UX/UI 글 모음

네이버

2026-07-06 · 13일 전

2026년 봄, 네이버는 개발 직군 중심으로 열리던 Engineering Day를 모든 직군이 함께하는 '모두의 Engineering Day'로 넓혔습니다. 행사의 마지막 순서는 AI 해커톤이었습니다. 목표는 단순히 AI를 써보는 것이 아니라, 사람이 하던 반복 업무를 AI로 줄이고 그 과정에서 'AI native로 일해 보는 경험'을 만드는 것이었습니다. 실제 업무 문제를 겪는 현업 담당자(problem holder)가 세 가지 문제를 냈고,

포스타입

2026-07-02 · 17일 전

들어가며 포스타입은 얼마 전 WYSIWYG 에디터의 코어를 Froala에서 Lexical로 바꿨습니다. 한 해 100만 편이 넘는 글이 올라오는 서비스에서, 10년의 맥락이 쌓인 에디터를 통째로 들어내는 작업이었습니다. 사실 저희가 1년 전에 한 번 접었던 일입니다. 창작 플랫폼에서 에디터는 창작자가 매일 쓰는 핵심 도구입니다. 그걸 통째로 들어내는 일이라 리스크가 컸고, 얼마나 걸릴지도 가늠이 안 됐거든요. 그만한 값을 치를 가치가 있는지 확

포스타입

2026-07-02 · 17일 전

안녕하세요. 최근 수습을 마치고, 입사 4개월차를 맞이한 프로덕트 디자이너 JY입니다. 포스타입 프로덕트 디자이너로서 사용자와 창작자가 더 좋은 경험을 할 수 있도록 고민하는 일을 하고 있어요. 합류한 지 오래되지는 않았지만, 실제 데이터를 보며 작은 변화들이 사용자에게 어떤 영향을 만드는지 밀도 있게 경험하고 있는 중이에요. 오늘은 90일간의 경험을 솔직하게 이야기해보려 해요. 포스타입에 지원한 이유 저는 이전 조직에서도 문제를 해결하는 과정

AWS

2026-06-29 · 20일 전

스터닝은 ‘창작자가 중심이 된 비즈니스 생태계를 만드는 플랫폼’을 목표로 라우드소싱과 노트폴리오가 만나 탄생한 기업입니다. 그 중 라우드소싱은 디자인 아이디어를 얻을 수 있는 공모전, 1:1 의뢰 등의 서비스를 제공하고 있으며, 창작자와 의뢰자를 효과적으로 연결하기 위해 마켓, 매칭, 통합검색 기능 등을 지속적으로 고도화 해왔습니다. 라우드소싱의 브리핑 작성 AI는 의뢰자가 공모전을 등록할 때 원하는 디자인 카테고리, 업종, 스타일, […]

우아한 형제들

2026-06-26 · 23일 전

들어가며 2024년 10월, 배달의민족 장보기·쇼핑 서비스에 ‘최소주문금액바’라는 스낵바 형태의 UI를 도입했습니다. 퀵커머스는 빠른 배달이 강점이지만, 그만큼 배달 비용도 높습니다. 라이더가 한 번에 배달할 수 있는 주문 수가 제한적이기 때문입니다. 그래서 퀵커머스 서비스에는 일정 금액 이상 주문해야 하는 ‘최소주문금액’이 존재합니다. 최소주문금액바는 고객이 이 기준까지 얼마나 남았는지를 쉽게 알 수 있도록 만든 기능이었어요. 우리의 목표는

AWS

2026-06-22 · 27일 전

동원F&B는 식품 제조를 넘어 건강한 식문화와 라이프스타일 혁신을 선도하며, 대한민국 대표 종합식품기업으로 자리매김하고 있습니다. 축적된 식품 기술력과 디지털 혁신 역량을 바탕으로, 고객의 일상 전반에 새로운 가치를 제공하는 미래형 푸드&라이프 플랫폼 기업으로 도약하고 있습니다. 동원F&B가 운영하는 ‘동원몰’은 동원을 대표 식품 전문 이커머스 플랫폼으로, 매일 수많은 고객에게 신선하고 다양한 먹거리를 제공하고 있습니다. 유통·제조업계 전반에

토스

2026-06-19 · 30일 전

토스 디자인챕터에서 AI Contest를 열었어요. 그중 인상적이었던 네 가지 사례를 소개합니다.

토스

2026-06-17 · 약 1개월 전

반복되는 업무를 프로덕트처럼 정의하고, AI와 함께 해결했어요.

토스

2026-06-17 · 약 1개월 전

고객센터 챗봇을 만들면서, 좋은 사용자 경험을 먼저 만들고 필요한 것들을 역산해나간 과정을 소개할게요.

토스

2026-06-16 · 약 1개월 전

툴의 제약을 넘어, 머릿속에 있던 디자인을 AI로 그대로 구현해본 이야기를 들려드립니다.

토스

2026-06-16 · 약 1개월 전

토스가 자체 개발한 이용서비스 기반 유저 세그먼트 TUES(Toss User Engagement Segment)를 활용해 2,800만 MAU를 어떻게 분석하고 의사결정에 녹이는지 소개합니다.