CineVerse · UX CASE STUDY

AI 영화 추천 서비스

무엇을 볼지 헤매는 시간에서,
보고 싶은 한 편을 고르는 경험으로

01 · OVERVIEW프로젝트 소개

CineVerse는 영화 캐릭터 및 AI 캐릭터와 대화하며 감정과 취향에 맞는 영화를 추천받는 서비스입니다. 사용자가 오늘의 기분이나 원하는 조건을 말하면 대화를 통해 후보를 좁혀갑니다.

2026년 6월부터 8월까지 진행한 4인 팀 프로젝트에서 PM 리드와 프론트엔드·디자인 역할을 맡았습니다. 모델의 추천 품질뿐 아니라 응답 속도와 영화 선택 과정의 부담을 함께 살폈습니다.

OTT에서 무엇을 볼지 고르다가 검색과 비교만 반복하고 시청을 포기하는 경험에서 출발했습니다. 콘텐츠가 충분한데도 선택이 어려운 이유를 알아보고자 했습니다.

영화를 보고 싶어도 정보가 많고 여러 곳에 흩어져 있으면 검색과 비교 자체가 피로해집니다. 기존 추천이 현재의 취향과 기분, 함께 보는 사람 같은 맥락을 충분히 반영하지 못한다는 점에 주목했습니다.

사용자의 상황에 맞춰 후보를 좁히고 탐색 시간을 줄이면, 영화 선택을 도울 수 있다고 가정했습니다.

다른 사용자도 선택 피로를 겪는지, 추천 과정에서 속도와 개인화 중 무엇을 우선하는지 인터뷰로 확인했습니다.

콘텐츠 선택 과정과 추천 서비스 사용 경험을 조사했습니다. 심층 인터뷰는 12명을 대상으로 1인당 30분씩 진행했고, 프로젝트 요약에는 사용자 인터뷰 20건을 기록했습니다.

사용자 인터뷰 20건 · 심층 인터뷰 12명, 30분/인

선택 피로는 콘텐츠 정보의 부족보다 반복되는 검색·비교와 현재 상황에 맞지 않는 추천에서 생겼습니다.

사용자의 두 가지 요구

추천을 기다리는 시간이 길면 다른 OTT로 이동할 수 있습니다. 첫 응답을 빠르게 제공해 탐색을 시작하는 부담을 줄일 필요가 있었습니다.

기분과 취향에 맞는 후보뿐 아니라 구독 중인 OTT와 시청 이력을 반영해야 했습니다. 이미 본 작품이나 볼 수 없는 작품은 추천 만족도를 낮췄습니다.

이를 바탕으로 OTT 이용자 전체보다, 특정 OTT 내의 콘텐츠를 자주 소비하지만 무엇을 볼지 결정하는 데 피로를 느끼는 20~30대 사용자를 핵심 대상으로 정했습니다.

첫 응답은 빠르게,
추천은 대화할수록 정교하게.

사용자가 검색과 비교를 반복하는 시간을 줄이고, 대화로 현재 상황에 맞는 한 편을 선택하도록 돕는 것을 제품의 문제로 정의했습니다. 추천 정확도와 함께 응답 속도, 탐색 과정의 이탈을 판단 기준으로 삼았습니다.