입니다.
택시 기사가 호출을 수락하는 카카오 T와 UT는 '호출하기' 버튼을 누른 후 배차를 대기하는 과정에서 어림짐작 할 수 있습니다.
특히 카카오 T는 배차 대기 시간이 길어질수록 호출 범위가 멀어지는 것을 보여주는데 이로 하여금 배차 확률과 예상 탑승시간을 예측할 수 있습니다.
가맹 택시를 자동 배차하는 Uber와 타다는 호출 시 주변 택시 위치를 아이콘으로 제공해 배차 가능성을 예측할 수 있게 합니다.
Uber는 택시 호출이 불가능할 때 '이용 가능 택시 없음'이라는 정보 표시를 통해 사용자로 하여금 불필요하게 배차를 기다리지 않게끔 도와줍니다. 타다는 라이트와 플러스 택시를 색상으로 구분해 차종에 따른 배차 가능성을 제공하고 있습니다.
탑승 위치 설정
빠르게 도착지까지 이동하는 것이 목적인 사용자에게 택시가 빨리 오지 않는 것만큼 답답한 것도 없을 것입니다. 카카오 T와 Uber는 이를 방지하기 위해 지도상의 핀 조정 시 더 많은 피드백을 제공하고 있습니다.
카카오 T는 사용자가 정차할 수 없는 구간을 설정할 경우 빨간색 배너로 알림을 주며 새로운 픽업 장소를 설정하도록 유도합니다. 또, 정차 가능한 위치일 경우 택시 아이콘으로 탑승 위치 및 방향 정보를 나타내어 탑승 위치의 정확도를 높입니다.
Uber는 정차할 수 없는 구간을 파란색으로 표시하며, 자동으로 근처 탑승 가능한 위치로 핀이 재설정됩니다.
호출 옵션 선택
탑승자가 원하는 기능이 많아지며 서비스가 제공하는 호출 옵션도 다양해졌습니다. 모든 앱이 일반 택시와 모범택시를 선택할 수 있는 기능을 제공하지만 서비스 특성에 따라 더 많은 옵션을 제공하기도 합니다.
카카오 T와 타다는 일반 택시와 모범택시 외에도 사용자가 주로 원하는 기능을 택시 종류로 제공하고 있습니다. 카카오 T의 '블루', '스마트 호출', '벤티'가 이에 속하며, 타다는 일반 택시와 모범택시 중 가장 가까운 위치의 택시를 배차하는 '가까운 타다' 옵션을 제공합니다.
UT는 대형차량만 추가로 제공하지만, 서비스 외에도 경로 선택권을 제공하고 있습니다. '티맵 추천', '최소 시간', '무료 도로' 총 세 가지의 경로 선택지를 두어 사용자에게 경로 선택권을 제공합니다.
이동 중 경로 안내
이동을 기점으로 사용자는 기사님과의 소통보다는 정보 확인을 목적으로 앱을 사용하는데요. 사용자에겐 자신이 어디쯤 왔는지, 그리고 언제쯤 도착하는지 중요하기 때문에 모든 앱이 지도를 중심으로 현 위치와 도착지를 안내하고 있습니다. 각 앱은 강조하고자 하는 기능에 따라 다른 UI를 제공하고 있는데요.
카카오 T, UT 그리고 Uber는 예상 이동경로를 강조한 UI를 보입니다. 카카오 T, UT는 경로 강조를 위해 소요시간의 크기는 줄인 반면, Uber는 예상 소요시간을 타 앱에 비해 크게 제공하는 차이를 보입니다.
타다는 지도상에서 경로를 제공하지 않습니다. 도착 위치를 표시하는 핀에 '도착' 대신 소요시간을 제공하고 화면 하단의 호출 정보 확인 영역에서 큰 텍스트를 통해 한번 더 소요시간을 표시하여 이동경로보다는 예상 도착시간을 강조한 모습을 보입니다.
실시간 위치 공유 및 신고
늦은 밤 귀가하거나 혼자 택시에 탑승할 때 사용자가 느끼는 불안요소를 완화하기 위해 네 가지 앱 모두 필수적으로 실시간 위치 공유 기능을 제공하고 있습니다.
카카오 T, UT, 타다는 택시 탑승 이후 실시간 위치를 공유할 수 있는 기능을 제공합니다. 카카오 T는 경로 안내 화면과 함께 화면 우측 상단에 카카오톡 아이콘을 통해 공유를 할 수 있도록 하였고, 상단에 '신고하기' 버튼을 함께 배치해두었습니다. UT는 탑승 직후 안내 화면에서 '안심귀가 Live' 버튼을 제공하여 실시간 위치 공유 기능을 강조하였습니다. 반면, 타다는 '실시간 위치 보내기' 버튼이 화면 하단에 위치하여 인지하기 어렵습니다.
Uber는 택시 탑승 전 배차 단계에서부터 여정을 공유할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 연락처를 등록할 수도 있도록 '안전 센터' 기능이나 긴급상황 시 신고가 가능하도록 '112 지원' 기능을 함께 지원합니다.
