생존편향(Survivorship Bias)은 실패한 사례들을 고려하지 않고 성공 사례만을 분석할 때 발생하는 오류이다다. 이 편향은 제품 디자인이나 서비스 개선 과정에서 전체 이미지를 왜곡할 수 있으며, 디자이너가 중요한 결정을 내리는 데 영향을 줄 수 있다.
새로운 스타트업이 출시한 앱은 초기 사용자로부터 많은 긍정적인 피드백을 받는다. 그러나 이 회사는 사용 후 앱을 삭제한 사용자들의 피드백을 수집하지 않는다. 결과적으로, 제품 개발 팀은 오직 긍정적인 피드백에만 기반하여 결정을 내리고, 이는 제품의 실제 문제점을 간과하게 만든다. 생존편향은 이처럼 실패한 사용자 경험을 무시하고 성공적인 경험만을 평가하는 데서 발생한다.
한 웹사이트가 사용자 인터페이스를 새롭게 업데이트한다. 업데이트 후, 주로 활동적인 사용자들로부터 긍정적인 반응을 받는다. 그러나 비활성 사용자들은 새 인터페이스에 적응하지 못하고 점차 사이트 사용을 중단한다. 활성 사용자의 피드백만을 기반으로 평가를 진행하므로, 생존편향이 발생하여 전체 사용자 경험을 제대로 파악하지 못한다.
전자상거래 플랫폼에서 특정 제품 범주의 검색 알고리즘이 성공적으로 보인다. 많은 사용자들이 높은 전환율을 보이는 제품을 쉽게 찾아 구매한다. 하지만 알고리즘은 일부 비인기 제품을 검색 결과에서 배제시킨다. 이로 인해 특정 제품만 계속해서 판매되고 다른 제품은 시장에서 사라진다. 이것은 생존편향의 또 다른 예로, 성공적인 제품만을 고려하여 전체 시장의 다양성을 놓치는 상황이 발생한다.
생존편향은 UX/UI 디자인에서 쉽게 놓칠 수 있는 함정이지만, 이를 인식하고 체계적으로 접근한다면 보다 심층적이고 효과적인 디자인 결정을 내릴 수 있다. 전체 사용자 경험을 고려하는 것은 제품이나 서비스를 지속적으로 개선하는 데 필수적이며, 이로 인해 더 많은 사용자가 만족하는 결과를 만들어낼 수 있다. 생존편향을 극복함으로써 우리는 사용자의 진정한 요구를 파악하고, 이를 충족시키는 제품과 서비스를 설계할 수 있다.