서비스 평가
택시 호출 서비스의 사용자 경험은 각 택시의 환경, 기사님의 태도, 운전 방식 등 다양한 요소의 영향을 받기 때문에 앱에서 이에 대한 사용자의 의견을 수집하는 것 또한 중요합니다. 이에 모든 서비스는 하차 후 별점을 입력한 후 세부항목 선택과 메시지를 전달할 수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 하자만 이후 탑승 경험에 반영되는 내용은 앱별로 차이를 보입니다.
카카오 T는 '이 기사님 다시 만나기'를 통해 기사님 우선 배차 기능을 제공하지만 UT는 '이 기사님 다시 만나지 않기'를 통해 이후 호출에서 해당 기사님을 배제할 수 있도록 하였습니다. Uber는 기사님 차단, 우선 호출과 같은 선택권은 제공하지 않지만, 탑승 전 사용자에게 차량 정보와 함께 기사님의 평점을 함께 제공합니다.
타다는 1점을 입력한 경우에만 세부 항목을 입력할 수 있고, 높은 평점(만족, 매우 만족)을 입력했을 경우 서비스 팁 추가를 제안합니다.
리뷰 분석
앞서 각 앱의 서비스 차이를 분석한 것을 토대로 차별점이 사용자 경험에 미치는 영향을 도출하고자 하였습니다. 해당 내용을 실제 유저 보이스와 비교하고자 앱스토어와 플레이스토어 리뷰를 통해 각 400개의 유저 보이스를 수집하고 분석하였습니다. 그 결과 서비스에 따라 사용자 의견이 집중되는 포인트가 다르게 나타났습니다.
카카오 T는 탑승 대기 중 기사님과의 의사소통에 있어 기사님께 메시지가 잘 전달되었는지 확인하기 어렵다는 부정적 의견이 많았습니다.
UT는 호출 단계에서 보이스가 집중되었는데, UT만 제공하는 경로 선택에 있어 옵션이 더 많았으면 좋겠다는 사용자 의견이 주를 이루었습니다. 추가로 기사님께 당부사항이 더 다양하게 선택 가능하면 좋겠다는 보이스도 찾을 수 있었습니다.
Uber 리뷰에서는 탑승 대기 단계에서 기사님의 위치와 차량 정보 확인이 쉽다는 긍정적인 보이스가 있었지만 한국 사용자들에게 익숙하지 않은 UI와 어색한 UX writing으로 사용하기 불편했다는 후기도 있었습니다.
타다의 리뷰에서는 만족스러운 탑승 경험에 기사님께 서비스 팁을 드릴 수 있어 좋다는 긍정적인 보이스 발견할 수 있었습니다.
하지만 앱스토어, 구글 스토어 리뷰 특성상 자세한 사용자 경험을 알기 어려워 인터뷰와 같은 정성적 평가를 통해 위의 유저 보이스의 정확도를 확인하고 추가적인 페인 포인트가 없는지 조사할 필요할 것으로 보입니다.
마치며,,,
이번 리서치를 진행하기에 앞서 저는 "택시 호출 앱에서 중요한 경험은 '정확성'일 것이다."라고 가정했습니다. 때문에 사용자 의견 또한 '탑승 및 하차 위치 입력', '예상 소요시간 안내'와 같은 정보를 전달하는 과정에 집중될 것이라고 예상했습니다. 하지만 리서치 진행과정에서 탑승 전 기사님께 의견을 전달할 수 있는 기능이 다양하다는 점을 확인할 수 있었고 사용자 의견을 수집한 결과 '더 다양한 메시지를 전달하고 싶다.' 혹은, '전달한 메시지를 읽었는지 확인할 수 없다.'와 같이 전반적으로 '소통'에 서비스와 사용자 의견이 집중되는 것을 확인할 수 있었습니다.
다만, 아직은 '의견을 전달하는 기능이 있다' 정도에 서비스가 머물러 있지는 않나 하는 생각도 들었습니다. 특히 메시지와 텍스트 카드의 형태로 의사를 전달했을 때 주행 중이 기사님이 이를 확인하기 쉽지 않고 때문에 사용자도 메시지가 전달되었는지 확인하기 어려웠습니다. 이러한 한계점에 대해 이동 도중 '부탁대로 기사님이 운행하고 계신가요?"라는 질문을 하는 UT와 같이 사용자의 피드백을 수집하는 방법과 사용자의 메시지를 운행 중인 기사님께 안전하게 전달하는 방법이 더 다양화될 필요가 보였습니다.
이외에도 분석과정에서 현재 pxd에서 개발 중인 다양한 분석 프로그램을 사용해볼 수 있었습니다. 해당 프로그램은 각 단어들의 관계를 표시하고 유사한 관계의 단어들을 묶어주는 프로그램입니다. 덕분에 보다 빠른 리뷰 분석이 가능했습니다.
마지막으로 이러한 고민을 할 수 있는 계기를 만들어 주시고, 글 작성에 도움 주신 이승윤 수석님, 유저 보이스 분석에 도움을 주신 UX Tech Lab의 한상택 소장님께 감사드립니다.
인턴 김채원, 김혜리 작성